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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220704002
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使用1064 nm近红外激光对不锈钢筛网（SSM）进行表面刻蚀，通过调节激光器参数得到表面粗糙度最佳的不锈钢筛网。相较于传统化学刻蚀耗费化学试剂与产生废液废气等环境污染问题，激光刻蚀工艺简单，具有过程可控、快速高效以及安全环保的优势。以激光刻蚀的SSM为基体，壳聚糖（CS）为亲水组分，丙烯酰胺（AM）为单体，将不同含量的二氧化硅（SiO2）分散到体系中，加入光引发剂，以N,N’-亚甲基双丙烯酰胺（MBA）为交联剂，利用紫外光引发自由基聚合制备水下超疏油油水分离复合筛网PAM/CS/SiO2@SSM。利用激光扫描共聚焦显微镜（CLSM）、扫描电镜（SEM）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）等测试方法对PAM/CS/SiO2@SSM进行表征，研究了不同CS组分和不同SiO2添加量对复合筛网表面粗糙度的影响；采用重力驱动的方法分离油水混合物并研究了复合筛网的油水分离效率。实验结果表明激光刻蚀筛网具有工艺简单、刻蚀快速且参数可控的优势；制备的PAM/CS/SiO2@SSM分离筛网水下油接触角为155°，具有良好的亲水疏油性能；分别对液体石蜡、正己烷和石油醚3种不同的油水混合物进行油水分离实验，实验结果表明复合筛网对3种油品的分离效率分别为99.1%、98.8%和98.4%，具有高油水分离效率。
使用1064 nm近红外激光对不锈钢筛网（SSM）进行表面刻蚀，通过调节激光器参数得到表面粗糙度最佳的不锈钢筛网。相较于传统化学刻蚀耗费化学试剂与产生废液废气等环境污染问题，激光刻蚀工艺简单，具有过程可控、快速高效以及安全环保的优势。以激光刻蚀的SSM为基体，壳聚糖（CS）为亲水组分，丙烯酰胺（AM）为单体，将不同含量的二氧化硅（SiO2）分散到体系中，加入光引发剂，以N,N’-亚甲基双丙烯酰胺（MBA）为交联剂，利用紫外光引发自由基聚合制备水下超疏油油水分离复合筛网PAM/CS/SiO2@SSM。利用激光扫描共聚焦显微镜（CLSM）、扫描电镜（SEM）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）等测试方法对PAM/CS/SiO2@SSM进行表征，研究了不同CS组分和不同SiO2添加量对复合筛网表面粗糙度的影响；采用重力驱动的方法分离油水混合物并研究了复合筛网的油水分离效率。实验结果表明激光刻蚀筛网具有工艺简单、刻蚀快速且参数可控的优势；制备的PAM/CS/SiO2@SSM分离筛网水下油接触角为155°，具有良好的亲水疏油性能；分别对液体石蜡、正己烷和石油醚3种不同的油水混合物进行油水分离实验，实验结果表明复合筛网对3种油品的分离效率分别为99.1%、98.8%和98.4%，具有高油水分离效率。
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以工业装置中O2/CH4体积比为0.69的操作条件为基础，使用ANSYS Fluent16.1进行数值模拟，采用基于雷诺平均方程(RANS) 的 Realizable k-ε 湍流模型，以及涡耗散概念 (EDC) 模型耦合GRI3.0 详细化学反应机理来模拟转化炉内湍流燃烧与化学反应过程。考察了3种稀释剂(N2、H2O、CO2)对转化炉内温度、自由基(OH、CH2O)分布以及炉膛火焰反应区分布的影响。结果表明：N2和H2O稀释对转化炉内温度、自由基及反应区分布的影响差别很小，CO2稀释下的影响最为显著。在CO2稀释下，炉膛内的最高火焰温度降低了约50 K；OH和CH2O自由基峰值分别降低了约33.0%和24.5%。此外，CO2稀释的3种不同效应对转化炉内温度和自由基分布的影响大小依次为：稀释效应>热效应>化学效应。
以工业装置中O2/CH4体积比为0.69的操作条件为基础，使用ANSYS Fluent16.1进行数值模拟，采用基于雷诺平均方程(RANS) 的 Realizable k-ε 湍流模型，以及涡耗散概念 (EDC) 模型耦合GRI3.0 详细化学反应机理来模拟转化炉内湍流燃烧与化学反应过程。考察了3种稀释剂(N2、H2O、CO2)对转化炉内温度、自由基(OH、CH2O)分布以及炉膛火焰反应区分布的影响。结果表明：N2和H2O稀释对转化炉内温度、自由基及反应区分布的影响差别很小，CO2稀释下的影响最为显著。在CO2稀释下，炉膛内的最高火焰温度降低了约50 K；OH和CH2O自由基峰值分别降低了约33.0%和24.5%。此外，CO2稀释的3种不同效应对转化炉内温度和自由基分布的影响大小依次为：稀释效应>热效应>化学效应。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220117001
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分离印刷体和手写体区域是实现试卷语义分割的关键步骤，为了提升试卷语义分割的效果，提出一种基于MaskRCNN网络的注意力改进算法。该算法将子空间多尺度特征融合(Subspace Multiscale Feature Fusion, SMFF)模块嵌入MaskRCNN网络的特征金字塔结构中，SMFF模块基于子空间计算注意力特征，减少特征图中的空间和通道冗余；通过多尺度特征融合，有效提取不同大小文本区域的特征并增强特征间的关联性。实验结果表明，在试卷图像数据集的目标检测和语义分割任务上，基于SMFF模块的MaskRCNN网络模型比MaskRCNN原网络模型的平均准确率分别提高了15.8%和10.2%，比基于常用注意力模块的MaskRCNN网络也有较大的性能提升。
分离印刷体和手写体区域是实现试卷语义分割的关键步骤，为了提升试卷语义分割的效果，提出一种基于MaskRCNN网络的注意力改进算法。该算法将子空间多尺度特征融合(Subspace Multiscale Feature Fusion, SMFF)模块嵌入MaskRCNN网络的特征金字塔结构中，SMFF模块基于子空间计算注意力特征，减少特征图中的空间和通道冗余；通过多尺度特征融合，有效提取不同大小文本区域的特征并增强特征间的关联性。实验结果表明，在试卷图像数据集的目标检测和语义分割任务上，基于SMFF模块的MaskRCNN网络模型比MaskRCNN原网络模型的平均准确率分别提高了15.8%和10.2%，比基于常用注意力模块的MaskRCNN网络也有较大的性能提升。
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采用激光诱导荧光（PLIF）技术对十字型通道中黏弹性流体（聚环氧乙烷溶液）进行可视化研究，重点考察了雷诺数（Re）、聚合物溶液质量分数（w）和通道尺度对流体流动模式、振荡特性以及混合效果的影响。结果表明，对于牛顿流体（水），随着雷诺数增加（20<Re<500），500 μm、6 mm和1 cm的十字型通道内均依次呈现分离流、稳态吞噬流、涡脱落振荡以及非稳态吞噬流；而对于黏弹性流体，随着聚合物溶液质量分数增加（0.01%≤w≤0.30%），流体弹性效应增强，在低聚合物溶液质量分数下微通道内出现了惯性弹性非稳态振荡，导致混合增强，而在较高质量分数下出现了弹性主导的非稳态振荡，弹性非稳态振荡在维森贝格数和雷诺数较低时具有周期性特征，随着维森贝格数和雷诺数增大，振荡周期减小且趋于不规则。对于6 mm和1 cm十字型通道，随着聚合物溶液质量分数的增加，涡脱落振荡和非稳态吞噬流的临界雷诺数增大，在较高聚合物溶液质量分数下非稳态吞噬流消失。
采用激光诱导荧光（PLIF）技术对十字型通道中黏弹性流体（聚环氧乙烷溶液）进行可视化研究，重点考察了雷诺数（Re）、聚合物溶液质量分数（w）和通道尺度对流体流动模式、振荡特性以及混合效果的影响。结果表明，对于牛顿流体（水），随着雷诺数增加（20<Re<500），500 μm、6 mm和1 cm的十字型通道内均依次呈现分离流、稳态吞噬流、涡脱落振荡以及非稳态吞噬流；而对于黏弹性流体，随着聚合物溶液质量分数增加（0.01%≤w≤0.30%），流体弹性效应增强，在低聚合物溶液质量分数下微通道内出现了惯性弹性非稳态振荡，导致混合增强，而在较高质量分数下出现了弹性主导的非稳态振荡，弹性非稳态振荡在维森贝格数和雷诺数较低时具有周期性特征，随着维森贝格数和雷诺数增大，振荡周期减小且趋于不规则。对于6 mm和1 cm十字型通道，随着聚合物溶液质量分数的增加，涡脱落振荡和非稳态吞噬流的临界雷诺数增大，在较高聚合物溶液质量分数下非稳态吞噬流消失。
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在双碳目标的背景下，传统化学工业需在经济效益与环境影响之间寻求平衡。高低压脱乙烷塔系作为典型的乙烯生产单元，进料组成多变，存在工艺参数及时调节、物料精准分离与高能耗冲突的问题。为解决此问题，提出了一种多目标优化框架，基于Aspen Plus平台构建双塔脱乙烷工艺模型，在限定包括产品品质约束、工艺最大允许操作范围的基础上，通过非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）来获得环境与经济效益双目标的帕累托前沿，并进一步采用多目标决策分析准则优劣解距离法（TOPSIS）来获得帕累托前沿最优操作点。最后，使用单变量分析法研究了裂解反应温度、高低压脱乙烷系统进料预冷换热温度、低压塔塔釜热负荷、高压塔回流量对于目标函数的影响。结果表明，与工厂实际操作条件相比，优化方案在牺牲税前利润0.91%的基础上，二氧化碳排放量减少了8.45%，有望同时实现经济效益和环境影响最佳的双目标。
在双碳目标的背景下，传统化学工业需在经济效益与环境影响之间寻求平衡。高低压脱乙烷塔系作为典型的乙烯生产单元，进料组成多变，存在工艺参数及时调节、物料精准分离与高能耗冲突的问题。为解决此问题，提出了一种多目标优化框架，基于Aspen Plus平台构建双塔脱乙烷工艺模型，在限定包括产品品质约束、工艺最大允许操作范围的基础上，通过非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）来获得环境与经济效益双目标的帕累托前沿，并进一步采用多目标决策分析准则优劣解距离法（TOPSIS）来获得帕累托前沿最优操作点。最后，使用单变量分析法研究了裂解反应温度、高低压脱乙烷系统进料预冷换热温度、低压塔塔釜热负荷、高压塔回流量对于目标函数的影响。结果表明，与工厂实际操作条件相比，优化方案在牺牲税前利润0.91%的基础上，二氧化碳排放量减少了8.45%，有望同时实现经济效益和环境影响最佳的双目标。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220606001
摘要:
针对芳烃联合装置塔顶低温热回收工艺存在取热介质泄漏造成催化剂及吸附剂失效的问题，提出采用中间工质相变换热以确保本质安全的取热方案。采用Aspen HYSYS及EDR建立了现场工况100 kW的芳烃低温热回收相变换热系统全流程模拟的稳态数值模型，通过实验与数值模拟相结合的方法验证了稳态数值模型的可靠性，并且进行了工艺及结构参数对系统热力特性影响规律的研究。结果表明：随着除盐水入口温度升高，系统热负荷、工质循环流量及液位高度逐渐减小，工作温度逐渐升高；随着塔顶气流量增加，系统热负荷、工作温度先增加后降低，工质循环流量、液位高度先减小后增加，且除盐水入口温度越低，临界流量值越大；随着除盐水流量增加，系统热负荷、工质循环流量、液位高度逐渐增加，工作温度逐渐降低。在大温差及除盐水流量较大情况下，为避免系统传热性能受驱动力限制，需确保安装高度不小于液位差；系统热负荷随上升管管径增大而逐渐增加，且在上升管管径大于159 mm后基本不变；在下降管“断流”情况下，系统热负荷随安装高度增加而逐渐减小，实际安装高度无需过分增加；采用卧式（再沸器）-卧式（冷凝器）组合的系统其换热量比卧式（再沸器）-立式（冷凝器）组合的系统高3%左右。
针对芳烃联合装置塔顶低温热回收工艺存在取热介质泄漏造成催化剂及吸附剂失效的问题，提出采用中间工质相变换热以确保本质安全的取热方案。采用Aspen HYSYS及EDR建立了现场工况100 kW的芳烃低温热回收相变换热系统全流程模拟的稳态数值模型，通过实验与数值模拟相结合的方法验证了稳态数值模型的可靠性，并且进行了工艺及结构参数对系统热力特性影响规律的研究。结果表明：随着除盐水入口温度升高，系统热负荷、工质循环流量及液位高度逐渐减小，工作温度逐渐升高；随着塔顶气流量增加，系统热负荷、工作温度先增加后降低，工质循环流量、液位高度先减小后增加，且除盐水入口温度越低，临界流量值越大；随着除盐水流量增加，系统热负荷、工质循环流量、液位高度逐渐增加，工作温度逐渐降低。在大温差及除盐水流量较大情况下，为避免系统传热性能受驱动力限制，需确保安装高度不小于液位差；系统热负荷随上升管管径增大而逐渐增加，且在上升管管径大于159 mm后基本不变；在下降管“断流”情况下，系统热负荷随安装高度增加而逐渐减小，实际安装高度无需过分增加；采用卧式（再沸器）-卧式（冷凝器）组合的系统其换热量比卧式（再沸器）-立式（冷凝器）组合的系统高3%左右。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220424001
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利用Pluronic嵌段共聚物F127的自组装特性和3-巯基丙基三甲氧基硅烷（MPTMS）在碱性环境下的水解缩聚反应，首先制备了具有高稳定性的有机氧化硅基杂化胶束。进一步借助杂化胶束表面的巯基与钯物种的配位作用，利用“原位限域生长”策略制备得到负载钯纳米团簇的有机氧化硅基杂化胶束。采用动态光散射、透射电镜、X射线衍射、红外光谱等表征手段分析了钯簇@氧化硅基杂化胶束的形貌、结构和稳定性，并使用3,3′,5,5′-四甲基联苯胺（TMB）进行显色反应验证了该体系的类过氧化物酶活性，同时探究了其在808 nm近红外光激发下的光热性能。细胞实验结果表明，该钯簇@氧化硅基杂化胶束能够被肿瘤细胞摄取，并具备良好的生物安全性和光热毒性，有望作为一种类过氧化物酶成像引导的光热治疗剂用于癌症的高效安全诊疗。
利用Pluronic嵌段共聚物F127的自组装特性和3-巯基丙基三甲氧基硅烷（MPTMS）在碱性环境下的水解缩聚反应，首先制备了具有高稳定性的有机氧化硅基杂化胶束。进一步借助杂化胶束表面的巯基与钯物种的配位作用，利用“原位限域生长”策略制备得到负载钯纳米团簇的有机氧化硅基杂化胶束。采用动态光散射、透射电镜、X射线衍射、红外光谱等表征手段分析了钯簇@氧化硅基杂化胶束的形貌、结构和稳定性，并使用3,3′,5,5′-四甲基联苯胺（TMB）进行显色反应验证了该体系的类过氧化物酶活性，同时探究了其在808 nm近红外光激发下的光热性能。细胞实验结果表明，该钯簇@氧化硅基杂化胶束能够被肿瘤细胞摄取，并具备良好的生物安全性和光热毒性，有望作为一种类过氧化物酶成像引导的光热治疗剂用于癌症的高效安全诊疗。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220303001
摘要:
通过核磁影像（MRI）分析实现阿尔兹海默症（AD）的早期诊断具有重要意义，但基于深度学习的MRI影像分析通常面对训练样本量小及3D数据计算成本高的挑战，本文提出了一种CNN（Convolutional Neural Networks）和LSTM（Long Short Term Memory）级联的AD诊断模型，先用CNN提取图像的深层特征，再用LSTM对序列特征进行分类，这样将3D的MRI图像视为2D图像的序列，考虑了切片序列间的关联信息。另外，为了提高模型在小样本数据上的性能表现，应用知识蒸馏算法以得到压缩的轻量级模型，并引入师生间的注意力机制提高模型分类的准确率。实验表明，该诊断模型在ADNI数据集上取得了良好的性能。
通过核磁影像（MRI）分析实现阿尔兹海默症（AD）的早期诊断具有重要意义，但基于深度学习的MRI影像分析通常面对训练样本量小及3D数据计算成本高的挑战，本文提出了一种CNN（Convolutional Neural Networks）和LSTM（Long Short Term Memory）级联的AD诊断模型，先用CNN提取图像的深层特征，再用LSTM对序列特征进行分类，这样将3D的MRI图像视为2D图像的序列，考虑了切片序列间的关联信息。另外，为了提高模型在小样本数据上的性能表现，应用知识蒸馏算法以得到压缩的轻量级模型，并引入师生间的注意力机制提高模型分类的准确率。实验表明，该诊断模型在ADNI数据集上取得了良好的性能。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220601001
摘要:
间接空冷塔是空冷发电机组的重要冷端设备，其换热性能直接影响着整个发电机组的运行情况。本文针对宁夏某电厂的双间接空冷塔系统，在Fluent软件中通过使用用户自定义函数（UDF）对其进行了环境风温-冷却水温的实时耦合计算，进而对其在冬季大风条件下的冻结风险进行了研究。结果表明：耦合计算模型具有较好的精度，与各项实测数据相比误差均在5%以内。环境侧风会增加各扇段出口水温的不均匀度，主要表现为迎风扇段出口水温急剧降低。减小迎风扇段的百叶窗开度可提升其冷却水出口温度，但同时会使背风扇段出口水温骤降。当同时减小迎风与背风扇段百叶窗开度时，各扇段出口水温回升且分布更加均匀，整塔冻结风险普遍降低。
间接空冷塔是空冷发电机组的重要冷端设备，其换热性能直接影响着整个发电机组的运行情况。本文针对宁夏某电厂的双间接空冷塔系统，在Fluent软件中通过使用用户自定义函数（UDF）对其进行了环境风温-冷却水温的实时耦合计算，进而对其在冬季大风条件下的冻结风险进行了研究。结果表明：耦合计算模型具有较好的精度，与各项实测数据相比误差均在5%以内。环境侧风会增加各扇段出口水温的不均匀度，主要表现为迎风扇段出口水温急剧降低。减小迎风扇段的百叶窗开度可提升其冷却水出口温度，但同时会使背风扇段出口水温骤降。当同时减小迎风与背风扇段百叶窗开度时，各扇段出口水温回升且分布更加均匀，整塔冻结风险普遍降低。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220517002
摘要:
以NH4Al(SO4)2·12H2O为原料，通过加入不同质量分数的葡萄糖来合成α-Al2O3，并研究了葡萄糖含量和预压处理对α-Al2O3粉体合成工艺和温度的影响。结果表明，葡萄糖的存在可以明显改变相变过程，降低合成温度。添加30%（质量分数，下同）葡萄糖时，可在950 ℃合成单相α-Al2O3粉体，合成温度比不添加葡萄糖时低200 ℃左右。添加75%葡萄糖后，α-Al2O3的合成温度可进一步降低至900 ℃。添加葡萄糖可以降低α-Al2O3合成温度的主要原因有两个：一是葡萄糖氧化分解产生的热加速了NH4Al(SO4)2·12H2O的热分解，二是葡萄糖的添加使NH4Al(SO4)2·12H2O分散均匀并无定形化。同时结果还表明，预压可使α-Al2O3的合成温度进一步降低25~50 ℃，这可能是由于团聚体的破坏和粉末分散体的进一步均质化所致。
以NH4Al(SO4)2·12H2O为原料，通过加入不同质量分数的葡萄糖来合成α-Al2O3，并研究了葡萄糖含量和预压处理对α-Al2O3粉体合成工艺和温度的影响。结果表明，葡萄糖的存在可以明显改变相变过程，降低合成温度。添加30%（质量分数，下同）葡萄糖时，可在950 ℃合成单相α-Al2O3粉体，合成温度比不添加葡萄糖时低200 ℃左右。添加75%葡萄糖后，α-Al2O3的合成温度可进一步降低至900 ℃。添加葡萄糖可以降低α-Al2O3合成温度的主要原因有两个：一是葡萄糖氧化分解产生的热加速了NH4Al(SO4)2·12H2O的热分解，二是葡萄糖的添加使NH4Al(SO4)2·12H2O分散均匀并无定形化。同时结果还表明，预压可使α-Al2O3的合成温度进一步降低25~50 ℃，这可能是由于团聚体的破坏和粉末分散体的进一步均质化所致。
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利用Sonogashira偶联反应合成了3种具有不同羟基数量的马来酰亚胺基烯二炔，它们可以通过马来酰亚胺促进的重排和环芳香化反应（MARACA）作用机制产生高活性的双自由基中间体。电子顺磁共振实验结果证实了体系中自由基中间体的产生。DNA凝胶电泳实验结果证实了这些烯二炔能够在生理温度下对质粒DNA产生裂解作用，并表现出浓度依赖性。蛋白质凝胶电泳实验结果表明烯二炔对蛋白质的降解能力与其产生自由基的能力一致。对于炔丙位上具有杂原子的高反应活性烯二炔结构，其可在低浓度（5 mmol/L）下破坏蛋白质主链结构的完整性致使蛋白质失活。研究结果为探究马来酰亚胺基烯二炔分子对病毒蛋白质等生物大分子的损伤奠定基础，为开发此类分子潜在的临床应用价值提供新的思路。
