炼油厂催化重整全流程的建模和动态仿真

以某炼油厂的催化重整整置为对象，研制开发了国内第一套仿集散型催化重整全流程仿真培训系统。采用集总的方法建立了重整反应器的动态数学模型，同时考虑了催化剂的活性因素，使模型适用于不同催化剂和催化剂的不同时期。该系统已成功地应用于该厂开工前的培训。     

重组大肠杆菌利用醋酸及乳酸为碳源合成PHB

以廉价的工业副产物醋酸及乳酸为碳源,对产PHB重组大肠杆菌进行培养,考察醋酸及乳酸的添加对重组大肠杆菌生长及PHB产量的影响。将来自Cupriavidusnecator的PHB合成操纵子phaCAB基因簇克隆至pBAD载体,得到产PHB菌株BL21＿pBAD＿phaCAB,以阿拉伯糖为诱导剂,在大肠杆菌中进行重组表达。分别使用LB及M9培养基,对重组菌株BL21＿pBAD＿phaCAB进行培养,研究其生长速度及PHB产量,探索产PHB重组大肠杆菌最适培养基。以添加0.04 g/L乳酸、1.2 g/L乳酸、0.02 g/L醋酸、0.6 g/L醋酸、0.04 g/L乳酸+0.02g/L醋酸、1.2g/L乳酸+0.4g/L醋酸的M9培养基(均含2 g/L葡萄糖)为实验组,以M9培养基(含2g/L葡萄糖)为对照组,考察醋酸及乳酸的添加对重组大肠杆菌生长及PHB产量的影响。分别取第6,12,24和36小时的培养液,分析其葡萄糖、醋酸及乳酸含量的变化。结果表明,低氮型M9培养基更适合产PHB重组大肠杆菌在低糖培养环境中生长。在葡萄糖消耗殆尽后,大肠杆菌能够以醋酸及乳酸为碳源进行代谢,因此在培养基中...     

碳基烧蚀材料高温氧化反应机理的分子动力学研究

本文采用基于紧束缚密度泛函理论的分子动力学,研究高温下碳基烧蚀材料三种模型(无缺陷、原子缺陷以及孔洞缺陷)的氧化反应机制．研究发现高温下的反应产物主要是CO和CO₂.CO的产生过程主要源于环氧基团中C-C键的裂解,而CO₂的形成则较为复杂,主要源于小分子团簇(C₂O₂、C₃O₁、C₄O₁)的裂解．C-C键裂解是石墨氧化反应的主要途径,C-O键形成是CO和CO₂生成速率的控制因素．此外,体系的温度、缺陷以及孔洞对石墨的氧化反应机制有重要的影响．通过分析氧化反应速率,计算得到三种模型氧化反应的活化能分别为7.56、2.4和1.6kcal/mol．缺陷越明显活化能越低,则氧化反应速率较高,无缺陷的模型由于活化能最高,其氧化反应速率最低．     

土茯苓种苗质量分级标准研究

探究土茯苓(Smilax glabra)种苗质量分级标准,为土茯苓人工种植规范化发展奠定基础。本研究随机选取50株土茯苓种苗进行调查,首先应用相关分析确定苗木分级指标,然后通过逐步聚类分析法修正分级,最终计算出土茯苓种苗的苗木分级标准。结果表明,根数和球茎数为土茯苓种苗的质量分级指标。土茯苓种苗分级标准为Ⅰ级种苗：根数≥37.4,球茎数≥6.8;Ⅱ级种苗：28.3≤根数<37.4,4.2≤球茎数<6.8;Ⅲ级种苗：根数<28.3或球茎数<4.2。所抽取的土茯苓样苗中,Ⅰ、Ⅱ级种苗(合格苗)分别占34%和20%,Ⅲ级种苗(不合格苗)占46%。本研究通过逐步聚类分析法制定的土茯苓种苗质量分级标准结果可靠,说明此方法可行,能为土茯苓人工种植繁育研究以及生产优质的土茯苓种苗提供理论资料。     

鄂尔多斯盆地长7储层致密油水平井CO2补充能量与吞吐参数优化

长7储层是鄂尔多斯盆地主要的致密区块,近一半的致密油分布其中。针对长7储层开采渗透率低、开采难度大、依靠弹性开采产能较低、能量衰竭较快等问题,通过数值模拟的方法,构建水平井分段压裂数值模拟模型,首先对比不同吞吐方式对油田产能的影响,优选出CO₂吞吐为首选的补充能量方式。其次对井网形式、井网参数及吞吐参数进行优化研究。最终优选出合适的吞吐方案,达到提高生产效率的目的。结果表明,该储层的最优注采吞吐参数为：周期注入量为2 673 t、注入压力为21 MPa、注入速度为90 t/d、焖井时间为10 d。研究对鄂尔多斯盆地长7储层提高采收率具有一定的参考意义。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于传动链仿真的发电机智能反演优化设计

提出了一种针对运行在传动链系统中的发电机智能反演优化设计方法,并以一台运行在传动链系统中的15 kW永磁同步发电机为研究对象,针对其运行效率对发电机的设计参数进行优化.首先,在充分考虑变流器侧对整个传动链系统的影响下,建立了面向传动链系统的协同仿真建模平台,验证了传动链的电磁设计参数与协同仿真计算平台的正确性;其次,通过方差分析从发电机的8个设计参数中选定6个敏感参数,并在选定优化变量后提出了一种基于遗传算法优化的拉丁超立方抽样方案,该抽样方案可以兼顾样本空间均匀分布与各变量维度投影的均匀性;然后,通过基于高斯随机过程的智能反演优化设计模型结合基于范围选择的多目标优化算法,获得发电机的效率与最大额定输出转矩的Pareto前沿,并针对优化后的齿槽参数进行绕组设计,结果显示优化后的效率为96.2%,对比其原始设计方案,发电机电磁损耗降低了16.8%,效率提高了0.6%; 最后,通过实验验证了仿真平台的准确性,进一步说明了样本数据与优化设计的有效性.所提设计方法可针对不同规格的大型传动链系统展开优化设计,其优化方法具有一定的普适性,可用于我国海上大型传动链系统的一体化精确仿真计算与流程化优化设计.     

关于3维Navier－Stokes方程解的整体正则性研究

本文对３维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程解的整体正则性进行了研究,得到了解在一些更弱的范数意义下的“小初值”正则性结果。     

双模随机晶体场对混合自旋1/2和自旋1纳米管上相变的影响

本文利用有效场理论研究了自旋1/2和自旋1混合Blume-Capel模型在具有双模随机晶体场的圆柱形Ising纳米管上的磁化和相变. 通过数值计算,我们得到了随温度和随机晶体场参数变化的相图和磁化强度. 结果表明: (1) 改变晶体场的概率和比例,双模随机晶体场可以描述不同掺杂原子对自旋的作用;(2) 对于一定的概率值、负或正的晶体场和晶体场的比例值都存在临界点;(3) 系统显示多种相变温度,一阶相变和二阶相变.