蒙脱石基复合光催化材料处理有机废水研究进展

半导体光催化作为一种绿色催化技术，具有广阔的应用前景。然而，到目前为止，光催化材料仍存在可见光利用率低，稳定性差，催化效率较低，难回收等问题。其中，光催化剂的负载化是解决回收与再利用的关键，也是其走向绿色应用的必由之路。蒙脱石是一种由颗粒极细的含水铝硅酸盐构成的层状矿物，在自然界中储量大、开采成本低，是一种优良的载体材料，在光催化材料中得到了广泛应用。本文系统介绍了目前蒙脱石基复合光催化材料的研究进展及其制备工艺，讨论了光催化技术在现实中的主要应用，最后对其发展前景进行了展望。     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

多级孔板提高井筒气体携液能力实验研究

气井生产时，井底积液会影响气井产量，甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段，但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构，降低气液两相流中液体在井筒的回流，提高气体携液能力，形成适用于气液两相流的井筒结构，可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置，以井底气体为动能，借助“爬楼梯”原理，利用孔板减少或阻止液体回流，使液体通过多级孔板逐级上升；实验利用气体压缩机提供气源，测试了不同气体流速下，加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明，在管筒内加入液体回流限制装置，大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果，减少了管筒液体回流量，降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产，能够提高气体携液能力，提高泡沫携液效果，降低泡沫剂的使用量和井底残液，但在实际生产中气体流量和装置的匹配性，还有待于在现场试验中进一步验证和优化。     

Ni~(26+)离子态分辨光复合过程的R矩阵理论研究

利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.     

“二三结合”开发模式渗流特征研究

L油田B区块开展"二三结合"实验区,"二三结合"开发模式渗流特征对区块的合理高效开发具有重要意义。为了明确其渗流特征,利用油藏数值模拟软件Eclipse建立代表意义的油藏数值模型,研究区块"二三结合"开发模式下原射孔层和补孔层的渗流特征,分析了"二三结合"开发模式下,不同开发阶段综合含水率、采出程度、井底压力、地层压力及含水饱和度的变化特征。研究表明,"二三结合"开发模式先通过水驱开发挖潜原射孔层剩余油,提高厚油层顶部剩余油的采出程度,再通过聚合物驱进一步提高开发效果,通过水驱与聚驱的综合作用,最终得到较好的开发效果。     

量子阱厚度和势垒掺杂对大功率AlGaInP LED发光效率衰减特性的影响

GaAs基AlGaInP LED是目前光电子器件研究领域的国际前沿和热点,伴随工业制备技术的日趋成熟,其稳定性和发光效率都得到了明显的提升.但是,在超高电流下工作的AlGaInP大功率芯片仍存在着发光效率衰减严重的问题.目前已知的影响因素主要是载流子的溢出和俄歇复合的加强与否.本文通过分析具有不同势阱厚度和势垒中不同浓度的P型掺杂的AlGaInP样品的光致发光图谱变化与电流密度和辐射效率的关系,发现在势阱厚度为20nm,势垒P型掺杂浓度为1×1017 cm-3时,可以显著改善大功率LED的高温衰减特性.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.