利用Sonogashira偶联反应合成了3种具有不同羟基数量的马来酰亚胺基烯二炔，它们可以通过马来酰亚胺促进的重排和环芳香化反应（MARACA）作用机制产生高活性的双自由基中间体。电子顺磁共振实验结果证实了体系中自由基中间体的产生。DNA凝胶电泳实验结果证实了这些烯二炔能够在生理温度下对质粒DNA产生裂解作用，并表现出浓度依赖性。蛋白质凝胶电泳实验结果表明烯二炔对蛋白质的降解能力与其产生自由基的能力一致。对于炔丙位上具有杂原子的高反应活性烯二炔结构，其可在低浓度（5 mmol/L）下破坏蛋白质主链结构的完整性致使蛋白质失活。研究结果为探究马来酰亚胺基烯二炔分子对病毒蛋白质等生物大分子的损伤奠定基础，为开发此类分子潜在的临床应用价值提供新的思路。
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摘要:
钢坯边缘开裂是轧制工艺中的一个重要难题。本文建立了一种在立轧阶段对钢坯边缘裂纹扩展与闭合进行判断的能量分析模型，根据所提出的Γ-三次曲线函数狗骨模型，推导了对应的塑性流动速度场、应变速率场以及包含裂纹尺寸参数的总功率泛函表达式。基于功率最小化原理，数值求解了狗骨变形参数和轧制力，实现了对临界开裂点的计算。结合具体算例对所建立的计算方法进行了验证，并进一步研究了裂纹尺寸对立轧工艺参数和钢坯力学性能的影响。结果表明，开裂与钢坯边缘的变形程度有关，在一定压下量的前提下，增大立辊半径可以起到抑制边缘开裂、提高裂纹闭合率的作用。
钢坯边缘开裂是轧制工艺中的一个重要难题。本文建立了一种在立轧阶段对钢坯边缘裂纹扩展与闭合进行判断的能量分析模型，根据所提出的Γ-三次曲线函数狗骨模型，推导了对应的塑性流动速度场、应变速率场以及包含裂纹尺寸参数的总功率泛函表达式。基于功率最小化原理，数值求解了狗骨变形参数和轧制力，实现了对临界开裂点的计算。结合具体算例对所建立的计算方法进行了验证，并进一步研究了裂纹尺寸对立轧工艺参数和钢坯力学性能的影响。结果表明，开裂与钢坯边缘的变形程度有关，在一定压下量的前提下，增大立辊半径可以起到抑制边缘开裂、提高裂纹闭合率的作用。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220314003
摘要:
混合器是煤气化合成气分级初步净化工艺中的关键设备之一，合成气中细灰颗粒在其内的沉积行为显著影响气化系统的长周期稳定运行。采用颗粒沉积临界速度模型对气化细灰颗粒在混合器中的沉积特性进行了数值模拟，研究了不同颗粒粒径、气体流速及混合器结构对颗粒沉积特性的影响规律。结果表明，相同入口气速下，气化细灰在混合器内壁面的沉积率随颗粒粒径的增大总体呈下降趋势，尤其是粒径5~13 μm的颗粒；粒径1 μm的颗粒在Wall4壁面的单位面积沉积量最大；不同粒径颗粒的沉积率随气体流速的变化不同，但总体呈现下降的趋势；水管出口端面到渐缩套管口端面距离H的改变对颗粒在混合器内的沉积率无明显影响；混合器C是一种可有效避免缩口面附近发生堵塞的结构。
混合器是煤气化合成气分级初步净化工艺中的关键设备之一，合成气中细灰颗粒在其内的沉积行为显著影响气化系统的长周期稳定运行。采用颗粒沉积临界速度模型对气化细灰颗粒在混合器中的沉积特性进行了数值模拟，研究了不同颗粒粒径、气体流速及混合器结构对颗粒沉积特性的影响规律。结果表明，相同入口气速下，气化细灰在混合器内壁面的沉积率随颗粒粒径的增大总体呈下降趋势，尤其是粒径5~13 μm的颗粒；粒径1 μm的颗粒在Wall4壁面的单位面积沉积量最大；不同粒径颗粒的沉积率随气体流速的变化不同，但总体呈现下降的趋势；水管出口端面到渐缩套管口端面距离H的改变对颗粒在混合器内的沉积率无明显影响；混合器C是一种可有效避免缩口面附近发生堵塞的结构。
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双馈风机的低电压穿越性能不仅依靠控制策略，还取决于对控制参数的选择。但控制参数优化算法耗时太久，在实时控制中达不到相应的效果。本文提出了一种基于离线参数优化和模型训练、在线故障识别的方法。首先通过已经建立的双馈风机(DFIG)并网模型获取大量不同类型的故障数据，并根据故障类型进行控制参数的离线优化，形成相应的低压穿越方式；然后将不同的故障数据进行分类，构成神经网络的训练样本；最后在电网故障瞬间利用训练好的分布式深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)迅速判断故障种类，并选择合适的控制策略。通过半实物仿真的方式验证了该方法的可行性以及在控制效果和速度方面的优势。
双馈风机的低电压穿越性能不仅依靠控制策略，还取决于对控制参数的选择。但控制参数优化算法耗时太久，在实时控制中达不到相应的效果。本文提出了一种基于离线参数优化和模型训练、在线故障识别的方法。首先通过已经建立的双馈风机(DFIG)并网模型获取大量不同类型的故障数据，并根据故障类型进行控制参数的离线优化，形成相应的低压穿越方式；然后将不同的故障数据进行分类，构成神经网络的训练样本；最后在电网故障瞬间利用训练好的分布式深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)迅速判断故障种类，并选择合适的控制策略。通过半实物仿真的方式验证了该方法的可行性以及在控制效果和速度方面的优势。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220403001
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研究了月桂酸钾（LK）和棕榈酸钾（PK）凝胶的微晶结构、流变性质及热稳定性。室温时，偏光显微镜下质量分数为30%的LK凝胶呈现条带状微晶交叉堆积状态，而质量分数为30%的PK凝胶呈现线状微晶纤维束状态。X射线衍射结果表明不同质量分数的LK保持水合层状微晶结构，增大PK质量分数会使其从水合层状微晶转变为无水层状微晶。温度升高使LK从水合层状微晶转变为六角相液晶和球形胶束，PK从无水层状微晶转变为层状液晶。PK凝胶的储能模量和损耗模量分别是LK凝胶对应值的50倍和15倍，且在20~60℃未出现突降，这说明由长烷基链脂肪酸钾形成的PK凝胶具有更强的微晶网络结构和更高的热稳定性。
研究了月桂酸钾（LK）和棕榈酸钾（PK）凝胶的微晶结构、流变性质及热稳定性。室温时，偏光显微镜下质量分数为30%的LK凝胶呈现条带状微晶交叉堆积状态，而质量分数为30%的PK凝胶呈现线状微晶纤维束状态。X射线衍射结果表明不同质量分数的LK保持水合层状微晶结构，增大PK质量分数会使其从水合层状微晶转变为无水层状微晶。温度升高使LK从水合层状微晶转变为六角相液晶和球形胶束，PK从无水层状微晶转变为层状液晶。PK凝胶的储能模量和损耗模量分别是LK凝胶对应值的50倍和15倍，且在20~60℃未出现突降，这说明由长烷基链脂肪酸钾形成的PK凝胶具有更强的微晶网络结构和更高的热稳定性。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220221003
摘要:
以3, 3-双叠氮甲基氧杂环丁烷-四氢呋喃共聚醚（PBT）为聚醚聚氨酯的软段、甲苯-2,4-二异氰酸酯(TDI)为固化剂、一缩二乙二醇（DEG）为扩链剂、三羟甲基丙烷（TMP）为交联剂，利用二步法制备了不同活泼氢组分的PBT聚醚聚氨酯。采用傅里叶变换红外光谱（FT-IR）仪、差示扫描量热（DSC）仪、电子万能试验机及溶胀率测试仪，对PBT/TDI、PBT/TDI/DEG、PBT/TDI/TMP/和PBT/TDI/DEG/TMP体系进行了固化反应动力学及力学性能的研究。结果表明：PBT/TDI、PBT/TDI/DEG、PBT/TDI/TMP/和PBT/TDI/DEG/TMP体系的固化反应均为二级反应，活化能分别为135.984、165.573、164.933、164.292 kJ/mol。加入DEG可显著提高黏合剂基体的断裂伸长率，但拉伸强度下降；加入TMP能提高黏合剂基体的拉伸强度，但断裂伸长率下降；同时加入DEG和TMP的黏合剂基体拉伸强度提高，断裂伸长率有所下降。DEG和TMP能不同程度地提高固化体系的交联密度。
以3, 3-双叠氮甲基氧杂环丁烷-四氢呋喃共聚醚（PBT）为聚醚聚氨酯的软段、甲苯-2,4-二异氰酸酯(TDI)为固化剂、一缩二乙二醇（DEG）为扩链剂、三羟甲基丙烷（TMP）为交联剂，利用二步法制备了不同活泼氢组分的PBT聚醚聚氨酯。采用傅里叶变换红外光谱（FT-IR）仪、差示扫描量热（DSC）仪、电子万能试验机及溶胀率测试仪，对PBT/TDI、PBT/TDI/DEG、PBT/TDI/TMP/和PBT/TDI/DEG/TMP体系进行了固化反应动力学及力学性能的研究。结果表明：PBT/TDI、PBT/TDI/DEG、PBT/TDI/TMP/和PBT/TDI/DEG/TMP体系的固化反应均为二级反应，活化能分别为135.984、165.573、164.933、164.292 kJ/mol。加入DEG可显著提高黏合剂基体的断裂伸长率，但拉伸强度下降；加入TMP能提高黏合剂基体的拉伸强度，但断裂伸长率下降；同时加入DEG和TMP的黏合剂基体拉伸强度提高，断裂伸长率有所下降。DEG和TMP能不同程度地提高固化体系的交联密度。
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摘要:
绿氢是以可再生能源为能源供给并通过电解水技术制备的氢。为了实现碳中和的目标，化工领域的原料氢的一部分可以用绿氢替代。目前各种电解水技术中，碱性电解水技术制氢适用于化工过程。若要大规模地将碱性电解水技术用于化工生产，则关键指标氧中氢（HTO）决定了装置运行的安全性和经济性。为了预测HTO值，采用HYSYS对碱性电解水系统进行建模，并对生成的数据采用皮尔逊相关性分析：选取7个相关变量为输入参数，建立了基于主成分分析-人工神经网络（PCA-ANN）的气体纯度预测模型，得出最佳模型的平均绝对误差（MAE）为0.2030，均方差（MSE）为0.0956，决定系数（R2）为0.7154，优化边界条件异常数据后模型R2达到0.9507。
绿氢是以可再生能源为能源供给并通过电解水技术制备的氢。为了实现碳中和的目标，化工领域的原料氢的一部分可以用绿氢替代。目前各种电解水技术中，碱性电解水技术制氢适用于化工过程。若要大规模地将碱性电解水技术用于化工生产，则关键指标氧中氢（HTO）决定了装置运行的安全性和经济性。为了预测HTO值，采用HYSYS对碱性电解水系统进行建模，并对生成的数据采用皮尔逊相关性分析：选取7个相关变量为输入参数，建立了基于主成分分析-人工神经网络（PCA-ANN）的气体纯度预测模型，得出最佳模型的平均绝对误差（MAE）为0.2030，均方差（MSE）为0.0956，决定系数（R2）为0.7154，优化边界条件异常数据后模型R2达到0.9507。
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摘要:
现有miRNA-疾病关联研究大多采用miRNA功能和疾病语义相似性作为输入，未考虑miRNA序列和疾病功能等相似性信息，并且在特征提取过程中忽略了线性与非线性特征间的信息互补，影响特征质量。本文提出一种miRNA-疾病关联预测模型GCNMSF，它基于miRNA和疾病多源相似性信息，融合嵌入卷积注意块的图卷积网络学习的非线性特征和非负矩阵分解方法学习的线性特征，实现信息互补，以预测miRNA-疾病关联。实验结果表明，GCNMSF模型优于现有的miRNA-疾病关联预测方法，可以有效预测miRNA-疾病关联。
现有miRNA-疾病关联研究大多采用miRNA功能和疾病语义相似性作为输入，未考虑miRNA序列和疾病功能等相似性信息，并且在特征提取过程中忽略了线性与非线性特征间的信息互补，影响特征质量。本文提出一种miRNA-疾病关联预测模型GCNMSF，它基于miRNA和疾病多源相似性信息，融合嵌入卷积注意块的图卷积网络学习的非线性特征和非负矩阵分解方法学习的线性特征，实现信息互补，以预测miRNA-疾病关联。实验结果表明，GCNMSF模型优于现有的miRNA-疾病关联预测方法，可以有效预测miRNA-疾病关联。
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摘要:
针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题，提出了一种基于稀疏D-vine Copula (Sparse D-vine Copula-based, SDVC)的过程监测方法。首先，针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积，并且计算负担随着数据维数的增加急剧增长的问题，修正了二元Copula的先验概率，使得高层次结构树中的二元Copula更倾向于优化为独立状态，实现了高层次树结构稀疏优化。其次，对Vine结构节点次序确定方法进行改进，根据节点间的相关性总和依次展开，使其更适用于水平结构的D-vine建模。最后，引入高密度区域(HDR)与密度分位数理论，构建适用于任意分布的广义局部概率(GLP)指标，以实现对工业过程的实时监测。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)和醋酸脱水工业过程验证了所提出方法的优越性能。
针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题，提出了一种基于稀疏D-vine Copula (Sparse D-vine Copula-based, SDVC)的过程监测方法。首先，针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积，并且计算负担随着数据维数的增加急剧增长的问题，修正了二元Copula的先验概率，使得高层次结构树中的二元Copula更倾向于优化为独立状态，实现了高层次树结构稀疏优化。其次，对Vine结构节点次序确定方法进行改进，根据节点间的相关性总和依次展开，使其更适用于水平结构的D-vine建模。最后，引入高密度区域(HDR)与密度分位数理论，构建适用于任意分布的广义局部概率(GLP)指标，以实现对工业过程的实时监测。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)和醋酸脱水工业过程验证了所提出方法的优越性能。
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摘要:
大幅降低环境污染是国家“碳中和”和“碳达峰”战略的核心目标，降低大气排污是其关键。如何有效评估有关企业的污染排放数据质量是一个技术难题。本文以时间序列异常数据检测技术为基础，提出了图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法（IMI-TSA）；给出了异常时间序列的数学定义，将图记忆方法用于对时间序列的编码，建立了基于图结构特征的序列数据记忆模式，并利用样本间的特征与类别的关联性通过记忆来获得无标签样本的类别，同时利用有标签样本与无标签样本构建图记忆网络实现了时间序列异常检测任务；在生态环保领域采集了8个代表企业的大气排污数据，完成了相应异常检测。实验结果表明IMI-TSA算法准确率均达到了80%以上，该算法可用于构建大气排污数据监管平台。
大幅降低环境污染是国家“碳中和”和“碳达峰”战略的核心目标，降低大气排污是其关键。如何有效评估有关企业的污染排放数据质量是一个技术难题。本文以时间序列异常数据检测技术为基础，提出了图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法（IMI-TSA）；给出了异常时间序列的数学定义，将图记忆方法用于对时间序列的编码，建立了基于图结构特征的序列数据记忆模式，并利用样本间的特征与类别的关联性通过记忆来获得无标签样本的类别，同时利用有标签样本与无标签样本构建图记忆网络实现了时间序列异常检测任务；在生态环保领域采集了8个代表企业的大气排污数据，完成了相应异常检测。实验结果表明IMI-TSA算法准确率均达到了80%以上，该算法可用于构建大气排污数据监管平台。
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摘要:
为保证生产过程的安全稳定运行，避免因故障导致损失，及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性，提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络（Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolutional Neural Network，PLSTM-CNN）模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型善于提取局部特征的能力，减少了特征信息的丢失，实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体，结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点，在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用最大互信息（Maximum Mutual Information Coefficient，MMIC）数据预处理方法，提高了数据的局部相关性以及从不同初始条件下PLSTM-CNN模型检测故障的效率。以TE (Tennessee Eastman)过程为研究对象，PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标上明显优于传统循环神经网络。
为保证生产过程的安全稳定运行，避免因故障导致损失，及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性，提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络（Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolutional Neural Network，PLSTM-CNN）模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型善于提取局部特征的能力，减少了特征信息的丢失，实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体，结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点，在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用最大互信息（Maximum Mutual Information Coefficient，MMIC）数据预处理方法，提高了数据的局部相关性以及从不同初始条件下PLSTM-CNN模型检测故障的效率。以TE (Tennessee Eastman)过程为研究对象，PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标上明显优于传统循环神经网络。
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摘要:
通过对上海典型老旧居民小区的多层建筑和高层建筑供水系统进行研究，对比分析了二次供水水泵在不同工况下的水量、能耗及效率方面的差异。结果表明，由于水池+变频水泵模式下水泵一天内主要时段的供水水量远低于额定流量，因此在满足相同供水需求时，水池+变频水泵模式下水泵的运行效率是水池+工频水泵+屋顶水箱模式下水泵运行效率的50%左右。部分水箱存在因位置距离顶楼过近，仅凭重力流无法满足供水压力需求的情况，水池+工频水泵+屋顶水箱模式需要再次加压，屋顶水泵再次加压的能耗约为泵房变频水泵能耗的200%以上，水池+变频水泵模式下总体能耗更低。
通过对上海典型老旧居民小区的多层建筑和高层建筑供水系统进行研究，对比分析了二次供水水泵在不同工况下的水量、能耗及效率方面的差异。结果表明，由于水池+变频水泵模式下水泵一天内主要时段的供水水量远低于额定流量，因此在满足相同供水需求时，水池+变频水泵模式下水泵的运行效率是水池+工频水泵+屋顶水箱模式下水泵运行效率的50%左右。部分水箱存在因位置距离顶楼过近，仅凭重力流无法满足供水压力需求的情况，水池+工频水泵+屋顶水箱模式需要再次加压，屋顶水泵再次加压的能耗约为泵房变频水泵能耗的200%以上，水池+变频水泵模式下总体能耗更低。
