减压渣油的胶体结构及其形成

应用冷冻断裂复形透射电子显微镜法研究了三种典型国产减压渣油的物理结构。结果表明，减压渣油是溶胶态胶体分散体系，正庚烷沥青质和胶质重组分构成分散相胶团。胶质以两种状态存在：胶质重组分缔合形成分散相胶团，其余的胶质组分与油分（芳香分＋饱和分）一起构成分散介质。分析了三种减压渣油及其组分的红外光谱、化学组成与结构参数，考察了渣油胶体结构的形成机制。研究发现，高电负性杂原子和芳香性是形成胶团的充分必要条件，氢键是形成胶团的重要分子相互作用方式。胶团的多少和聚集状态取决于正庚烷沥青质和胶质重组分的多少，以及它们的高电负性杂原子含量和芳香性的高低。     

大庆减压渣油馏分油水界面张力的研究

采用超临界萃取分离技术 ,将大庆减压渣油按相对分子质量分割为 17个馏分 ,并对各馏分进行了化学组成分析和紫外光谱测定。在此基础上 ,采用吊环法对各馏分在不同条件 (馏分质量分数、油相组成、盐的种类及质量分数、水相 pH值 )下的油水界面张力进行了研究。结果表明 ,大庆减渣馏分相对分子质量逐渐增大 ,氢碳原子比逐渐下降 ,芳香共轭结构逐渐增多 ;随着馏分在油相中质量分数的增大 ,界面张力下降 ,且下降趋势相似 ,总体降幅不大 ;随着油相中庚烷的增多 ,界面张力降低。水相中CaCl2 使得油水界面张力上升 ,而NaCl或KCl对油水界面张力影响较小。水相 pH值在酸性范围内变化时 ,基本不影响油水界面张力 ,pH值在碱性范围内增大时 ,界面张力降低。     

多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对目前基于深度学习的超分辨率重建图像存在的纹理等高频信息丢失问题,提出了多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建算法。首先,使用Dense-Res2Net模块替代SRGAN生成网络中原本的残差模块,并且组合特征压缩与激发网络（SENet）从多个尺度自适应地提取浅层特征信息。其次,引入全变分正则化损失（TV loss）指导生成器训练。最后,使用Wasserstein距离优化对抗损失,提高网络训练稳定性。实验结果表明,该算法重建出的图像在视觉效果上保留了更加丰富的高频细节,与当前主流超分算法相比,该方法不仅有更高的峰值信噪比（PNSR）与结构相似性（SSIM）,且学习感知图像块相似度（LPIPS）的分数上均优其他算法。     

顶空气相色谱法测定人参根皂苷中的大孔吸附树脂残留物

采用顶空气相色谱法测定人参根皂苷中大孔树脂残留物的质量浓度. 色谱柱初始温度60 ℃, 保持22 min, 以50 ℃/min升至200 ℃, 保持6 min, 氢火焰离子检测器温度为260 ℃, 进样口温度220 ℃; 用质量分数为40%的N,N 二甲基甲酰胺作溶剂, 载气为氮气. 实验结果表明, 正己烷、 苯、 甲苯、 对二甲苯、 苯乙烯、 对二乙基苯6种大孔树脂残留物在各自的质量浓度范围内呈良好的线性关系, 且回收率符合要求.     

渣油催化裂化工业提升管反应器的数值模拟

应用渣油催化裂化提升管反应器三维气固两相流动、传热及反应的数值模型,对工业提升管反应器进行了全面系统的数值模拟计算,得到了提升管反应器“灰箱”内部的流动、传热及催化裂化等信息,初步揭示了催化裂化提升管反应器内部流动、传热及反应过程之间高度耦合、相互影响的基本特性。模拟结果表明,在提升管内气固两相沿轴向、径向和切向都存在着浓度、速度及温度变化梯度,这是造成催化裂化反应速度分布不均匀的主要原因。提升管的进料段是裂化反应最复杂的区域。在喷嘴上方５～１０ｍ处原料油反应基本结束,柴油产率最大值出现在提升管中下部,汽油产率最大值出现在中上部。提升管出口处反应温度及各组分浓度的模拟计算值与工业装置数据相一致,这说明该模型对工业提升管反应器具有较好的预测性,同时也验证了它的可靠性及合理性。     

复共线性条件下广义岭估计的改进

对于复共线性条件下线性回归模型的广义岭估计进行了进一步的研究。针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计——0-K型广义岭估计。研究这一估计的性质,证明利用0-K型广义岭估计技术可以改进广义岭估计(在均方残差意义下)。文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径。     

基于电压残差的三相逆变器故障诊断

针对三相逆变器开路故障诊断问题,研究了一种具有动态参考量的电压残差故障诊断方法。利用逆变器闭环控制系统现有的相电压采样信号,将延迟一个周期的相电压波形作为动态参考,与当前的相电压信号进行比较得到电压残差波形,通过设置合理的故障检测阈值,实现逆变器开关管开路故障的准确诊断。仿真结果验证了该方法具有抗不平衡负载和负载突变干扰的能力,且诊断时间小于一个周期,具有容易实现、无需增加硬件的优点。