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摘要:
构建了一种以构巢曲霉为表达宿主、AnPrxA启动子为表达用启动子、过氧化氢为表达诱导剂的新型高效曲霉表达体系。同时在双氧水诱导和非诱导条件下，评估构巢曲霉过氧化物氧还酶编码基因AnPrxA含启动子（PPRX）的上游调控区介导绿色荧光蛋白（GFP）表达的特征。利用合成生物学手段构建4个含不同长度启动子（PPRX）表达盒的克隆载体并转化尿嘧啶生物合成缺陷型构巢曲霉；分析了AnPrxA基因上游2033 bp序列中潜在的转录调控元件；利用荧光定量PCR测定表达盒拷贝数；考察与PPRX融合的GFP表达情况；并且探讨双氧水诱导浓度和作用时间。结果表明，AnPrxA基因翻译起始密码子上游2033 bp序列、且至少包含9种真菌中常见的基因表达调控元件，其大多数呈多拷贝排列；虽然上游2033 bp的区域对gfp的转录均有贡献，但就GFP蛋白表达而言，AnPrxA上游500 bp的区域已足够；双氧水浓度范围0.5~2.0 mmol/L的诱导条件下，相对对照值，PPRX介导GFP表达的最大诱导比率为3倍，与先前鉴定的2种曲霉属双氧水诱导型启动子相似，但目标蛋白的相对表达强度高于两者。鉴于PPRX介导gfp转录的诱导比率（30倍）显著高于其蛋白表达的诱导比率（3倍），推测目的基因5’端编码区的部分序列可能影响蛋白质的翻译。
构建了一种以构巢曲霉为表达宿主、AnPrxA启动子为表达用启动子、过氧化氢为表达诱导剂的新型高效曲霉表达体系。同时在双氧水诱导和非诱导条件下，评估构巢曲霉过氧化物氧还酶编码基因AnPrxA含启动子（PPRX）的上游调控区介导绿色荧光蛋白（GFP）表达的特征。利用合成生物学手段构建4个含不同长度启动子（PPRX）表达盒的克隆载体并转化尿嘧啶生物合成缺陷型构巢曲霉；分析了AnPrxA基因上游2033 bp序列中潜在的转录调控元件；利用荧光定量PCR测定表达盒拷贝数；考察与PPRX融合的GFP表达情况；并且探讨双氧水诱导浓度和作用时间。结果表明，AnPrxA基因翻译起始密码子上游2033 bp序列、且至少包含9种真菌中常见的基因表达调控元件，其大多数呈多拷贝排列；虽然上游2033 bp的区域对gfp的转录均有贡献，但就GFP蛋白表达而言，AnPrxA上游500 bp的区域已足够；双氧水浓度范围0.5~2.0 mmol/L的诱导条件下，相对对照值，PPRX介导GFP表达的最大诱导比率为3倍，与先前鉴定的2种曲霉属双氧水诱导型启动子相似，但目标蛋白的相对表达强度高于两者。鉴于PPRX介导gfp转录的诱导比率（30倍）显著高于其蛋白表达的诱导比率（3倍），推测目的基因5’端编码区的部分序列可能影响蛋白质的翻译。
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摘要:
蔗糖-6-乙酸酯（S-6-A）氯化制备三氯蔗糖-6-乙酸酯（TGS-6-A）是合成三氯蔗糖（TGS）的关键步骤。采用基团贡献法对氯化反应进行热力学计算，结果表明，在372~389 K的温度范围内，该反应为放热且不可逆反应；同时对目标产物TGS-6-A的水解反应进行了热力学计算，获得了不同温度下的平衡常数计算值，与平衡常数实验值的对比进一步验证了该计算方法的可靠性；通过间歇实验研究了温度对反应速率的影响，建立了氯化连串反应动力学模型。在所研究温度范围内，主反应生成二氯蔗糖-6-乙酸酯和目标产物TGS-6-A的活化能分别为103.87 kJ/mol、153.87 kJ/mol；副反应生成四氯蔗糖-6-乙酸酯的活化能为87.09 kJ/mol。动力学实验结果表明主反应受温度的影响更大，升高温度并且控制反应时间能有效提高目标产物TGS-6-A的收率。
蔗糖-6-乙酸酯（S-6-A）氯化制备三氯蔗糖-6-乙酸酯（TGS-6-A）是合成三氯蔗糖（TGS）的关键步骤。采用基团贡献法对氯化反应进行热力学计算，结果表明，在372~389 K的温度范围内，该反应为放热且不可逆反应；同时对目标产物TGS-6-A的水解反应进行了热力学计算，获得了不同温度下的平衡常数计算值，与平衡常数实验值的对比进一步验证了该计算方法的可靠性；通过间歇实验研究了温度对反应速率的影响，建立了氯化连串反应动力学模型。在所研究温度范围内，主反应生成二氯蔗糖-6-乙酸酯和目标产物TGS-6-A的活化能分别为103.87 kJ/mol、153.87 kJ/mol；副反应生成四氯蔗糖-6-乙酸酯的活化能为87.09 kJ/mol。动力学实验结果表明主反应受温度的影响更大，升高温度并且控制反应时间能有效提高目标产物TGS-6-A的收率。
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摘要:
太赫兹（Terahertz，THz）频带与非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技术相结合在实现大规模连接和超高速通信方面有着突出的优势。但是目前关于下行THz-NOMA系统的资源分配问题研究还很少，现有的方案存在算法复杂度高和系统性能低等缺点。以能量效率为优化目标，研究下行THz-NOMA系统的资源分配问题：首先，为了降低用户和子信道间的匹配复杂度，将该问题等效为双边匹配（Two Side Match，TSM）问题，提出了基于TSM的匹配算法；其次，针对子信道间功率分配问题的非凸性，通过将非凸函数转化为两个凸函数的差分，迭代求解凸子问题得到该问题的解。对于子信道内用户功率分配，推导出了最优功率分配的闭式解。仿真结果表明，本文提出的子信道匹配算法比开关匹配算法复杂度更低，提出的功率分配算法比传统的功率分配算法可实现更高的系统能效。
太赫兹（Terahertz，THz）频带与非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技术相结合在实现大规模连接和超高速通信方面有着突出的优势。但是目前关于下行THz-NOMA系统的资源分配问题研究还很少，现有的方案存在算法复杂度高和系统性能低等缺点。以能量效率为优化目标，研究下行THz-NOMA系统的资源分配问题：首先，为了降低用户和子信道间的匹配复杂度，将该问题等效为双边匹配（Two Side Match，TSM）问题，提出了基于TSM的匹配算法；其次，针对子信道间功率分配问题的非凸性，通过将非凸函数转化为两个凸函数的差分，迭代求解凸子问题得到该问题的解。对于子信道内用户功率分配，推导出了最优功率分配的闭式解。仿真结果表明，本文提出的子信道匹配算法比开关匹配算法复杂度更低，提出的功率分配算法比传统的功率分配算法可实现更高的系统能效。
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摘要:
针对实验室气瓶场景提出了一种结合目标检测与文本检测识别的图像描述生成方法，用于辨识气瓶场景中的潜在危险信息，并以文本形式警示监控人员。该方法首先提取场景物体的特征与瓶身上文字的特征，而后将特征映射入多模态嵌入空间，接着使用Transformer模型生成描述结果，最后根据描述语句判断场景是否危险。实验结果表明，通过本方法生成的描述语句可以有效辨识出实验室气瓶场景中的危险物品与危险原因。
针对实验室气瓶场景提出了一种结合目标检测与文本检测识别的图像描述生成方法，用于辨识气瓶场景中的潜在危险信息，并以文本形式警示监控人员。该方法首先提取场景物体的特征与瓶身上文字的特征，而后将特征映射入多模态嵌入空间，接着使用Transformer模型生成描述结果，最后根据描述语句判断场景是否危险。实验结果表明，通过本方法生成的描述语句可以有效辨识出实验室气瓶场景中的危险物品与危险原因。
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摘要:
脱除催化裂化（FCC）油浆中的固体颗粒可以显著提高油浆的价值，沉降脱固是有效的手段之一。影响油浆中固体颗粒沉降的主要因素包括油浆体系的黏度、油浆与固体颗粒密度差和固体的颗粒度，采用添加石油醚溶剂油和改变体系温度的方法调节油浆液固体系的黏度和密度差，用重复深度吸管法计算颗粒沉降速度，得到了沉降过程中油浆物性变化和不同粒径固体颗粒沉降的规律，关联得到了油浆中固体颗粒沉降速度经验公式，建立了油浆中固体颗粒的沉降模型，模型计算结果与实验结果的误差在10%以内。研究结果可为优化油浆沉降脱固工艺提供支持。
脱除催化裂化（FCC）油浆中的固体颗粒可以显著提高油浆的价值，沉降脱固是有效的手段之一。影响油浆中固体颗粒沉降的主要因素包括油浆体系的黏度、油浆与固体颗粒密度差和固体的颗粒度，采用添加石油醚溶剂油和改变体系温度的方法调节油浆液固体系的黏度和密度差，用重复深度吸管法计算颗粒沉降速度，得到了沉降过程中油浆物性变化和不同粒径固体颗粒沉降的规律，关联得到了油浆中固体颗粒沉降速度经验公式，建立了油浆中固体颗粒的沉降模型，模型计算结果与实验结果的误差在10%以内。研究结果可为优化油浆沉降脱固工艺提供支持。
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摘要:
针对概念漂移主动检测方法检测延迟高，易出现漏检、误报的问题，提出了一种基于McDiarmid边界的自适应加权概念漂移检测方法。引入衰减函数对分类结果加权，赋予旧数据更低权值，提升新数据的影响力。利用McDiarmid不等式得到加权分类正确率的置信边界，在检测到分类正确率下降超过置信边界时调节衰减因子时，实现权值的动态改变。实验主要与DDM（Drift Detection Method）、RDDM（Reactive Drift Detection Method）、HDDM（Drift Detection Method based on the Hoeffding's inequality）、FHDDM（Fast Hoeffding Drift Detection Method）和窗口（ADWIN）算法对比，结果表明，该算法具有最低的误报率和漏检率，且平均检测延迟和正确率在6种算法中排前2。
针对概念漂移主动检测方法检测延迟高，易出现漏检、误报的问题，提出了一种基于McDiarmid边界的自适应加权概念漂移检测方法。引入衰减函数对分类结果加权，赋予旧数据更低权值，提升新数据的影响力。利用McDiarmid不等式得到加权分类正确率的置信边界，在检测到分类正确率下降超过置信边界时调节衰减因子时，实现权值的动态改变。实验主要与DDM（Drift Detection Method）、RDDM（Reactive Drift Detection Method）、HDDM（Drift Detection Method based on the Hoeffding's inequality）、FHDDM（Fast Hoeffding Drift Detection Method）和窗口（ADWIN）算法对比，结果表明，该算法具有最低的误报率和漏检率，且平均检测延迟和正确率在6种算法中排前2。
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摘要:
采用基因工程方法分别将抗EGFR 的单链抗体（anti-EGFR scFv）和靶向IL-4R的AP1短肽分别修饰到FTH1的N端，再通过蛋白表达、体外混合复性后成功制备了anti-EGFR scFv-FTH1/AP1-FTH1双靶向纳米粒子。结果表明该纳米粒子能正确组装成铁蛋白的特征笼状结构，粒径为（13.2 ± 1.3）nm。在哮喘小鼠模型中发现该纳米粒子能有效抑制哮喘多种症状，且在缓解气道高反应方面效果优于单靶向anti-EGFR scFv-FTH1/FTH1纳米粒子。
采用基因工程方法分别将抗EGFR 的单链抗体（anti-EGFR scFv）和靶向IL-4R的AP1短肽分别修饰到FTH1的N端，再通过蛋白表达、体外混合复性后成功制备了anti-EGFR scFv-FTH1/AP1-FTH1双靶向纳米粒子。结果表明该纳米粒子能正确组装成铁蛋白的特征笼状结构，粒径为（13.2 ± 1.3）nm。在哮喘小鼠模型中发现该纳米粒子能有效抑制哮喘多种症状，且在缓解气道高反应方面效果优于单靶向anti-EGFR scFv-FTH1/FTH1纳米粒子。
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摘要:
骨架跃迁是目前应用最广泛的药物设计策略之一，但是现有骨架跃迁方法产生的化合物大多为已报道的先导化合物的衍生物或类似物，化学结构缺乏新颖性。针对现有骨架跃迁方法的局限性，首次提出一种保持药效团与骨架之间的相对距离和角度不变的骨架跃迁策略，构建一个包含骨架几何特征的linker片段库：Linker Library。该片段库可以根据骨架中心到连接点之间距离和角度，推荐结构新颖且可保持官能团相对位置的片段，有助于指导化合物的骨架跃迁并加速药物发现进程。
骨架跃迁是目前应用最广泛的药物设计策略之一，但是现有骨架跃迁方法产生的化合物大多为已报道的先导化合物的衍生物或类似物，化学结构缺乏新颖性。针对现有骨架跃迁方法的局限性，首次提出一种保持药效团与骨架之间的相对距离和角度不变的骨架跃迁策略，构建一个包含骨架几何特征的linker片段库：Linker Library。该片段库可以根据骨架中心到连接点之间距离和角度，推荐结构新颖且可保持官能团相对位置的片段，有助于指导化合物的骨架跃迁并加速药物发现进程。
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无线传感器网络由于基础设施建设等固有因素，必须考虑网络资源有限和资源消耗不均匀的问题。基于群智能模糊控制，将模糊控制引入群智能人工蜂群路由协议，解决软件定义传感器网络下的多径路由规划寻优问题。基于无线传感器网络的软件定义网络（Software Defined Networking for Wireless Sensor Networks，SDN-WISE）架构和群智能算法，通过产生人工蜂群模拟蜜蜂采蜜的过程搜索最优链路。人工蜂群对不同数据传输链路进行调整，利用模糊逻辑判断区域状态，并通过生成适应度函数评价出价值最高的数据链路，产生一个优化路由解决方案。实验结果表明，与经典路由算法对比，本文机制采用SDN-WISE在松耦合的软件定义网络架构下，融合人工蜂群的代理自适应能力与模糊控制的容错逻辑，使得优化路由问题求解过程在能量管理、网络利用率、传输时延和数据包传达率上均有明显的优势。
无线传感器网络由于基础设施建设等固有因素，必须考虑网络资源有限和资源消耗不均匀的问题。基于群智能模糊控制，将模糊控制引入群智能人工蜂群路由协议，解决软件定义传感器网络下的多径路由规划寻优问题。基于无线传感器网络的软件定义网络（Software Defined Networking for Wireless Sensor Networks，SDN-WISE）架构和群智能算法，通过产生人工蜂群模拟蜜蜂采蜜的过程搜索最优链路。人工蜂群对不同数据传输链路进行调整，利用模糊逻辑判断区域状态，并通过生成适应度函数评价出价值最高的数据链路，产生一个优化路由解决方案。实验结果表明，与经典路由算法对比，本文机制采用SDN-WISE在松耦合的软件定义网络架构下，融合人工蜂群的代理自适应能力与模糊控制的容错逻辑，使得优化路由问题求解过程在能量管理、网络利用率、传输时延和数据包传达率上均有明显的优势。
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摘要:
针对时间序列预测问题，提出了一种基于误差分布分析的混杂模糊神经网络预测模型。首先，提出了一种混杂模糊神经网络结构，将原单一输出层替换为由一个全连接层和非线性激活函数混合的组合网络，用于学习组合隶属度层的输出。然后，提出了基于误差分布的损失函数，使得更新参数的过程中既考虑了误差的大小又考虑了期望的误差分布。根据新的模型结构和新的损失函数，梯度下降过程中，预测误差小而出现概率较高或误差大而出现率低的两类样本将获得较小的梯度更新增益，而其他样本将在训练过程中获得较大更新增益，通过证明表明本文提出的方法可以获得更均匀和稳定的预测输出。最后通过两个仿真实验验证了本文提出的方法的有效性和准确性。
针对时间序列预测问题，提出了一种基于误差分布分析的混杂模糊神经网络预测模型。首先，提出了一种混杂模糊神经网络结构，将原单一输出层替换为由一个全连接层和非线性激活函数混合的组合网络，用于学习组合隶属度层的输出。然后，提出了基于误差分布的损失函数，使得更新参数的过程中既考虑了误差的大小又考虑了期望的误差分布。根据新的模型结构和新的损失函数，梯度下降过程中，预测误差小而出现概率较高或误差大而出现率低的两类样本将获得较小的梯度更新增益，而其他样本将在训练过程中获得较大更新增益，通过证明表明本文提出的方法可以获得更均匀和稳定的预测输出。最后通过两个仿真实验验证了本文提出的方法的有效性和准确性。
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摘要:
利用三七 (Panax. notoginseng) 悬浮细胞生物合成绿原酸类物质 (CGAs)，并对其生物活性进行了研究。对三七细胞中CGAs进行定性分析，优化了细胞培养条件以及6种诱导模式，测定了三七细胞CGAs的抗氧化及α-葡萄糖苷酶活性抑制能力。结果表明三七愈伤组织内含有4种CGAs；最优工艺条件为：B5 + 4.0 mg/L NAA + 0.2 mg/L 6-BA + 40 g/L蔗糖 + 2 g/L PVP，pH 7.5，15%接种量；经30 μmol/L 茉莉酸甲酯诱导3 d后，CGAs产量比原工艺提高了0.44倍 (684.07 mg/L)；三七细胞CGAs具有良好的抗氧化及α-葡萄糖苷酶活性抑制能力。
利用三七 (Panax. notoginseng) 悬浮细胞生物合成绿原酸类物质 (CGAs)，并对其生物活性进行了研究。对三七细胞中CGAs进行定性分析，优化了细胞培养条件以及6种诱导模式，测定了三七细胞CGAs的抗氧化及α-葡萄糖苷酶活性抑制能力。结果表明三七愈伤组织内含有4种CGAs；最优工艺条件为：B5 + 4.0 mg/L NAA + 0.2 mg/L 6-BA + 40 g/L蔗糖 + 2 g/L PVP，pH 7.5，15%接种量；经30 μmol/L 茉莉酸甲酯诱导3 d后，CGAs产量比原工艺提高了0.44倍 (684.07 mg/L)；三七细胞CGAs具有良好的抗氧化及α-葡萄糖苷酶活性抑制能力。
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摘要:
通过悬浮液等离子喷涂技术（SPS）在常规大气等离子（APS）热障涂层表面构建了具有微-纳双尺度的表面微观结构，比较在高温下熔融CMAS（Calcium-Magnesium-Aluminum-Silicate）在两种涂层表面上的润湿行为差异，从实验和理论角度分析了表面微观结构差异对于涂层抗CMAS润湿性能的影响。研究结果显示，得益于涂层表面微-纳分级微观结构，SPS涂层的抗CMAS润湿性能较常规APS涂层得到了显著提升。在1300 ℃热处理5 min后，熔滴在SPS涂层上的润湿角为115.1°,而熔融CMAS在常规APS涂层的润湿角为52.1°；热处理10 min后，熔融CMAS在SPS涂层上的润湿角为68.2°，是常规APS涂层的3.2倍。此外，SPS涂层疏松多孔的微观结构特征有利于空气的储存，在熔体润湿涂层表面过程中可起到支撑液滴的作用。该结果为未来抗CMAS腐蚀热障涂层系统的表面微观结构设计提供实践基础。
通过悬浮液等离子喷涂技术（SPS）在常规大气等离子（APS）热障涂层表面构建了具有微-纳双尺度的表面微观结构，比较在高温下熔融CMAS（Calcium-Magnesium-Aluminum-Silicate）在两种涂层表面上的润湿行为差异，从实验和理论角度分析了表面微观结构差异对于涂层抗CMAS润湿性能的影响。研究结果显示，得益于涂层表面微-纳分级微观结构，SPS涂层的抗CMAS润湿性能较常规APS涂层得到了显著提升。在1300 ℃热处理5 min后，熔滴在SPS涂层上的润湿角为115.1°,而熔融CMAS在常规APS涂层的润湿角为52.1°；热处理10 min后，熔融CMAS在SPS涂层上的润湿角为68.2°，是常规APS涂层的3.2倍。此外，SPS涂层疏松多孔的微观结构特征有利于空气的储存，在熔体润湿涂层表面过程中可起到支撑液滴的作用。该结果为未来抗CMAS腐蚀热障涂层系统的表面微观结构设计提供实践基础。
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摘要:
事故案例数据库中的大量事故信息为安全攸关系统的设计提供了丰富宝贵的经验，包括事故发生的时间地点、原因、经过等等。这些信息在危险辨识中起着至关重要的作用，但它们通常分布在事故文档的各个段落中，使得人工提取的效率低且成本高。本文提出了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型的事故案例文本分类方法，可将事故案例文本分为ACCIDENT、CAUSE、CONSEQUENCE、RESPONSE这4类。此外，收集制作了事故案例文本数据集用于训练模型。实验表明本文方法可以实现对事故案例文本的自动分类，分类准确率达到73.44%，召回率为69.13%，F1值为0.71。
事故案例数据库中的大量事故信息为安全攸关系统的设计提供了丰富宝贵的经验，包括事故发生的时间地点、原因、经过等等。这些信息在危险辨识中起着至关重要的作用，但它们通常分布在事故文档的各个段落中，使得人工提取的效率低且成本高。本文提出了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型的事故案例文本分类方法，可将事故案例文本分为ACCIDENT、CAUSE、CONSEQUENCE、RESPONSE这4类。此外，收集制作了事故案例文本数据集用于训练模型。实验表明本文方法可以实现对事故案例文本的自动分类，分类准确率达到73.44%，召回率为69.13%，F1值为0.71。
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, doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220328001
摘要:
探讨了脂肪酶MAS1对长链底物4-硝基苯酚豆蔻肉酸酯（pNP-C14）催化的最适温度、最适pH、pH稳定性，并通过分子动力学模拟计算（MD得出结合自由能），后根据结合自由能的差值初步筛选出了G145W及T141L两个单点突变体。实验表明，与野生型MAS1相比，结合自由能降低显著的突变体G145W的米氏常数（Km）值减小了11%，催化常数与Km(kcat/Km值)为野生型MAS1的1.29倍，突变体G1451对长链底物的亲和能力和催化效率均有提高；而结合自由能降低较小的突变体T141L的Km值增大了22%，kcat/Km值为野生型MAS1的0.88倍，说明酶与底物分子结合自由能的降低并非准确的突变筛选标准。通过分子力学/广义波恩表面积（MM/GBSA）残基拆解分析得出：残基T38、F39、L149、F153、V202、V233对脂肪酶活性口袋与长链底物结合的稳定性贡献较其他残基大；残基T38、G40、N41、N45和T237在脂肪酶对提高长链底物的亲和能力中具有重要贡献，预测为热点残基，其结合自由能的降低可以作为突变筛选的参考标准。
探讨了脂肪酶MAS1对长链底物4-硝基苯酚豆蔻肉酸酯（pNP-C14）催化的最适温度、最适pH、pH稳定性，并通过分子动力学模拟计算（MD得出结合自由能），后根据结合自由能的差值初步筛选出了G145W及T141L两个单点突变体。实验表明，与野生型MAS1相比，结合自由能降低显著的突变体G145W的米氏常数（Km）值减小了11%，催化常数与Km(kcat/Km值)为野生型MAS1的1.29倍，突变体G1451对长链底物的亲和能力和催化效率均有提高；而结合自由能降低较小的突变体T141L的Km值增大了22%，kcat/Km值为野生型MAS1的0.88倍，说明酶与底物分子结合自由能的降低并非准确的突变筛选标准。通过分子力学/广义波恩表面积（MM/GBSA）残基拆解分析得出：残基T38、F39、L149、F153、V202、V233对脂肪酶活性口袋与长链底物结合的稳定性贡献较其他残基大；残基T38、G40、N41、N45和T237在脂肪酶对提高长链底物的亲和能力中具有重要贡献，预测为热点残基，其结合自由能的降低可以作为突变筛选的参考标准。
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摘要:
由于电磁波传输的多径效应和信号干扰，基于接收信号强度（RSS）测距的室内定位精度较低，本文提出一种融合RSS和惯性测量的异构无线传感器网络(WSN)室内定位方案，它是采用基于位置估计信任度的分布式一致性容积信息滤波算法来协同估计目标的位置。引入事件触发机制，基于RSS信号强度触发WSN节点唤醒，以提高网络的抗干扰性和降低网络能耗。室内移动小车的定位仿真和实验测试结果表明，所提出的WSN融合定位精度明显优于单一定位方法，具有显著的抗干扰性能，且分布式定位和事件触发机制可有效地降低网络能耗。
由于电磁波传输的多径效应和信号干扰，基于接收信号强度（RSS）测距的室内定位精度较低，本文提出一种融合RSS和惯性测量的异构无线传感器网络(WSN)室内定位方案，它是采用基于位置估计信任度的分布式一致性容积信息滤波算法来协同估计目标的位置。引入事件触发机制，基于RSS信号强度触发WSN节点唤醒，以提高网络的抗干扰性和降低网络能耗。室内移动小车的定位仿真和实验测试结果表明，所提出的WSN融合定位精度明显优于单一定位方法，具有显著的抗干扰性能，且分布式定位和事件触发机制可有效地降低网络能耗。
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摘要:
多壁碳纳米管（MWNTs）制备过程中残留的磁性金属催化剂可能对其在溶剂中的分散产生影响。本文通过将MWNTs分别分散到含有同一浓度金属离子（Fe3+，Fe2+，Ni2+，Co2+）的羧甲基纤维素钠（CMC）溶液中，制备了一系列MWNTs浆料。并系统性地探究了浆料的吸附量、拉曼光谱、zeta电位和吸附构象。结果表明，CMC/MWNTs浆料的分散稳定性按照Fe2+、Co2+、Ni2+、Fe3+的顺序依次降低。CMC在MWNTs表面的吸附量与吸附构象受CMC与金属离子之间螯合反应的控制，这决定了CMC/MWNTs体系的分散和稳定性。含有二价离子的浆料中，CMC能够形成一层均匀的膜，覆盖在MWNTs表面，CMC吸附量最大，MWNTs表面zeta电位最大，表现出较好的分散稳定性。
多壁碳纳米管（MWNTs）制备过程中残留的磁性金属催化剂可能对其在溶剂中的分散产生影响。本文通过将MWNTs分别分散到含有同一浓度金属离子（Fe3+，Fe2+，Ni2+，Co2+）的羧甲基纤维素钠（CMC）溶液中，制备了一系列MWNTs浆料。并系统性地探究了浆料的吸附量、拉曼光谱、zeta电位和吸附构象。结果表明，CMC/MWNTs浆料的分散稳定性按照Fe2+、Co2+、Ni2+、Fe3+的顺序依次降低。CMC在MWNTs表面的吸附量与吸附构象受CMC与金属离子之间螯合反应的控制，这决定了CMC/MWNTs体系的分散和稳定性。含有二价离子的浆料中，CMC能够形成一层均匀的膜，覆盖在MWNTs表面，CMC吸附量最大，MWNTs表面zeta电位最大，表现出较好的分散稳定性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230223001
摘要:
以乙烯焦油为原料，采用空气氧化法制得锂离子电池石墨类负极材料用包覆沥青。考察了氧化温度、空气流量和氧化时间对包覆沥青物化性质的影响，并采用元素分析、热重分析、傅里叶变换红外光谱和核磁共振等方法对包覆沥青的物化性质进行了表征。结果表明，提高氧化温度、增大空气流量和延长氧化时间均能提高所制包覆沥青的结焦值和软化点。在氧化温度、空气流量和氧化时间分别为310 ℃、120 L/h和10 h时的最佳制备条件下，所制包覆沥青是具有较高的碳含量（w=93.44%）、较高芳香度和较少侧链（以短链为主）的高品质包覆沥青，其软化点、结焦值、喹啉不溶物含量和收率（质量分数）分别为258.9 ℃、70.19%、0.97%和39.99%。改性后的石墨负极材料，150次循环后的容量保持率有着显著的提升（89.74%）。
以乙烯焦油为原料，采用空气氧化法制得锂离子电池石墨类负极材料用包覆沥青。考察了氧化温度、空气流量和氧化时间对包覆沥青物化性质的影响，并采用元素分析、热重分析、傅里叶变换红外光谱和核磁共振等方法对包覆沥青的物化性质进行了表征。结果表明，提高氧化温度、增大空气流量和延长氧化时间均能提高所制包覆沥青的结焦值和软化点。在氧化温度、空气流量和氧化时间分别为310 ℃、120 L/h和10 h时的最佳制备条件下，所制包覆沥青是具有较高的碳含量（w=93.44%）、较高芳香度和较少侧链（以短链为主）的高品质包覆沥青，其软化点、结焦值、喹啉不溶物含量和收率（质量分数）分别为258.9 ℃、70.19%、0.97%和39.99%。改性后的石墨负极材料，150次循环后的容量保持率有着显著的提升（89.74%）。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221223001
摘要:
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network, MACNN)进行轴承故障分类，该模型以一维Resnet18网络结构为主体，卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特征信息的丢失的目的。同时，利用注意力机制可以自动提取有用特征的能力，将模型提取特征作为输入送入注意力机制模块，进一步提高模型故障分类能力。此外，采用边界平衡生成对抗网络(Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks, BEGAN)模型对故障数据增强，改变不平衡数据集的比例，增加数据集样本数量，降低MACNN模型的过拟合，提高诊断的准确率。在帕德博恩轴承数据集（Paderborn University Dataset，PU）上验证MACNN模型，实验结果表明，该模型在特征提取和故障分类方面都表现出了良好的性能，优于当前主流模型。
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network, MACNN)进行轴承故障分类，该模型以一维Resnet18网络结构为主体，卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特征信息的丢失的目的。同时，利用注意力机制可以自动提取有用特征的能力，将模型提取特征作为输入送入注意力机制模块，进一步提高模型故障分类能力。此外，采用边界平衡生成对抗网络(Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks, BEGAN)模型对故障数据增强，改变不平衡数据集的比例，增加数据集样本数量，降低MACNN模型的过拟合，提高诊断的准确率。在帕德博恩轴承数据集（Paderborn University Dataset，PU）上验证MACNN模型，实验结果表明，该模型在特征提取和故障分类方面都表现出了良好的性能，优于当前主流模型。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230324001
摘要:
以二醋酸纤维素滤棒为载体，以食品级石蜡为相变吸热材料，采用浸渍法制备了石蜡/醋纤降温滤棒，研究了石蜡熔点和负载量对加热卷烟主流烟气温度的影响，并用TG/DTA、FT-IR、DSC和SEM等技术对石蜡/醋纤滤棒进行了表征。石蜡/醋纤滤棒是通过醋纤滤棒的吸附作用完成复合，在抽吸过程中具有良好的热稳定性，当52#石蜡乳化液浓度为60%时，即石蜡负载量为35 mg时，由石蜡/醋纤滤棒组成的三段式降温滤嘴对主流烟气具有显著的降温效果，可将主流烟气温度从68 ℃降低到42 ℃。
以二醋酸纤维素滤棒为载体，以食品级石蜡为相变吸热材料，采用浸渍法制备了石蜡/醋纤降温滤棒，研究了石蜡熔点和负载量对加热卷烟主流烟气温度的影响，并用TG/DTA、FT-IR、DSC和SEM等技术对石蜡/醋纤滤棒进行了表征。石蜡/醋纤滤棒是通过醋纤滤棒的吸附作用完成复合，在抽吸过程中具有良好的热稳定性，当52#石蜡乳化液浓度为60%时，即石蜡负载量为35 mg时，由石蜡/醋纤滤棒组成的三段式降温滤嘴对主流烟气具有显著的降温效果，可将主流烟气温度从68 ℃降低到42 ℃。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230301001
摘要:
以球形结构的固废离子交换树脂为原料，经CO2活化、酸洗处理制得具有较高比表面积和较大中孔孔容的树脂基球形活性炭（HRSAC），然后在其表面负载聚乙烯亚胺（PEI）制得吸附材料，并系统考察了PEI负载量和吸附温度对其CO2吸附性能的影响。结果表明，在活化温度为950 ℃、活化时间为1 h的最佳活化工艺条件下所制树脂基球形活性炭并经酸洗处理后的比表面积为1365 m2/g，中孔孔容为2.04 cm3/g，中孔孔径主要分布在10~40 nm之间。所制PEI-HRSAC吸附材料的CO2吸附性能随吸附温度和PEI负载量的提高先增大后减小；当PEI负载量为65%，吸附温度为75 ℃时，所制吸附材料对CO2的吸附量达到最高，约为4.09 mmol/g，在经过4次循环吸脱附后吸附量仍保持在较高水平（3.66 mmol/g）。
以球形结构的固废离子交换树脂为原料，经CO2活化、酸洗处理制得具有较高比表面积和较大中孔孔容的树脂基球形活性炭（HRSAC），然后在其表面负载聚乙烯亚胺（PEI）制得吸附材料，并系统考察了PEI负载量和吸附温度对其CO2吸附性能的影响。结果表明，在活化温度为950 ℃、活化时间为1 h的最佳活化工艺条件下所制树脂基球形活性炭并经酸洗处理后的比表面积为1365 m2/g，中孔孔容为2.04 cm3/g，中孔孔径主要分布在10~40 nm之间。所制PEI-HRSAC吸附材料的CO2吸附性能随吸附温度和PEI负载量的提高先增大后减小；当PEI负载量为65%，吸附温度为75 ℃时，所制吸附材料对CO2的吸附量达到最高，约为4.09 mmol/g，在经过4次循环吸脱附后吸附量仍保持在较高水平（3.66 mmol/g）。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230301002
摘要:
基于GA-BPNN、GA-SVM、ELM单一数据驱动模型稳定性差、信息熵线性融合模型建立时间成本高的问题，提出信息熵Stacking融合建模法。使用工厂实际生产数据，以气化炉负荷、进料压力与流量、激冷水流量为输入，气化炉出口温度、水洗塔出口合成气温度与流量、合成气组成为输出，建立了气化炉的信息熵Stacking融合预测模型。结果表明：信息熵Stacking融合模型预测项——气化炉出口温度、水洗塔出口合成气温度与流量、合成气CO含量、H2含量的平均相对误差（MRE）值分别为1.89.%、0.17%、0.78%、0.95%与0.71%，表现良好且较单一数据驱动模型更加稳定，拟合速度较信息熵线性融合模型提升约20%。模型可结合优化算法应用于气化过程氧煤比等操作条件的在线优化，优化气化炉气化温度，提高过程有效气产率。
基于GA-BPNN、GA-SVM、ELM单一数据驱动模型稳定性差、信息熵线性融合模型建立时间成本高的问题，提出信息熵Stacking融合建模法。使用工厂实际生产数据，以气化炉负荷、进料压力与流量、激冷水流量为输入，气化炉出口温度、水洗塔出口合成气温度与流量、合成气组成为输出，建立了气化炉的信息熵Stacking融合预测模型。结果表明：信息熵Stacking融合模型预测项——气化炉出口温度、水洗塔出口合成气温度与流量、合成气CO含量、H2含量的平均相对误差（MRE）值分别为1.89.%、0.17%、0.78%、0.95%与0.71%，表现良好且较单一数据驱动模型更加稳定，拟合速度较信息熵线性融合模型提升约20%。模型可结合优化算法应用于气化过程氧煤比等操作条件的在线优化，优化气化炉气化温度，提高过程有效气产率。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230110001
摘要:
N-酰基氨基酸型表面活性剂具有优良的表面活性、安全性、生物降解性，广泛应用于日化、医药、食品等领域。论文以棕榈酸和N-甲基牛磺酸钠为原料经直接法合成棕榈酰基甲基牛磺酸钠，对比分析了金属氧化物、金属氯化物和硼酸系催化剂对棕榈酰基甲基牛磺酸钠合成反应的影响，筛选出适宜的催化剂，并进行反应动力学研究。结果表明，2-氯苯硼酸可有效催化反应，其用量为棕榈酸质量的4%时，棕榈酰基甲基牛磺酸钠的收率达到97.5%，选择性达到98.4%。在棕榈酸过量的情况下，反应活化能为68.0 kJ/mol，指前因子为1.6×1010 h−1。
N-酰基氨基酸型表面活性剂具有优良的表面活性、安全性、生物降解性，广泛应用于日化、医药、食品等领域。论文以棕榈酸和N-甲基牛磺酸钠为原料经直接法合成棕榈酰基甲基牛磺酸钠，对比分析了金属氧化物、金属氯化物和硼酸系催化剂对棕榈酰基甲基牛磺酸钠合成反应的影响，筛选出适宜的催化剂，并进行反应动力学研究。结果表明，2-氯苯硼酸可有效催化反应，其用量为棕榈酸质量的4%时，棕榈酰基甲基牛磺酸钠的收率达到97.5%，选择性达到98.4%。在棕榈酸过量的情况下，反应活化能为68.0 kJ/mol，指前因子为1.6×1010 h−1。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230316001
摘要:
C2烃是石油化工中重要的中间体。目前常用低温精馏法分离C2烃气体获得聚合级纯度的气体单体，但该过程耗能巨大。通过膜分离技术分离C2烃气体，可极大地减少能耗和降低生产成本。单层多孔石墨烯膜具有良好的气体分离性能，具有分离C2烃气体的潜力，然而相关研究较少。本文利用分子动力学模拟研究了孔径、孔形状、官能团修饰对的纳米多孔石墨烯膜分离C2烃气体的效率和选择性的影响。结果表明孔径为4.39 ~ 4.84×10−10 m的石墨烯膜对乙烷的截留性能较好，乙烯的通过率较高；圆形孔具有较高的气体通过效率而扁平的孔具有较高的气体分离的选择性，孔短径为5.10 ×10−10 m、孔长径为11.64 ×10−10 m的石墨烯膜乙烯通量较大，对乙烷的截留性能较好；孔径为5.96 ×10−10 m且孔口周围带有两个羧基的石墨烯膜对乙烯的截留性能较好，乙炔的通过率较高。所得模拟结果为实际设计高效、高选择性分离C2烃气体的单层多孔石墨烯膜提供理论见解。
C2烃是石油化工中重要的中间体。目前常用低温精馏法分离C2烃气体获得聚合级纯度的气体单体，但该过程耗能巨大。通过膜分离技术分离C2烃气体，可极大地减少能耗和降低生产成本。单层多孔石墨烯膜具有良好的气体分离性能，具有分离C2烃气体的潜力，然而相关研究较少。本文利用分子动力学模拟研究了孔径、孔形状、官能团修饰对的纳米多孔石墨烯膜分离C2烃气体的效率和选择性的影响。结果表明孔径为4.39 ~ 4.84×10−10 m的石墨烯膜对乙烷的截留性能较好，乙烯的通过率较高；圆形孔具有较高的气体通过效率而扁平的孔具有较高的气体分离的选择性，孔短径为5.10 ×10−10 m、孔长径为11.64 ×10−10 m的石墨烯膜乙烯通量较大，对乙烷的截留性能较好；孔径为5.96 ×10−10 m且孔口周围带有两个羧基的石墨烯膜对乙烯的截留性能较好，乙炔的通过率较高。所得模拟结果为实际设计高效、高选择性分离C2烃气体的单层多孔石墨烯膜提供理论见解。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230109001
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制备了氯化胆碱（ChCl）∶甘油（Gly）−乙醇胺（MEA）三元低共熔溶剂（DES），研究了其在室温和常压下对CO2的吸收性能。在4种不同DES物质的量之比样品中，ChCl−Gly−MEA（物质的量之比为1：1：10）的CO2吸收量最高，为0.18 g CO2/g DES。CO2流速越高、含水量越低，ChCl−Gly−MEA三元DES对CO2的吸收量越高。ChCl−Gly−MEA三元DES吸收CO2同时存在物理吸收和化学吸收，MEA的加入会显著提高化学吸收作用。经5次吸收−解吸−再吸收后，ChCl−Gly−MEA三元 DES仍保持97.3%的再生效率，说明该含MEA的ChCl−Gly−MEA三元DES具有良好的再生性。
制备了氯化胆碱（ChCl）∶甘油（Gly）−乙醇胺（MEA）三元低共熔溶剂（DES），研究了其在室温和常压下对CO2的吸收性能。在4种不同DES物质的量之比样品中，ChCl−Gly−MEA（物质的量之比为1：1：10）的CO2吸收量最高，为0.18 g CO2/g DES。CO2流速越高、含水量越低，ChCl−Gly−MEA三元DES对CO2的吸收量越高。ChCl−Gly−MEA三元DES吸收CO2同时存在物理吸收和化学吸收，MEA的加入会显著提高化学吸收作用。经5次吸收−解吸−再吸收后，ChCl−Gly−MEA三元 DES仍保持97.3%的再生效率，说明该含MEA的ChCl−Gly−MEA三元DES具有良好的再生性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230307001
摘要:
通过肉桂酸（CA）与透明质酸（HA）的酯化反应，制备了肉桂酸疏水改性透明质酸（CA-HA）。使用表面张力、芘荧光探针、动态光散射和Zeta电位方法研究了CA-HA在水溶液表面和溶液中的聚集性质。紫外光照后，CA-HA在250~325 nm的紫外吸收未出现明显蓝移。这说明CA-HA能够抑制CA接枝基团的光异构化，使CA接枝基团保持反式构型。除了CA接枝基团的荧光发射峰，CA-HA在370~500 nm出现CA接枝基团二聚体的荧光发射峰。随着CA-HA浓度的增大，CA-HA能够产生明显增强的聚集诱导荧光。同时，CA-HA乳液在UVB波段（275~320 nm）具有良好的防晒性能。
通过肉桂酸（CA）与透明质酸（HA）的酯化反应，制备了肉桂酸疏水改性透明质酸（CA-HA）。使用表面张力、芘荧光探针、动态光散射和Zeta电位方法研究了CA-HA在水溶液表面和溶液中的聚集性质。紫外光照后，CA-HA在250~325 nm的紫外吸收未出现明显蓝移。这说明CA-HA能够抑制CA接枝基团的光异构化，使CA接枝基团保持反式构型。除了CA接枝基团的荧光发射峰，CA-HA在370~500 nm出现CA接枝基团二聚体的荧光发射峰。随着CA-HA浓度的增大，CA-HA能够产生明显增强的聚集诱导荧光。同时，CA-HA乳液在UVB波段（275~320 nm）具有良好的防晒性能。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230228001
摘要:
制备了辛酸（C8）分别与癸酸（C10）、月桂酸（C12）及肉豆蔻酸（C14）形成的低共熔溶剂（DES）。三种脂肪酸DES对姜黄素的溶解度分别为1.11、1.24和1.44 mmol/L，比姜黄素在水中的溶解度分别提高了约30、33和39倍。通过Gaussian模拟计算，姜黄素与C8、C10、C12及C14形成的分子缔合物的吉布斯自由能分别为−48.49、−64.27、−91.26、−120.59 kJ/mol。姜黄素与最长烷基链的C14形成“三明治”型分子缔合物，具有最强的氢键和疏水缔合作用，使姜黄素在C8-C14脂肪酸DES中表现出最高的溶解度、紫外吸收和荧光发射强度。姜黄素在三种脂肪酸DES中均具有显著提高的稳定性和DPPH自由基清除能力。
制备了辛酸（C8）分别与癸酸（C10）、月桂酸（C12）及肉豆蔻酸（C14）形成的低共熔溶剂（DES）。三种脂肪酸DES对姜黄素的溶解度分别为1.11、1.24和1.44 mmol/L，比姜黄素在水中的溶解度分别提高了约30、33和39倍。通过Gaussian模拟计算，姜黄素与C8、C10、C12及C14形成的分子缔合物的吉布斯自由能分别为−48.49、−64.27、−91.26、−120.59 kJ/mol。姜黄素与最长烷基链的C14形成“三明治”型分子缔合物，具有最强的氢键和疏水缔合作用，使姜黄素在C8-C14脂肪酸DES中表现出最高的溶解度、紫外吸收和荧光发射强度。姜黄素在三种脂肪酸DES中均具有显著提高的稳定性和DPPH自由基清除能力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230219001
摘要:
使用双酚A（BPA）和4-乙烯基苄氯（VBC）为原料合成一种乙烯基树脂单体（VLBPA），采用了液相色谱、红外分析和核磁表征方法，确定了产物结构，探究了产物的最优合成条件；在145 ℃/1.5 h+175 ℃/2 h+210 ℃/4 h固化条件下制备VLBPA固化物，测试了热学性能和介电性能。结果表明，产物的最优合成条件为：反应物摩尔比为BPA∶VBC∶NaOH=1∶2.8∶2.4，反应时间为7 h，产率可达到92.76%。DSC分析表明，VLBPA在117.7 ℃时存在融化的吸热峰，在156.3 ℃时存在乙烯基的交联放热峰。树脂固化物在N2气氛下5%热失重温度达到了400.5 ℃，具有良好的热稳定性能；在频率为10 GHz下，介电常数（Dk）为2.79，介质损耗（Df）为0.0065。
使用双酚A（BPA）和4-乙烯基苄氯（VBC）为原料合成一种乙烯基树脂单体（VLBPA），采用了液相色谱、红外分析和核磁表征方法，确定了产物结构，探究了产物的最优合成条件；在145 ℃/1.5 h+175 ℃/2 h+210 ℃/4 h固化条件下制备VLBPA固化物，测试了热学性能和介电性能。结果表明，产物的最优合成条件为：反应物摩尔比为BPA∶VBC∶NaOH=1∶2.8∶2.4，反应时间为7 h，产率可达到92.76%。DSC分析表明，VLBPA在117.7 ℃时存在融化的吸热峰，在156.3 ℃时存在乙烯基的交联放热峰。树脂固化物在N2气氛下5%热失重温度达到了400.5 ℃，具有良好的热稳定性能；在频率为10 GHz下，介电常数（Dk）为2.79，介质损耗（Df）为0.0065。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221209001
摘要:
研究了氧化石墨烯（GO）、还原氧化石墨烯（rGO）及双氧水改性还原氧化石墨烯（rGO(H2O2)）三种石墨烯对铁还原菌耦合针铁矿体系铁还原过程以及强化降解四氯化碳的机理。研究结果表明：不同石墨烯均能有效促进铁还原菌还原针铁矿和铁还原耦合针铁矿体系对四氯化碳的降解，以rGO促进作用最为显著，其机理主要与石墨烯表面上的醌类等基团具有更强的电子传递能力、吸附态Fe(II)浓度高及生成还原能力强的次生铁矿蓝铁矿等有关。
研究了氧化石墨烯（GO）、还原氧化石墨烯（rGO）及双氧水改性还原氧化石墨烯（rGO(H2O2)）三种石墨烯对铁还原菌耦合针铁矿体系铁还原过程以及强化降解四氯化碳的机理。研究结果表明：不同石墨烯均能有效促进铁还原菌还原针铁矿和铁还原耦合针铁矿体系对四氯化碳的降解，以rGO促进作用最为显著，其机理主要与石墨烯表面上的醌类等基团具有更强的电子传递能力、吸附态Fe(II)浓度高及生成还原能力强的次生铁矿蓝铁矿等有关。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230114001
摘要:
随着现代压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展，在航空航天、石化、核电等领域对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响，导致变送器测量值出现偏移。针对此问题，本文提出了基于自适应深度置信网络的高精度压力变送器温度补偿方法。深度置信网络(Deep Belief Networks, DBN)在无监督学习阶段提取数据的特征，然后在有监督阶段使用少量的数据对网络参数进行微调；利用白鲸优化算法(Beluga whale optimization, BWO)在全局搜索和局部寻优之间达到平衡的能力，有效地提高DBN网络的优化效果；引入Metropolis准则和适应度平衡因子，进一步提高算法的全局寻优能力以及模型收敛速度。实验拟合后的数据精度能达到0.0048%，远高于现有的最高标准0.05级。通过一系列对比分析，验证了补偿算法的准确性和实用性，自适应深度置信网络能大幅度弥补压力变送器的温度漂移，使变送器满足更高精度的测量要求。
随着现代压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展，在航空航天、石化、核电等领域对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响，导致变送器测量值出现偏移。针对此问题，本文提出了基于自适应深度置信网络的高精度压力变送器温度补偿方法。深度置信网络(Deep Belief Networks, DBN)在无监督学习阶段提取数据的特征，然后在有监督阶段使用少量的数据对网络参数进行微调；利用白鲸优化算法(Beluga whale optimization, BWO)在全局搜索和局部寻优之间达到平衡的能力，有效地提高DBN网络的优化效果；引入Metropolis准则和适应度平衡因子，进一步提高算法的全局寻优能力以及模型收敛速度。实验拟合后的数据精度能达到0.0048%，远高于现有的最高标准0.05级。通过一系列对比分析，验证了补偿算法的准确性和实用性，自适应深度置信网络能大幅度弥补压力变送器的温度漂移，使变送器满足更高精度的测量要求。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221122001
摘要:
TextRank算法及SWTextRank等改进算法在抽取式摘要生成中得到了广泛的应用，但它们都没有有效地解决抽取式摘要所存在的冗余性问题。为此，提出一种基于子句抽取的文本摘要自动提取算法（PTextRank）。首先，使用Sinica Treebank(STB)对每个句子进行语法标记，进而基于子句设置抽取单元；接着，使用BERT构建标题和每个子句的特征向量，并计算子句特征向量间的相似性，将其存放在相似度矩阵中；最后结合子句位置、子句与标题的相似度等调整子句相似度矩阵，迭代计算直至收敛，进而选取得分最高的子句作为最终摘要。实验分析表明，PTextRank算法有效地避免了多个句子中存在的冗余信息，且相比于TextRank和SWTextRank，PTextRank生成摘要的准确率至少提高6%，同时生成的摘要质量更好。
TextRank算法及SWTextRank等改进算法在抽取式摘要生成中得到了广泛的应用，但它们都没有有效地解决抽取式摘要所存在的冗余性问题。为此，提出一种基于子句抽取的文本摘要自动提取算法（PTextRank）。首先，使用Sinica Treebank(STB)对每个句子进行语法标记，进而基于子句设置抽取单元；接着，使用BERT构建标题和每个子句的特征向量，并计算子句特征向量间的相似性，将其存放在相似度矩阵中；最后结合子句位置、子句与标题的相似度等调整子句相似度矩阵，迭代计算直至收敛，进而选取得分最高的子句作为最终摘要。实验分析表明，PTextRank算法有效地避免了多个句子中存在的冗余信息，且相比于TextRank和SWTextRank，PTextRank生成摘要的准确率至少提高6%，同时生成的摘要质量更好。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.202302210
摘要:
构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取模型（RWG-LSA）。首先基于预训练语言模型和gated机制构建了动态字词融合特征学习模型（RWG），有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题；其次引入动态权局部自注意力（LSA），自主学习到主体层面的语义特征；最后在有效融合了输入序列的全局和主体局部特征的基础上，实现RWG-LSA模型对文本中实体对和关系的抽取。在SKE中文数据集上的实验表明，本模型对重叠关系抽取有显著效果，F1值达到了82.44%。
构建了动态分层级联标记中文重叠关系抽取模型（RWG-LSA）。首先基于预训练语言模型和gated机制构建了动态字词融合特征学习模型（RWG），有效避免了主体标记模块的特征缺失和无法并行计算等问题；其次引入动态权局部自注意力（LSA），自主学习到主体层面的语义特征；最后在有效融合了输入序列的全局和主体局部特征的基础上，实现RWG-LSA模型对文本中实体对和关系的抽取。在SKE中文数据集上的实验表明，本模型对重叠关系抽取有显著效果，F1值达到了82.44%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.202212310
摘要:
为了实现在轨迹数据集新增数据且最小支持度变更情况下，频繁轨迹集能够快速更新，以及解决轨迹数据库占用大量存储空间的问题，提出基于动态最小支持度的增量频繁序列挖掘算法。该算法能够充分利用频繁轨迹集信息，在有新增轨迹数据加入原始轨迹数据集且最小支持度变更时，通过频繁轨迹序列与频繁1序列相连接生成候选序列，利用非频繁轨迹后缀子序列置信度来估计非频繁轨迹支持度，实现动态更新频繁项集，并且在挖掘频繁轨迹后不再需要保存原始轨迹数据。通过轨迹数据集的挖掘实验，验证了本文算法支持度估计的精度和算法的有效性。
为了实现在轨迹数据集新增数据且最小支持度变更情况下，频繁轨迹集能够快速更新，以及解决轨迹数据库占用大量存储空间的问题，提出基于动态最小支持度的增量频繁序列挖掘算法。该算法能够充分利用频繁轨迹集信息，在有新增轨迹数据加入原始轨迹数据集且最小支持度变更时，通过频繁轨迹序列与频繁1序列相连接生成候选序列，利用非频繁轨迹后缀子序列置信度来估计非频繁轨迹支持度，实现动态更新频繁项集，并且在挖掘频繁轨迹后不再需要保存原始轨迹数据。通过轨迹数据集的挖掘实验，验证了本文算法支持度估计的精度和算法的有效性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230107001
摘要:
从磨损性能实验和有限元分析两方面对长石质陶瓷材料的磨损机理开展研究。利用高速环-块摩擦磨损试验机在10、20、30、40 N载荷下对Sirona CEREC Blocks长石质瓷块进行35万次磨损实验，得到磨损质量、磨损速率等关于载荷、磨损次数的变化情况，根据所得变化曲线将长石质陶瓷的磨损过程分为3个阶段并观察了各阶段的磨损表面形貌。对Archard磨损模型进行修正改进并基于此通过ABAQUS中UMESHMOTION子程序开展有限元仿真研究。在ALE自适应网格区域选取两种节点路径，于3×105次磨损工况下对4种不同载荷下的磨损过程对进行仿真分析，并与实验值对比验证，所得10 N载荷工况下误差最大为12.18%，30 N载荷工况下误差最小为8.64%。
从磨损性能实验和有限元分析两方面对长石质陶瓷材料的磨损机理开展研究。利用高速环-块摩擦磨损试验机在10、20、30、40 N载荷下对Sirona CEREC Blocks长石质瓷块进行35万次磨损实验，得到磨损质量、磨损速率等关于载荷、磨损次数的变化情况，根据所得变化曲线将长石质陶瓷的磨损过程分为3个阶段并观察了各阶段的磨损表面形貌。对Archard磨损模型进行修正改进并基于此通过ABAQUS中UMESHMOTION子程序开展有限元仿真研究。在ALE自适应网格区域选取两种节点路径，于3×105次磨损工况下对4种不同载荷下的磨损过程对进行仿真分析，并与实验值对比验证，所得10 N载荷工况下误差最大为12.18%，30 N载荷工况下误差最小为8.64%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221219001
摘要:
为了能够准确合理的从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数，提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线；其次利用模拟退火粒子群算法和有限元模拟相结合的方法，使得小冲杆模拟曲线逼近试验曲线，进而识别Johnson-Cook（J-C）本构模型参数；最后将识别的参数用于模拟单轴拉伸试验，从而获取材料断后伸长率和断面收缩率。该方法所获得的两种管线钢的断后伸长率和断面收缩率与单轴拉伸试验结果的最大相对误差分别为23.58%，3.70%。
为了能够准确合理的从小冲杆试验曲线中获取材料的塑性参数，提出了一种基于模拟退火粒子群算法和有限元模拟获得材料断后伸长率及断面收缩率的方法。首先通过小冲杆试验获取X65、X70管线钢的载荷-位移曲线；其次利用模拟退火粒子群算法和有限元模拟相结合的方法，使得小冲杆模拟曲线逼近试验曲线，进而识别Johnson-Cook（J-C）本构模型参数；最后将识别的参数用于模拟单轴拉伸试验，从而获取材料断后伸长率和断面收缩率。该方法所获得的两种管线钢的断后伸长率和断面收缩率与单轴拉伸试验结果的最大相对误差分别为23.58%，3.70%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20230104001
摘要:
以三七药渣为原料，研究了超声辅助提取三七药渣中三七多糖的优化工艺，并对其提取过程进行动力学分析。在单因素实验的基础上，利用BBD响应面法优化提取工艺条件为：超声温度60 ℃、超声功率136.8 W、超声时间53 min、液固比43 mL/g，此时多糖得率为6.79%。通过测定不同超声功率、不同超声时间下提取液中的多糖浓度，计算出了超声辅助提取三七药渣中三七多糖的提取速率常数、相对萃余率，验证了所推导的动力学模型，拟合得到了半衰期以及有效扩散系数回归方程。
以三七药渣为原料，研究了超声辅助提取三七药渣中三七多糖的优化工艺，并对其提取过程进行动力学分析。在单因素实验的基础上，利用BBD响应面法优化提取工艺条件为：超声温度60 ℃、超声功率136.8 W、超声时间53 min、液固比43 mL/g，此时多糖得率为6.79%。通过测定不同超声功率、不同超声时间下提取液中的多糖浓度，计算出了超声辅助提取三七药渣中三七多糖的提取速率常数、相对萃余率，验证了所推导的动力学模型，拟合得到了半衰期以及有效扩散系数回归方程。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221212001
摘要:
通过多弧离子镀与磁控溅射结合工艺在20Cr13表面分别制备CrN、TiN、TiAlCrN三种PVD涂层，研究三种涂层的摩擦磨损性能。结果表明各类涂层均能提升基材性能，其中TiAlCrN涂层试样硬度较高（6923 HV），CrN涂层试样薄膜结合力较高（30 N），表面质量较优，TiN涂层试样对比另外两种涂层试样性能较差。TiAlCrN涂层试样摩擦系数较高（0.619），其硬度高、结合力好，耐磨损能力较强，TiAlCrN涂层与CrN涂层在摩擦磨损试验中表面所形成的耐磨、抛光作用的氧化膜增强了基底耐磨性能。综合考虑，TiAlCrN涂层为转子表面理想耐磨涂层。
通过多弧离子镀与磁控溅射结合工艺在20Cr13表面分别制备CrN、TiN、TiAlCrN三种PVD涂层，研究三种涂层的摩擦磨损性能。结果表明各类涂层均能提升基材性能，其中TiAlCrN涂层试样硬度较高（6923 HV），CrN涂层试样薄膜结合力较高（30 N），表面质量较优，TiN涂层试样对比另外两种涂层试样性能较差。TiAlCrN涂层试样摩擦系数较高（0.619），其硬度高、结合力好，耐磨损能力较强，TiAlCrN涂层与CrN涂层在摩擦磨损试验中表面所形成的耐磨、抛光作用的氧化膜增强了基底耐磨性能。综合考虑，TiAlCrN涂层为转子表面理想耐磨涂层。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221109001
摘要:
在高动态通信环境中，由相对运动引起的多普勒频移会在接收机下变频所得的基带信号中引入残留频偏，致使基带信号的相位发生偏离。对频偏进行精确估计是提升高动态环境通信质量的重要途径。传统方法通常通过对快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）后所得频谱进行一维搜索来估计载波频偏值，只能估计整数倍频点。为了进一步提高频偏估计的精度，本文提出了一种基于立方Farrow结构的插值细搜（Interpolation Detail Search, IDS）算法。仿真结果表明，此算法仅在16倍插值条件下就得到了逼近克拉美罗界（Cramer-Rao Bounds，CRB）的频偏估计性能，信噪比精度损失仅为1.2 dB，具有良好的估计性能。
在高动态通信环境中，由相对运动引起的多普勒频移会在接收机下变频所得的基带信号中引入残留频偏，致使基带信号的相位发生偏离。对频偏进行精确估计是提升高动态环境通信质量的重要途径。传统方法通常通过对快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）后所得频谱进行一维搜索来估计载波频偏值，只能估计整数倍频点。为了进一步提高频偏估计的精度，本文提出了一种基于立方Farrow结构的插值细搜（Interpolation Detail Search, IDS）算法。仿真结果表明，此算法仅在16倍插值条件下就得到了逼近克拉美罗界（Cramer-Rao Bounds，CRB）的频偏估计性能，信噪比精度损失仅为1.2 dB，具有良好的估计性能。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221210001
摘要:
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征，而现实过程中，不同的故障将影响不同的特征，并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时，要想获得更好的故障检测能力，就需要聚集有效的故障敏感特征。因此，本研究提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型，其子模型包含不同的特征，并突出地呈现一个或多个相关故障。在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后，利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征，而现实过程中，不同的故障将影响不同的特征，并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时，要想获得更好的故障检测能力，就需要聚集有效的故障敏感特征。因此，本研究提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型，其子模型包含不同的特征，并突出地呈现一个或多个相关故障。在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后，利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221129002
摘要:
考察了Ensifer Adhaerens （E. adhaerens）在不同碳源条件下（麦芽糖、蔗糖、葡萄糖和果糖）的生理代谢特性，并利用Logistic和Luedeking-Piret模型深入分析了黏着剑菌发酵过程生长动力学及产物合成动力学特性变化。结果表明，蔗糖能够显著促进E. adhaerens的生长和合成代谢，补料批培养条件下发酵单位分别比葡萄糖、麦芽糖、果糖组高出53%、40%、103%；发酵代谢动力学分析表明，不同碳源条件下，E. adhaerens生产维生素B12呈现部分生长偶联型；蔗糖为最优碳源，具有最大比生长速率和最高发酵单位，分别为0.054 h−1和（115±1.56） mg/L。E. adhaerens发酵过程中，蔗糖能够被逐渐分解为葡萄糖和果糖，维持合适的葡萄糖生成速率，用于提供足够的能量和前体用于菌体生长和VB12合成，有效缓解了高葡萄糖浓度对菌体生长和产物合成的抑制。
考察了Ensifer Adhaerens （E. adhaerens）在不同碳源条件下（麦芽糖、蔗糖、葡萄糖和果糖）的生理代谢特性，并利用Logistic和Luedeking-Piret模型深入分析了黏着剑菌发酵过程生长动力学及产物合成动力学特性变化。结果表明，蔗糖能够显著促进E. adhaerens的生长和合成代谢，补料批培养条件下发酵单位分别比葡萄糖、麦芽糖、果糖组高出53%、40%、103%；发酵代谢动力学分析表明，不同碳源条件下，E. adhaerens生产维生素B12呈现部分生长偶联型；蔗糖为最优碳源，具有最大比生长速率和最高发酵单位，分别为0.054 h−1和（115±1.56） mg/L。E. adhaerens发酵过程中，蔗糖能够被逐渐分解为葡萄糖和果糖，维持合适的葡萄糖生成速率，用于提供足够的能量和前体用于菌体生长和VB12合成，有效缓解了高葡萄糖浓度对菌体生长和产物合成的抑制。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221112002
摘要:
猪圆环2型病毒（Porcine circovirus type 2，PCV2）衣壳蛋白（Capsid）是制备抗猪圆环2型病毒亚单位疫苗的有效免疫抗原，能在大肠杆菌及杆状病毒/昆虫细胞表达系统中获得表达。然而在哺乳细胞中的表达研究仍然缺乏。瞬时表达条件考察结果显示，采用宿主HEK293F细胞及PE-40kDa转染试剂能获得35%病毒PCV2 Capsid基因细胞转染效率。PEI/DNA比例差异会影响复合物形成大小及形态，复合物形成15-80 nm颗粒有利于转染效率的提高。实验以免疫逃逸型猪圆环病毒2b型NDSU41513病毒株，设计了新型PCV2衣壳融合蛋白Capsid(△1-41aa)-Fc(pig) (简称PCFP)。在3L反应器中成功实现了HEK293F细胞瞬时表达PCFP，表达水平达到3.8 mg/L。PCFP蛋白能够自主装形成约为41 nm类病毒颗粒，诱导小鼠机体内产生了强烈的体液免疫反应，具有很高的应用潜力。
猪圆环2型病毒（Porcine circovirus type 2，PCV2）衣壳蛋白（Capsid）是制备抗猪圆环2型病毒亚单位疫苗的有效免疫抗原，能在大肠杆菌及杆状病毒/昆虫细胞表达系统中获得表达。然而在哺乳细胞中的表达研究仍然缺乏。瞬时表达条件考察结果显示，采用宿主HEK293F细胞及PE-40kDa转染试剂能获得35%病毒PCV2 Capsid基因细胞转染效率。PEI/DNA比例差异会影响复合物形成大小及形态，复合物形成15-80 nm颗粒有利于转染效率的提高。实验以免疫逃逸型猪圆环病毒2b型NDSU41513病毒株，设计了新型PCV2衣壳融合蛋白Capsid(△1-41aa)-Fc(pig) (简称PCFP)。在3L反应器中成功实现了HEK293F细胞瞬时表达PCFP，表达水平达到3.8 mg/L。PCFP蛋白能够自主装形成约为41 nm类病毒颗粒，诱导小鼠机体内产生了强烈的体液免疫反应，具有很高的应用潜力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221224001
摘要:
利用超高效液相色谱-四级杆飞行时间质谱分析黄芩提取液的物质基础，从中鉴定出了26个黄酮与黄酮醇类化合物，并以药物和疾病为导向，利用网络药理学筛选黄芩苷、野黄芩苷、汉黄芩苷和汉黄芩素为主要活性成分。将这些物质的得率作为提取工艺优化的评价指标，以先水提后醇提的方法，通过确定性筛选实验设计考察工艺参数对指标的影响，从而建立黄芩提取的设计空间，推荐的操作范围为：第一次提取时间为35~45 min，液固比（mL/g）为16~18；第二次提取乙醇浓度为35%~45%，温度为78~82 ℃，时间为45 min，液固比（mL/g）为14~16。本研究中的提取工艺经验证稳定可靠，提高了工艺研究与药物临床的相关性，可为实际的质量提升与工艺开发提供思路。
利用超高效液相色谱-四级杆飞行时间质谱分析黄芩提取液的物质基础，从中鉴定出了26个黄酮与黄酮醇类化合物，并以药物和疾病为导向，利用网络药理学筛选黄芩苷、野黄芩苷、汉黄芩苷和汉黄芩素为主要活性成分。将这些物质的得率作为提取工艺优化的评价指标，以先水提后醇提的方法，通过确定性筛选实验设计考察工艺参数对指标的影响，从而建立黄芩提取的设计空间，推荐的操作范围为：第一次提取时间为35~45 min，液固比（mL/g）为16~18；第二次提取乙醇浓度为35%~45%，温度为78~82 ℃，时间为45 min，液固比（mL/g）为14~16。本研究中的提取工艺经验证稳定可靠，提高了工艺研究与药物临床的相关性，可为实际的质量提升与工艺开发提供思路。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221218002
摘要:
文本情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，是自然语言处理中一项重要任务。针对现有的计算方法不能充分处理复杂度和混淆度较高的文本数据集的问题，提出了一种基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和多头注意力Transformer模型的文本情感分析模型。在文本预处理阶段，利用 TF-IDF算法对影响文本情感倾向较大的词语进行初步筛选，舍去常见停用词及其他文本所属邻域对文本情感倾向影响较小的专有名词。之后，利用多头注意力Transformer模型编码器进行特征提取，抓取文本内部重要的语义信息，提高了模型对语义的分析和泛化能力。该模型在多领域，多类型评论语料库数据集上取得了98.17%的准确率。
文本情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，是自然语言处理中一项重要任务。针对现有的计算方法不能充分处理复杂度和混淆度较高的文本数据集的问题，提出了一种基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和多头注意力Transformer模型的文本情感分析模型。在文本预处理阶段，利用 TF-IDF算法对影响文本情感倾向较大的词语进行初步筛选，舍去常见停用词及其他文本所属邻域对文本情感倾向影响较小的专有名词。之后，利用多头注意力Transformer模型编码器进行特征提取，抓取文本内部重要的语义信息，提高了模型对语义的分析和泛化能力。该模型在多领域，多类型评论语料库数据集上取得了98.17%的准确率。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221031001
摘要:
在以人工装配为主的流水线生产中，工时的不确定性是影响生产节拍的重要因素。考虑到随机优化要求精确的概率分布信息、鲁棒优化保守性较高等不足，本文针对工时不确定条件下混流U型装配线平衡问题，采用以经验分布为中心、Wasserstein距离为半径的模糊集对工时的不确定性进行描述，并以最小化生产节拍为优化目标，建立装配线平衡问题的分布鲁棒优化模型。为了降低模型的复杂性，利用强对偶理论将模型转换为易于求解的形式；为保证解的鲁棒性，设计了一种鲁棒性指标并将其作为模型的约束条件。针对上述模型，通过设计一种基于区间数的解码方式，并引入自适应交叉和变异概率，给出了一种改进的遗传算法。最后通过标准算例和断路器抽架生产实例进行了数值仿真实验，结果表明相较于随机优化和鲁棒优化方法，所建立模型在降低结果保守性的同时保持较高的鲁棒性，并且针对问题所提出的改进遗传算法具有良好的寻优能力。
在以人工装配为主的流水线生产中，工时的不确定性是影响生产节拍的重要因素。考虑到随机优化要求精确的概率分布信息、鲁棒优化保守性较高等不足，本文针对工时不确定条件下混流U型装配线平衡问题，采用以经验分布为中心、Wasserstein距离为半径的模糊集对工时的不确定性进行描述，并以最小化生产节拍为优化目标，建立装配线平衡问题的分布鲁棒优化模型。为了降低模型的复杂性，利用强对偶理论将模型转换为易于求解的形式；为保证解的鲁棒性，设计了一种鲁棒性指标并将其作为模型的约束条件。针对上述模型，通过设计一种基于区间数的解码方式，并引入自适应交叉和变异概率，给出了一种改进的遗传算法。最后通过标准算例和断路器抽架生产实例进行了数值仿真实验，结果表明相较于随机优化和鲁棒优化方法，所建立模型在降低结果保守性的同时保持较高的鲁棒性，并且针对问题所提出的改进遗传算法具有良好的寻优能力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221213001
摘要:
准确识别增强子-启动子相互作用（EPIs）对疾病来源追踪和发展基因疗法有重要意义。现有预测方法缺乏对序列不同粒度信息的关注，提取增强子、启动子序列包含的不同粒度特征有助于从多层级分析EPIs。因此，提出EPIs预测模型EPI-PBGA，分别通过卷积子网络和双向门控单元注意子网络提取序列的细粒度、粗糙粒度特征。基于EPIs普遍存在的细胞特异性，在不同细胞系进行粒度选择，选定最优粗糙粒度。在粗糙粒度，通过元件-全局递进策略处理掩源的元件子序列，进而捕获多种关联特征。实验结果表明，EPI-PBGA在6个基准数据集表现出较好性能，有效预测EPIs。
准确识别增强子-启动子相互作用（EPIs）对疾病来源追踪和发展基因疗法有重要意义。现有预测方法缺乏对序列不同粒度信息的关注，提取增强子、启动子序列包含的不同粒度特征有助于从多层级分析EPIs。因此，提出EPIs预测模型EPI-PBGA，分别通过卷积子网络和双向门控单元注意子网络提取序列的细粒度、粗糙粒度特征。基于EPIs普遍存在的细胞特异性，在不同细胞系进行粒度选择，选定最优粗糙粒度。在粗糙粒度，通过元件-全局递进策略处理掩源的元件子序列，进而捕获多种关联特征。实验结果表明，EPI-PBGA在6个基准数据集表现出较好性能，有效预测EPIs。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221223003
摘要:
传统有源噪声控制系统中的音频编解码器只能使用高速率的单一采样率，因此系统中的建模滤波器和自适应滤波器需要的长度较长，而且预留给每次迭代计算的时间很短，这导致了计算量大、难以实现实时在线计算的问题。针对以上困难，首先提出一种多采样率的方法，即采用抽取和插值的方法为有源噪声控制系统提供更低的采样率，减少计算量的同时增加可用于迭代计算的时间，并基于最小均方算法对次级声通道进行建模，推演多采样率双通道反馈有源噪声控制系统模型；其次搭建基于座椅头靠和数字信号处理器的实验平台，对多采样率的双通道有源噪声反馈控制系统的有效性进行实验验证。验证结果表明，针对低频噪声，在相应的频段上本降噪系统可以达到约15 dB的降噪量，降噪效果明显。
传统有源噪声控制系统中的音频编解码器只能使用高速率的单一采样率，因此系统中的建模滤波器和自适应滤波器需要的长度较长，而且预留给每次迭代计算的时间很短，这导致了计算量大、难以实现实时在线计算的问题。针对以上困难，首先提出一种多采样率的方法，即采用抽取和插值的方法为有源噪声控制系统提供更低的采样率，减少计算量的同时增加可用于迭代计算的时间，并基于最小均方算法对次级声通道进行建模，推演多采样率双通道反馈有源噪声控制系统模型；其次搭建基于座椅头靠和数字信号处理器的实验平台，对多采样率的双通道有源噪声反馈控制系统的有效性进行实验验证。验证结果表明，针对低频噪声，在相应的频段上本降噪系统可以达到约15 dB的降噪量，降噪效果明显。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221009002
摘要:
脊柱融合术是治疗脊柱退变性疾病的常用方法，提高植骨材料的成骨活性对提高脊柱融合效果具有重要意义。重组人骨形态发生蛋白-2（rhBMP-2）是一种促进新骨生成的生长因子，能够快速诱导骨修复。将rhBMP-2通过物理吸附负载于聚乳酸/磷酸钙多孔支架表面，再将表面涂覆羟丙甲基纤维素（HPMC）涂层，得到HPMC涂层改性的载rhBMP-2聚乳酸/磷酸钙支架。rhBMP-2的负载使支架具有诱导成骨活性，而HPMC涂层能够使rhBMP-2的释放减缓，有利于促进新骨生成。将该支架植入兔脊柱12周后发现脊柱椎体间生成了连续的骨组织，达到了骨性融合，因此HPMC改性的载rhBMP-2聚乳酸/磷酸钙支架是一种可用于脊柱融合植骨的理想材料。
脊柱融合术是治疗脊柱退变性疾病的常用方法，提高植骨材料的成骨活性对提高脊柱融合效果具有重要意义。重组人骨形态发生蛋白-2（rhBMP-2）是一种促进新骨生成的生长因子，能够快速诱导骨修复。将rhBMP-2通过物理吸附负载于聚乳酸/磷酸钙多孔支架表面，再将表面涂覆羟丙甲基纤维素（HPMC）涂层，得到HPMC涂层改性的载rhBMP-2聚乳酸/磷酸钙支架。rhBMP-2的负载使支架具有诱导成骨活性，而HPMC涂层能够使rhBMP-2的释放减缓，有利于促进新骨生成。将该支架植入兔脊柱12周后发现脊柱椎体间生成了连续的骨组织，达到了骨性融合，因此HPMC改性的载rhBMP-2聚乳酸/磷酸钙支架是一种可用于脊柱融合植骨的理想材料。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221108002
摘要:
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题，提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息，同时由CAM和PAM构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息，在通道和位置上对特征图进行重新配准，实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接，共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上，DDAnet的Acc、JI、DC、Sen和Spec指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%，分割结果优于其他的分割网络，并且对于极具挑战的病例，DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果，说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题，提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息，同时由CAM和PAM构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息，在通道和位置上对特征图进行重新配准，实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接，共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上，DDAnet的Acc、JI、DC、Sen和Spec指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%，分割结果优于其他的分割网络，并且对于极具挑战的病例，DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果，说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221024001
摘要:
传统的基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量带标签的故障样本，但在化工过程中没有目标故障样本可供训练的情形十分普遍。针对该问题，引入零样本学习(zero-shot learning, ZSL)的思想，提出了基于属性描述的多单元自注意力机制(attribute-description-based multi-unit self-attention mechanism, AMSM)的故障诊断方法。首先，语义自编码器提取样本中包含故障属性的语义信息；其次，自注意力机制利用语义信息自适应地调节各个单元特征间的相关关系进行属性学习；最后，通过比较属性矩阵的相似度实现故障诊断。基于田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程设计了零样本故障诊断实验，结果表明AMSM能在没有目标故障样本的情况下实现故障诊断。
传统的基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量带标签的故障样本，但在化工过程中没有目标故障样本可供训练的情形十分普遍。针对该问题，引入零样本学习(zero-shot learning, ZSL)的思想，提出了基于属性描述的多单元自注意力机制(attribute-description-based multi-unit self-attention mechanism, AMSM)的故障诊断方法。首先，语义自编码器提取样本中包含故障属性的语义信息；其次，自注意力机制利用语义信息自适应地调节各个单元特征间的相关关系进行属性学习；最后，通过比较属性矩阵的相似度实现故障诊断。基于田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程设计了零样本故障诊断实验，结果表明AMSM能在没有目标故障样本的情况下实现故障诊断。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221109003
摘要:
考察了甘蔗糖蜜对类球红细菌发酵生产辅酶Q10生物合成的影响，优化得到了最佳的甘蔗糖蜜添加工艺，提升了糖转化率，大幅度降低了生产成本。研究表明，不同碳源底物对辅酶Q10产物合成有较大的影响，其中葡萄糖为最适碳源，利于类球红细菌菌体的生长和辅酶Q10的合成。通过正交试验对辅酶Q10发酵培养基进行了优化，当甘蔗糖蜜质量浓度为20 g/L，葡萄糖质量浓度为30 g/L，KH2PO4质量浓度为 1 g/L时，对类球红细菌生长和辅酶Q10合成均有利，且辅酶Q10发酵效价达到了380.1 mg/L，糖转化率12.71 mg/g。在30 L发酵罐上进行发酵放大，通过采集分析辅酶Q10发酵过程生理参数，进一步验证了甘蔗糖蜜有利于菌体代谢活力的维持以及辅酶Q10的合成，Q10产量最高达到3311 mg/L，较对照组提高了15.4%，糖转化率提高了13.9%。
考察了甘蔗糖蜜对类球红细菌发酵生产辅酶Q10生物合成的影响，优化得到了最佳的甘蔗糖蜜添加工艺，提升了糖转化率，大幅度降低了生产成本。研究表明，不同碳源底物对辅酶Q10产物合成有较大的影响，其中葡萄糖为最适碳源，利于类球红细菌菌体的生长和辅酶Q10的合成。通过正交试验对辅酶Q10发酵培养基进行了优化，当甘蔗糖蜜质量浓度为20 g/L，葡萄糖质量浓度为30 g/L，KH2PO4质量浓度为 1 g/L时，对类球红细菌生长和辅酶Q10合成均有利，且辅酶Q10发酵效价达到了380.1 mg/L，糖转化率12.71 mg/g。在30 L发酵罐上进行发酵放大，通过采集分析辅酶Q10发酵过程生理参数，进一步验证了甘蔗糖蜜有利于菌体代谢活力的维持以及辅酶Q10的合成，Q10产量最高达到3311 mg/L，较对照组提高了15.4%，糖转化率提高了13.9%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221108001
摘要:
大数据时代，以数据为基本生产要素的数据经济成为推动社会经济发展的创新动力。数据交易是支撑数据流通和创造数据价值的关键环节。然而，如何设计可靠和可维护的数据交易系统面临许多技术挑战性问题。针对这些挑战，本文提出一种自适应数据交易软件模型设计和验证方法。在分析数据交易业务需求的基础上，本文提出了一种基于Petri网的形式化数据交易自适应软件建模方法，基于Petri网和模型库方法建立数据交易业务流程的形式化模型和控制策略实施技术，Petri网的形式化语义能够有效支持数据交易系统的性质分析。最后，通过仿真实验说明所提方法的有效性和可行性。
大数据时代，以数据为基本生产要素的数据经济成为推动社会经济发展的创新动力。数据交易是支撑数据流通和创造数据价值的关键环节。然而，如何设计可靠和可维护的数据交易系统面临许多技术挑战性问题。针对这些挑战，本文提出一种自适应数据交易软件模型设计和验证方法。在分析数据交易业务需求的基础上，本文提出了一种基于Petri网的形式化数据交易自适应软件建模方法，基于Petri网和模型库方法建立数据交易业务流程的形式化模型和控制策略实施技术，Petri网的形式化语义能够有效支持数据交易系统的性质分析。最后，通过仿真实验说明所提方法的有效性和可行性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221011001
摘要:
不同方言对相同字的发音往往有所不同，因此不同方言所包含的音素的概率分布存在较大差异。这是方言差异性的重要体现。为了充分利用这一差异性，提出了基于音素后验概率图分析的方言识别模型。同时，该模型通过引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）的提取音素后验概率图关键特征，并利用ECAPA-TDNN模型对其进行聚合和注意力池化得到句子级特征。最后，为进一步提升类间距离，引入Additive Angular Margin损失。实验结果表明，该模型取得了比传统模型更高的分类准确率，并且以上改进均对准确率提升有所贡献。
不同方言对相同字的发音往往有所不同，因此不同方言所包含的音素的概率分布存在较大差异。这是方言差异性的重要体现。为了充分利用这一差异性，提出了基于音素后验概率图分析的方言识别模型。同时，该模型通过引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）的提取音素后验概率图关键特征，并利用ECAPA-TDNN模型对其进行聚合和注意力池化得到句子级特征。最后，为进一步提升类间距离，引入Additive Angular Margin损失。实验结果表明，该模型取得了比传统模型更高的分类准确率，并且以上改进均对准确率提升有所贡献。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221030001
摘要:
为了实现重组蛋白SRT-ELP36在大肠杆菌中的高效表达，利用携带重组蛋白SRT-ELP36基因的pET-25b(+)表达载体，分别在摇瓶和5 L发酵罐上进行了发酵条件优化，并在50 L发酵罐中进行放大验证。经转化表达质粒后，宿主菌BL21(DE3)的菌体生长和蛋白体积产量均高于BLR(DE3)，可用于SRT-ELP36表达。摇瓶发酵条件优化结果表明，TB培养基、装液比5%、诱导温度为37 ℃、对数生长结束期添加0.5 mmol/L的IPTG诱导剂，菌体最高OD600可达到22.3，最高蛋白体积产量达0.60 g/L。进一步在5 L发酵罐中进行补料分批培养条件优化，在OD600为35时添加终浓度为0.5 mmol/L的IPTG启动诱导，并控制过程菌体氧消耗速率（OUR）为（180±5） mmol/L/h，菌体的最高OD600和蛋白体积产量分别达到了88 g/L和1.85 g/L，单位菌体产量为70 mg/g。在50 L发酵罐中，参照5 L工艺控制条件进行发酵过程放大，菌体最高OD600达到了103，重组蛋白SRT-ELP36的体积产量和单位菌体产量进一步提高到了2.22 g/L和90 mg/g，是目前文献报道SRT蛋白表达的最高水平，为高性能融合鱿鱼环齿-类弹性蛋白的工业化生产提供了基础。
为了实现重组蛋白SRT-ELP36在大肠杆菌中的高效表达，利用携带重组蛋白SRT-ELP36基因的pET-25b(+)表达载体，分别在摇瓶和5 L发酵罐上进行了发酵条件优化，并在50 L发酵罐中进行放大验证。经转化表达质粒后，宿主菌BL21(DE3)的菌体生长和蛋白体积产量均高于BLR(DE3)，可用于SRT-ELP36表达。摇瓶发酵条件优化结果表明，TB培养基、装液比5%、诱导温度为37 ℃、对数生长结束期添加0.5 mmol/L的IPTG诱导剂，菌体最高OD600可达到22.3，最高蛋白体积产量达0.60 g/L。进一步在5 L发酵罐中进行补料分批培养条件优化，在OD600为35时添加终浓度为0.5 mmol/L的IPTG启动诱导，并控制过程菌体氧消耗速率（OUR）为（180±5） mmol/L/h，菌体的最高OD600和蛋白体积产量分别达到了88 g/L和1.85 g/L，单位菌体产量为70 mg/g。在50 L发酵罐中，参照5 L工艺控制条件进行发酵过程放大，菌体最高OD600达到了103，重组蛋白SRT-ELP36的体积产量和单位菌体产量进一步提高到了2.22 g/L和90 mg/g，是目前文献报道SRT蛋白表达的最高水平，为高性能融合鱿鱼环齿-类弹性蛋白的工业化生产提供了基础。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220908001
摘要:
收集了200个抗癌药和10940个非抗癌药，采用加权和欠采样方法，获得了均衡数据集。为了从众多结构指纹或者描述符找出简短且对抗癌药筛选贡献最大的描述符组合，更精准地基于数据识别和开发抗癌药，采用了两种相关性特征选择方法去简化指纹或者描述符，并结合决策树筛选抗癌药。得到了3类各10个筛选能最有效抗癌药的结构描述符组合，其中简化后的分子存取系统指纹组合最优，能筛选出81%的抗癌药，说明这两种特征选择方法有效地提升了抗癌药的筛选效果。
收集了200个抗癌药和10940个非抗癌药，采用加权和欠采样方法，获得了均衡数据集。为了从众多结构指纹或者描述符找出简短且对抗癌药筛选贡献最大的描述符组合，更精准地基于数据识别和开发抗癌药，采用了两种相关性特征选择方法去简化指纹或者描述符，并结合决策树筛选抗癌药。得到了3类各10个筛选能最有效抗癌药的结构描述符组合，其中简化后的分子存取系统指纹组合最优，能筛选出81%的抗癌药，说明这两种特征选择方法有效地提升了抗癌药的筛选效果。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220916003
摘要:
基于CRISPR/Cas9方法对DF-1细胞的鸡乳酸脱氢酶A（GgLDHA）基因进行定向突变，有效减少了乳酸积累，明显改善了细胞的能量代谢状态，并显著提高了DF-1细胞的法氏囊病毒（IBDV）增殖能力。首先，通过启动子优化构建了适用于DF-1细胞的CRISPR载体；随后通过同时共转靶向GgLDHA的2条sgRNAs，获得了13株GgLDHA基因突变型细胞株，其蛋白表达水平和酶活出现不同程度的下降。通过对突变克隆细胞株生长、葡萄糖和乳酸代谢、能量代谢以及IBDV增殖研究发现，乳酸对葡萄糖得率从2.1显著下降为1.6，ATP合成速率明显提高，相比对照细胞最高提高了57%，突变细胞株的能量代谢效率获得了有效改善。突变型细胞株的IBDV滴度较野生型均有明显增加，相比对照最大提高了5倍。通过定向突变GgLDHA基因，明显降低了DF-1细胞的乳酸积累，有效改善了细胞的能量代谢状态，并显著促进了IBDV病毒的增殖，为提高IBDV病毒疫苗的生产能力提供了一种新思路。
基于CRISPR/Cas9方法对DF-1细胞的鸡乳酸脱氢酶A（GgLDHA）基因进行定向突变，有效减少了乳酸积累，明显改善了细胞的能量代谢状态，并显著提高了DF-1细胞的法氏囊病毒（IBDV）增殖能力。首先，通过启动子优化构建了适用于DF-1细胞的CRISPR载体；随后通过同时共转靶向GgLDHA的2条sgRNAs，获得了13株GgLDHA基因突变型细胞株，其蛋白表达水平和酶活出现不同程度的下降。通过对突变克隆细胞株生长、葡萄糖和乳酸代谢、能量代谢以及IBDV增殖研究发现，乳酸对葡萄糖得率从2.1显著下降为1.6，ATP合成速率明显提高，相比对照细胞最高提高了57%，突变细胞株的能量代谢效率获得了有效改善。突变型细胞株的IBDV滴度较野生型均有明显增加，相比对照最大提高了5倍。通过定向突变GgLDHA基因，明显降低了DF-1细胞的乳酸积累，有效改善了细胞的能量代谢状态，并显著促进了IBDV病毒的增殖，为提高IBDV病毒疫苗的生产能力提供了一种新思路。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221006006
摘要:
合成了一种制备过程简单，显示信息方便的有机水凝胶。首先，通过端羟基与异氰酸酯的反应，制备了两端带有碳碳双键的羧基化聚己内酯（PCCL）预聚物；然后，将该预聚物与交联剂N,N'-亚甲基双丙烯酰胺（BIS）混合，通过自由基聚合于乙醇中制备了PCCL基有机凝胶；最后，利用溶剂置换法实现了有机凝胶与有机水凝胶之间的转变，获得了PCCL基有机水凝胶。通过核磁共振氢谱（1H-NMR）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）以及紫外透过率等测试表征了聚合物和有机水凝胶的组成和结构，探究了有机水凝胶在不同溶剂中的光学性质。结果表明，该有机水凝胶在不同的溶剂中表现出明显的透明度变化，在劣溶剂中发生微相分离，在良溶剂中发生溶胀。PCCL基有机水凝胶的设计策略和溶剂响应性有望用于信息存储与显示平台。
合成了一种制备过程简单，显示信息方便的有机水凝胶。首先，通过端羟基与异氰酸酯的反应，制备了两端带有碳碳双键的羧基化聚己内酯（PCCL）预聚物；然后，将该预聚物与交联剂N,N'-亚甲基双丙烯酰胺（BIS）混合，通过自由基聚合于乙醇中制备了PCCL基有机凝胶；最后，利用溶剂置换法实现了有机凝胶与有机水凝胶之间的转变，获得了PCCL基有机水凝胶。通过核磁共振氢谱（1H-NMR）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）以及紫外透过率等测试表征了聚合物和有机水凝胶的组成和结构，探究了有机水凝胶在不同溶剂中的光学性质。结果表明，该有机水凝胶在不同的溶剂中表现出明显的透明度变化，在劣溶剂中发生微相分离，在良溶剂中发生溶胀。PCCL基有机水凝胶的设计策略和溶剂响应性有望用于信息存储与显示平台。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221111002
摘要:
针对水资源紧缺的问题，反渗透膜处理技术发展迅速，膜阻垢剂因能减缓膜组件的结垢、提高水净化效率，而被广泛应用于这一领域。常见的膜阻垢剂有磷酸盐类、阴离子类聚合物类、阳离子聚合物类以及绿色阻垢剂等，一般认为它们可以通过螯合、分散、晶格畸变等作用或阈值效应阻碍或缓解垢的形成。树枝状聚合物膜阻垢剂具有优异的阻垢性能，与其结构相似的球形聚电解质刷作为一种刷状聚合物膜阻垢剂也在膜处理领域中崭露头角。深入研究新型膜阻垢剂的阻垢机理可为设计开发针对性强、经济环保的高效阻垢产品奠定理论基础。
针对水资源紧缺的问题，反渗透膜处理技术发展迅速，膜阻垢剂因能减缓膜组件的结垢、提高水净化效率，而被广泛应用于这一领域。常见的膜阻垢剂有磷酸盐类、阴离子类聚合物类、阳离子聚合物类以及绿色阻垢剂等，一般认为它们可以通过螯合、分散、晶格畸变等作用或阈值效应阻碍或缓解垢的形成。树枝状聚合物膜阻垢剂具有优异的阻垢性能，与其结构相似的球形聚电解质刷作为一种刷状聚合物膜阻垢剂也在膜处理领域中崭露头角。深入研究新型膜阻垢剂的阻垢机理可为设计开发针对性强、经济环保的高效阻垢产品奠定理论基础。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220723001
摘要:
利用深度学习对时序过程进行预测时所表现出的优越性能，很大程度上得益于数量庞大的训练样本。然而，实际过程中普遍存在数据难以收集而无法准确建模的问题。为了解决时序预测中的小样本问题，本文提出了一种基于注意力机制并融合时间卷积网络与长短期记忆网络的数据增强网络(ATCLSTM-TimeGAN)，通过在时序生成对抗网络(Time-series Generative Adversarial Network, TimeGAN)中加入Soft-Attention机制，解决其动态信息丢失的问题。针对生成器的输入一般为随机向量，采用时间卷积结构与Self-Attention机制融合，获得更好的数据生成效果。为了验证生成数据的真实性与有用性，本文比较了不同的数据增强方法所生成数据的分布差异以及合成数据用于预测时的预测效果。实验结果表明，相比于其他方法，ATCLSTM-TimeGAN能够更好地覆盖原始数据的分布，有效地降低了小样本下的预测误差。
利用深度学习对时序过程进行预测时所表现出的优越性能，很大程度上得益于数量庞大的训练样本。然而，实际过程中普遍存在数据难以收集而无法准确建模的问题。为了解决时序预测中的小样本问题，本文提出了一种基于注意力机制并融合时间卷积网络与长短期记忆网络的数据增强网络(ATCLSTM-TimeGAN)，通过在时序生成对抗网络(Time-series Generative Adversarial Network, TimeGAN)中加入Soft-Attention机制，解决其动态信息丢失的问题。针对生成器的输入一般为随机向量，采用时间卷积结构与Self-Attention机制融合，获得更好的数据生成效果。为了验证生成数据的真实性与有用性，本文比较了不同的数据增强方法所生成数据的分布差异以及合成数据用于预测时的预测效果。实验结果表明，相比于其他方法，ATCLSTM-TimeGAN能够更好地覆盖原始数据的分布，有效地降低了小样本下的预测误差。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220810001
摘要:
时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一种新的基于时序分解的多步预测算法，针对时序分解参数对预测结果影响显著问题，提出采用遗传算法优化的自适应变分模态分解策略；针对模态各异的子序列，提出运用随机森林算法建立多个基学习器以充分挖掘各模态信息；针对一次分解策略仅适用于仿真研究而无法实际应用的问题，提出实时分解框架并将整个分解与预测过程嵌入该框架中。在多个公开时间序列数据集的实验，表明所提出的预测算法相较于对比算法具有更高的精度。
时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一种新的基于时序分解的多步预测算法，针对时序分解参数对预测结果影响显著问题，提出采用遗传算法优化的自适应变分模态分解策略；针对模态各异的子序列，提出运用随机森林算法建立多个基学习器以充分挖掘各模态信息；针对一次分解策略仅适用于仿真研究而无法实际应用的问题，提出实时分解框架并将整个分解与预测过程嵌入该框架中。在多个公开时间序列数据集的实验，表明所提出的预测算法相较于对比算法具有更高的精度。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221021002
摘要:
Hg（II）易于在生物体积累，对人类健康和生态环境构成严重威胁。因此，实现各种环境中 Hg（II）的灵敏、快速且准确的检测至关重要。本文以逐步电沉积的方式，先后在丝网印刷碳电极表面修饰植酸掺杂的碳纳米管网络（PACNTnet）和爆米花状铜粒子（popCu），以构建 Hg（II）电化学传感器。含有丰富含氧官能团和磷酸根的 PACNTnet 为 Hg（II）提供了大量的结合位点，而适量 Cu（II）与 Hg（II）之间的协同作用实现了电流信号的放大。因此，所制备的电化学传感器对于 Hg（II）的检测表现出良好的选择性、重现性和稳定性，在 0.02~2 μg/L的线性范围内灵敏度高达 5.51 μA/(μg·L−1) ，检测限低至 0.012 μg/L。此外，大米和茶叶样品的加标回收实验也获得了良好的回收率，证明了该传感器在实际样品的应用潜力。
Hg（II）易于在生物体积累，对人类健康和生态环境构成严重威胁。因此，实现各种环境中 Hg（II）的灵敏、快速且准确的检测至关重要。本文以逐步电沉积的方式，先后在丝网印刷碳电极表面修饰植酸掺杂的碳纳米管网络（PACNTnet）和爆米花状铜粒子（popCu），以构建 Hg（II）电化学传感器。含有丰富含氧官能团和磷酸根的 PACNTnet 为 Hg（II）提供了大量的结合位点，而适量 Cu（II）与 Hg（II）之间的协同作用实现了电流信号的放大。因此，所制备的电化学传感器对于 Hg（II）的检测表现出良好的选择性、重现性和稳定性，在 0.02~2 μg/L的线性范围内灵敏度高达 5.51 μA/(μg·L−1) ，检测限低至 0.012 μg/L。此外，大米和茶叶样品的加标回收实验也获得了良好的回收率，证明了该传感器在实际样品的应用潜力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220916001
摘要:
模块化装置具有规模小、可移动、生产灵活等特点，是小偏散煤层气的对症良方。然而，煤层气的组成多变，给加工过程的性能带来了不确定性。基于5组典型的煤层气组成，建立了煤层气液化过程和煤层气制甲醇过程的模拟模型，同时考虑补充二氧化碳以调整至适合甲醇合成的氢碳比。基于此，进行了质量平衡、能耗和经济分析，并探究各关键组分对煤层气液化和煤层气制甲醇过程的影响规律。质量平衡与能耗分析结果表明二氧化碳可以改善制甲醇过程中合成气的氢碳比，但是会增大液化过程中的脱碳能耗；氮气的存在会导致甲烷更难液化，也会增大合成气的循环量及相应的能耗，是煤层气加工的不利因素。经济分析的结果表明，高纯度的煤层气液化收益更高；含二氧化碳的煤层气更适宜制甲醇，且制甲醇过程对煤层气组成的适应范围更广；氮气含量过高会导致两种加工方式都失去经济吸引力。
模块化装置具有规模小、可移动、生产灵活等特点，是小偏散煤层气的对症良方。然而，煤层气的组成多变，给加工过程的性能带来了不确定性。基于5组典型的煤层气组成，建立了煤层气液化过程和煤层气制甲醇过程的模拟模型，同时考虑补充二氧化碳以调整至适合甲醇合成的氢碳比。基于此，进行了质量平衡、能耗和经济分析，并探究各关键组分对煤层气液化和煤层气制甲醇过程的影响规律。质量平衡与能耗分析结果表明二氧化碳可以改善制甲醇过程中合成气的氢碳比，但是会增大液化过程中的脱碳能耗；氮气的存在会导致甲烷更难液化，也会增大合成气的循环量及相应的能耗，是煤层气加工的不利因素。经济分析的结果表明，高纯度的煤层气液化收益更高；含二氧化碳的煤层气更适宜制甲醇，且制甲醇过程对煤层气组成的适应范围更广；氮气含量过高会导致两种加工方式都失去经济吸引力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220304001
摘要:
传统的石油化工过程建模中仅使用静态数据，而未能充分考虑连续生产过程中时序信息对建模指标的影响。本研究提出了一种静态与时序数据组合网络（CNSS），网络中使用前馈神经网络提取静态数据的信息，使用Bi-LSTM和自注意力机制提取操作变量时序数据中的信息，其中Bi-LSTM提取操作变量在时序逻辑上的信息，自注意力机制提取操作变量之间的交叉信息，通过静态和时序数据信息的组合以获得更好的模型预测性能。并使用CNSS模型分别对S Zorb装置精制汽油辛烷值（RON）、催化裂化烟气脱硝系统氮氧化物（NOx）出口浓度进行预测，结果表明：CNSS模型的预测精度明显高于仅使用静态数据的机器学习模型，其对精制汽油RON预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.1091个单位、0.12%，对NOx出口浓度预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为2.4430 mg/m3、5.60%。对于因工艺参数波动较大而需要考虑时序信息的石油化工过程，CNSS模型可以为其建立机器学习模型提供重要参考。
传统的石油化工过程建模中仅使用静态数据，而未能充分考虑连续生产过程中时序信息对建模指标的影响。本研究提出了一种静态与时序数据组合网络（CNSS），网络中使用前馈神经网络提取静态数据的信息，使用Bi-LSTM和自注意力机制提取操作变量时序数据中的信息，其中Bi-LSTM提取操作变量在时序逻辑上的信息，自注意力机制提取操作变量之间的交叉信息，通过静态和时序数据信息的组合以获得更好的模型预测性能。并使用CNSS模型分别对S Zorb装置精制汽油辛烷值（RON）、催化裂化烟气脱硝系统氮氧化物（NOx）出口浓度进行预测，结果表明：CNSS模型的预测精度明显高于仅使用静态数据的机器学习模型，其对精制汽油RON预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.1091个单位、0.12%，对NOx出口浓度预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为2.4430 mg/m3、5.60%。对于因工艺参数波动较大而需要考虑时序信息的石油化工过程，CNSS模型可以为其建立机器学习模型提供重要参考。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221001001
摘要:
采用乙醇胺（C2H7NO）、琼脂糖胶凝剂（ag）、含能颗粒铝（Al）制备系列燃料凝胶。利用量热仪、离心机、旋转流变仪等考察了胶凝剂和铝颗粒添加量对凝胶热值、离心稳定性、流变性的影响；通过扫描电镜对铝、琼脂糖颗粒及其制备的凝胶微观形态进行了表征。结果表明：当铝颗粒质量分数为30%时，其体积燃烧热相较于纯凝胶提高了22.2%；离心析液率从26.5%下降到9.8%，稳定性大大增强；电镜、流变结果显示铝颗粒能够与凝胶相结合增强凝胶的网络结构、增加松弛时间和储能模量。
采用乙醇胺（C2H7NO）、琼脂糖胶凝剂（ag）、含能颗粒铝（Al）制备系列燃料凝胶。利用量热仪、离心机、旋转流变仪等考察了胶凝剂和铝颗粒添加量对凝胶热值、离心稳定性、流变性的影响；通过扫描电镜对铝、琼脂糖颗粒及其制备的凝胶微观形态进行了表征。结果表明：当铝颗粒质量分数为30%时，其体积燃烧热相较于纯凝胶提高了22.2%；离心析液率从26.5%下降到9.8%，稳定性大大增强；电镜、流变结果显示铝颗粒能够与凝胶相结合增强凝胶的网络结构、增加松弛时间和储能模量。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220729001
摘要:
单向放大在光信号处理与光通信中扮演着不可或缺的角色，其既可以对信号光进行放大，也可以为避免信号源受到反向杂散光影响提供一种关键的保护手段。基于Λ型三能级原子系统实现了光场的单向放大,在铷原子气体中，仅用一束控制场，在实验上获得了前向25 dB的增益和后向超过30 dB的隔离度。同时，还在实验中研究了铷气室温度和控制场强度对单向放大的影响。
单向放大在光信号处理与光通信中扮演着不可或缺的角色，其既可以对信号光进行放大，也可以为避免信号源受到反向杂散光影响提供一种关键的保护手段。基于Λ型三能级原子系统实现了光场的单向放大,在铷原子气体中，仅用一束控制场，在实验上获得了前向25 dB的增益和后向超过30 dB的隔离度。同时，还在实验中研究了铷气室温度和控制场强度对单向放大的影响。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220831001
摘要:
采用22种极性缔合物质的热力学性质评价CPA、SRK、PR和PR-Sun状态方程（EoS）的预测能力，比较以蒸汽压、蒸汽压和液体密度数据两种方法回归CPA EoS参数的准确性。结果表明，CPA-1和CPA-2 EoS对蒸汽压预测结果的平均相对偏差（ARD）小于0.5%，对蒸发焓预测结果的ARD分别为8.30%和8.24%，CPA-2对液体体积预测结果明显优于CPA-1，ARD为1.90%。CPA-1和CPA-2 EoS对缔合物质热力学性质的预测结果优于立方型状态方程，且以蒸汽压和液体密度同时回归的CPA模型参数优于仅以蒸汽压回归的参数。
采用22种极性缔合物质的热力学性质评价CPA、SRK、PR和PR-Sun状态方程（EoS）的预测能力，比较以蒸汽压、蒸汽压和液体密度数据两种方法回归CPA EoS参数的准确性。结果表明，CPA-1和CPA-2 EoS对蒸汽压预测结果的平均相对偏差（ARD）小于0.5%，对蒸发焓预测结果的ARD分别为8.30%和8.24%，CPA-2对液体体积预测结果明显优于CPA-1，ARD为1.90%。CPA-1和CPA-2 EoS对缔合物质热力学性质的预测结果优于立方型状态方程，且以蒸汽压和液体密度同时回归的CPA模型参数优于仅以蒸汽压回归的参数。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220905001
摘要:
硫碘循环制氢是一种以二氧化硫和碘为中间介质使得水分解的制氢方法，由Bunsen反应、H2SO4相和HIx相三个工段组成。HIx相工段需使用电解电渗析法（Electro-electrodialysis, EED）提纯HI溶液。基于Aspen Plus建立了硫碘循环制氢模拟模型，并将其与基于MATLAB的EED数学模型耦合运行，分析不同的EED阴阳极入口物流配比情况下EED的参数设置、以及氢气、循环物料的摩尔流率等参数与阴阳极入口物流配比之间的变化规律，确定了反应工段的BUN物流和HI精馏塔塔底物流分流后流向EED阴极入口比例的最佳范围分别为0.6~0.7和0.5~0.7。研究结果可指导该系统的设计和优化。
硫碘循环制氢是一种以二氧化硫和碘为中间介质使得水分解的制氢方法，由Bunsen反应、H2SO4相和HIx相三个工段组成。HIx相工段需使用电解电渗析法（Electro-electrodialysis, EED）提纯HI溶液。基于Aspen Plus建立了硫碘循环制氢模拟模型，并将其与基于MATLAB的EED数学模型耦合运行，分析不同的EED阴阳极入口物流配比情况下EED的参数设置、以及氢气、循环物料的摩尔流率等参数与阴阳极入口物流配比之间的变化规律，确定了反应工段的BUN物流和HI精馏塔塔底物流分流后流向EED阴极入口比例的最佳范围分别为0.6~0.7和0.5~0.7。研究结果可指导该系统的设计和优化。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20221009003
摘要:
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种面向硬件的安全原语，在资源受限的物联网设备中具有广泛应用前景，但其安全性也受到机器学习攻击的威胁。因此，通过对抗攻击电路结构和机器学习攻击等方法的研究，提出混合型抗电路结构攻击的新型PUF电路。首先，构造两个并行且对称设置的仲裁器PUF(Arbiter PUF, APUF)，并将两个APUF输出进行异或，得到1位PUF响应输出；然后，为两个APUF引入前馈回路，实现输入激励集动态调整，确保结构非线性，防御建模攻击；最后，将两个并行APUF开关单元的输出对应交叉，使后级开关单元输入激励相互倒置，扩大信号延时路径选择范围，提高输出响应随机特性。该PUF采用FPGA实现，测试结果表明：即使机器学习训练所用激励响应对数量达100K，采用传统ML进行模型攻击，预测率仍接近50%理想值，且PUF电路的随机性、唯一性和稳定性等性能指标均表现良好，具备实际应用价值。
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种面向硬件的安全原语，在资源受限的物联网设备中具有广泛应用前景，但其安全性也受到机器学习攻击的威胁。因此，通过对抗攻击电路结构和机器学习攻击等方法的研究，提出混合型抗电路结构攻击的新型PUF电路。首先，构造两个并行且对称设置的仲裁器PUF(Arbiter PUF, APUF)，并将两个APUF输出进行异或，得到1位PUF响应输出；然后，为两个APUF引入前馈回路，实现输入激励集动态调整，确保结构非线性，防御建模攻击；最后，将两个并行APUF开关单元的输出对应交叉，使后级开关单元输入激励相互倒置，扩大信号延时路径选择范围，提高输出响应随机特性。该PUF采用FPGA实现，测试结果表明：即使机器学习训练所用激励响应对数量达100K，采用传统ML进行模型攻击，预测率仍接近50%理想值，且PUF电路的随机性、唯一性和稳定性等性能指标均表现良好，具备实际应用价值。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220531001
摘要:
采用一系列不同结构的α-二亚胺镍(Ⅱ)催化剂，在倍半乙基氯化铝（EASC）作用下，催化乙烯和乙烯基三甲氧基硅烷（VTMoS）共聚。研究了催化剂结构、VTMoS浓度、催化剂用量、Al/Ni摩尔比、乙烯压力、聚合时间和溶剂等对共聚的影响，得到了最优化的催化工艺条件。采用高温核磁（NMR）、傅利叶红外光谱（FTIR）和差示扫描量热分析（DSC）表征了共聚物的微观结构和熔点，等离子体发射光谱测定了共聚物中的硅含量，平衡溶胀法分析了共聚物的交联程度以及共聚物交联网络的均匀性。研究结果表明，以 C4 为催化剂，乙烯压力为2~3 MPa，催化活性高达106 g/(molNi·h)，共聚物中硅含量在0.8%~2.1%。
采用一系列不同结构的α-二亚胺镍(Ⅱ)催化剂，在倍半乙基氯化铝（EASC）作用下，催化乙烯和乙烯基三甲氧基硅烷（VTMoS）共聚。研究了催化剂结构、VTMoS浓度、催化剂用量、Al/Ni摩尔比、乙烯压力、聚合时间和溶剂等对共聚的影响，得到了最优化的催化工艺条件。采用高温核磁（NMR）、傅利叶红外光谱（FTIR）和差示扫描量热分析（DSC）表征了共聚物的微观结构和熔点，等离子体发射光谱测定了共聚物中的硅含量，平衡溶胀法分析了共聚物的交联程度以及共聚物交联网络的均匀性。研究结果表明，以 C4 为催化剂，乙烯压力为2~3 MPa，催化活性高达106 g/(molNi·h)，共聚物中硅含量在0.8%~2.1%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220902002
摘要:
为使质子交换膜燃料电池（PEMFC）内部的电极反应物和电极产物在有一个更加稳定与均衡的分布，本研究在燃料电池传统阴极蛇形流道的基础上，对其U型转弯入口及出口处作渐缩渐扩处理，且使流道U形转弯处侧壁形成一定角度的坡面，建立了缩放坡面流道并采用缩放坡面流道的单电池三维数值模型。对比研究了不同几何参数对流道内液态水动力学行为、排水效率、反应气体质量分数、电池最大功率密度的影响。结果表明坡面结构在一定程度上引导了液滴的流动路径，流道底面（GDL面）附近气流扰动增强，氧质量分数和电流密度分布更加均匀，最大功率密度得到了明显提高，整体上提高了PEMFC内部的传质能力。
为使质子交换膜燃料电池（PEMFC）内部的电极反应物和电极产物在有一个更加稳定与均衡的分布，本研究在燃料电池传统阴极蛇形流道的基础上，对其U型转弯入口及出口处作渐缩渐扩处理，且使流道U形转弯处侧壁形成一定角度的坡面，建立了缩放坡面流道并采用缩放坡面流道的单电池三维数值模型。对比研究了不同几何参数对流道内液态水动力学行为、排水效率、反应气体质量分数、电池最大功率密度的影响。结果表明坡面结构在一定程度上引导了液滴的流动路径，流道底面（GDL面）附近气流扰动增强，氧质量分数和电流密度分布更加均匀，最大功率密度得到了明显提高，整体上提高了PEMFC内部的传质能力。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220620001
摘要:
设计开发了直流电场作用下层流火焰实验系统，通过对甲烷-氧气非预混层流火焰施加直流电场，改变电极间距及燃烧当量比，对高速相机下火焰脉动幅度受电场影响的变化规律进行分析，探究了直流电场对火焰稳定性的作用及电场约束火焰的可行性。结果表明，对于存在脉动的层流扩散火焰，当对其施加高压直流电场时，火焰受到离子风的作用，其脉动幅度会逐渐减弱直至趋于稳定状态，且火焰稳定时所对应的电场强度与其初始的脉动幅度有关，初始振幅越大火焰稳定所需的电压越高。同时，电极间距的改变也会影响火焰稳定时所需的电场强度，当电极间距改变较大时，对同一当量比的火焰，间距越大所需的稳定电压就越高。
设计开发了直流电场作用下层流火焰实验系统，通过对甲烷-氧气非预混层流火焰施加直流电场，改变电极间距及燃烧当量比，对高速相机下火焰脉动幅度受电场影响的变化规律进行分析，探究了直流电场对火焰稳定性的作用及电场约束火焰的可行性。结果表明，对于存在脉动的层流扩散火焰，当对其施加高压直流电场时，火焰受到离子风的作用，其脉动幅度会逐渐减弱直至趋于稳定状态，且火焰稳定时所对应的电场强度与其初始的脉动幅度有关，初始振幅越大火焰稳定所需的电压越高。同时，电极间距的改变也会影响火焰稳定时所需的电场强度，当电极间距改变较大时，对同一当量比的火焰，间距越大所需的稳定电压就越高。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220524001
摘要:
采用序批式反应器，研究了甲醇、乙酸钠、乙二醇、丙三醇和葡萄糖五种碳源对不同电子受体反硝化性能的影响。结果表明以NO3−−N及NO2−−N为电子受体时，甲醇、乙酸钠、乙二醇、丙三醇、葡萄糖的最佳碳氮比分别为5、5、7、7、8与3、3、3.5、4、4，比反硝化速率从快到慢依次是乙酸钠、甲醇、乙二醇、丙三醇、葡萄糖与甲醇、乙酸钠、乙二醇、葡萄糖、丙三醇。经成本计算可得，处理相同浓度的NO3−−N和NO2−−N，需要投加的碳源成本从低到高依次为甲醇、葡萄糖、乙酸钠、乙二醇、丙三醇和甲醇、葡萄糖、乙二醇、乙酸钠、丙三醇。本文为低碳氮比废水处理过程提供碳源优选参考。
采用序批式反应器，研究了甲醇、乙酸钠、乙二醇、丙三醇和葡萄糖五种碳源对不同电子受体反硝化性能的影响。结果表明以NO3−−N及NO2−−N为电子受体时，甲醇、乙酸钠、乙二醇、丙三醇、葡萄糖的最佳碳氮比分别为5、5、7、7、8与3、3、3.5、4、4，比反硝化速率从快到慢依次是乙酸钠、甲醇、乙二醇、丙三醇、葡萄糖与甲醇、乙酸钠、乙二醇、葡萄糖、丙三醇。经成本计算可得，处理相同浓度的NO3−−N和NO2−−N，需要投加的碳源成本从低到高依次为甲醇、葡萄糖、乙酸钠、乙二醇、丙三醇和甲醇、葡萄糖、乙二醇、乙酸钠、丙三醇。本文为低碳氮比废水处理过程提供碳源优选参考。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220517001
摘要:
提出一种新型推力箔片轴承，该轴承的优点是通过波箔和平箔的组合来改变箔片轴承的轴向刚度等动态特性。以新型推力箔片轴承为对象，运用弹性力学理论分析推力箔片轴承顶箔和波箔的变形，联立粘温方程和气膜三维能量方程和等温Reynolds方程得到非等温Reynolds方程。利用小扰动法处理非等温Reynolds方程得到气膜压力的定常控制方程和微分控制方程。运用有限差分法和逐点松弛迭代法对其进行数值求解得到推力箔片轴承的气膜压力分布、气膜厚度分布、箔片变形量分布、气膜温度分布、轴向刚度、轴向阻尼等特性参数。研究推力箔片轴承的部分结构参数和运行参数对相关动态特性参数的影响，研究结果可以为该新型推力箔片轴承在设计阶段提供理论依据。
提出一种新型推力箔片轴承，该轴承的优点是通过波箔和平箔的组合来改变箔片轴承的轴向刚度等动态特性。以新型推力箔片轴承为对象，运用弹性力学理论分析推力箔片轴承顶箔和波箔的变形，联立粘温方程和气膜三维能量方程和等温Reynolds方程得到非等温Reynolds方程。利用小扰动法处理非等温Reynolds方程得到气膜压力的定常控制方程和微分控制方程。运用有限差分法和逐点松弛迭代法对其进行数值求解得到推力箔片轴承的气膜压力分布、气膜厚度分布、箔片变形量分布、气膜温度分布、轴向刚度、轴向阻尼等特性参数。研究推力箔片轴承的部分结构参数和运行参数对相关动态特性参数的影响，研究结果可以为该新型推力箔片轴承在设计阶段提供理论依据。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220723002
摘要:
为了解决脑力负荷识别模型在跨被试场景下泛化性能差的问题，本文构建了基于多源域深度域自适应的脑力负荷识别模型。使用预处理后的脑电和心电信号，首先通过基于最大均值差异的源域优选算法筛选出与目标域被试数据分布相近的源域被试集合；然后引入动态对抗域自适应网络，以对抗训练的形式同时适配源域和目标域数据的边缘分布与条件分布；最后采用集成学习策略对不同源域训练出模型的分类结果进行投票集成，提高脑力负荷识别的准确性和稳定性。实验结果表明，该模型在WAUC数据集的跨被试脑力负荷识别任务中具有较好的识别准确率和鲁棒性。
为了解决脑力负荷识别模型在跨被试场景下泛化性能差的问题，本文构建了基于多源域深度域自适应的脑力负荷识别模型。使用预处理后的脑电和心电信号，首先通过基于最大均值差异的源域优选算法筛选出与目标域被试数据分布相近的源域被试集合；然后引入动态对抗域自适应网络，以对抗训练的形式同时适配源域和目标域数据的边缘分布与条件分布；最后采用集成学习策略对不同源域训练出模型的分类结果进行投票集成，提高脑力负荷识别的准确性和稳定性。实验结果表明，该模型在WAUC数据集的跨被试脑力负荷识别任务中具有较好的识别准确率和鲁棒性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220616001
摘要:
基于席夫碱动态共价键的构建机理，为了延长导电水凝胶的使用寿命，在硼砂（BORAX）和氯化锂（LiCl）混合溶液中，由丙烯酰胺，N-2-氨基乙基丙烯酰胺盐酸盐（AEAM）和N-丙烯酰氧基琥珀酰亚胺（ASI）通过一步法制备了一种具有自修复功能的导电水凝胶。对该水凝胶红外、力学性能、导电性能等进行了表征。结果表明水凝胶结构内部形成了席夫碱结构；通过调整各组分配比，水凝胶的断裂伸长率最高可达1495.2%，抗拉强度最高可达300.3 kPa以及水凝胶的导电率可达到3.11 S/m，并且水凝胶具有较好的自修复功能。
基于席夫碱动态共价键的构建机理，为了延长导电水凝胶的使用寿命，在硼砂（BORAX）和氯化锂（LiCl）混合溶液中，由丙烯酰胺，N-2-氨基乙基丙烯酰胺盐酸盐（AEAM）和N-丙烯酰氧基琥珀酰亚胺（ASI）通过一步法制备了一种具有自修复功能的导电水凝胶。对该水凝胶红外、力学性能、导电性能等进行了表征。结果表明水凝胶结构内部形成了席夫碱结构；通过调整各组分配比，水凝胶的断裂伸长率最高可达1495.2%，抗拉强度最高可达300.3 kPa以及水凝胶的导电率可达到3.11 S/m，并且水凝胶具有较好的自修复功能。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220607001
摘要:
在产酶溶杆菌来源的Lys-C成熟肽序列的N端和C端分别融合人工前肽 (MGSK) 和6×His标签，将密码子优化后的序列插入表达载体pET-28a。以IPTG诱导型启动子PT7控制Lys-C的高效表达，并针对重组菌株JM109DE3_PT7-LysC开展生物反应器高密度发酵生产Lys-C。然后收集和溶解包涵体得到Lys-C变性液，通过Sephadex G25层析脱除DTT，并在Lys-C复性液中添加前导肽 (pre-N-pro) 辅助成熟肽蛋白折叠。进一步，通过切向流过滤、Ni NTA-Sepharose亲和层析和Sephacryl S-100层析等一系列纯化步骤，获得高纯度的重组Lys-C。最后进行酶切三肽底物和门冬胰岛素前体检测，分析重组Lys-C的活性水平。重组Lys-C发酵产量为2.4 g/L，经复性和纯化后的终产量可达48 mg/L。添加80 mg/L pre-N-pro促进了重组Lys-C的复性，复性后酶活相比于未添加pre-N-pro时提升了4.8倍，最高可达到13.8 AU/L。经过多步纯化后，重组Lys-C的比酶活为10.2 AU/mg，且对于门冬胰岛素前体的酶切转化率可达93.5%。
在产酶溶杆菌来源的Lys-C成熟肽序列的N端和C端分别融合人工前肽 (MGSK) 和6×His标签，将密码子优化后的序列插入表达载体pET-28a。以IPTG诱导型启动子PT7控制Lys-C的高效表达，并针对重组菌株JM109DE3_PT7-LysC开展生物反应器高密度发酵生产Lys-C。然后收集和溶解包涵体得到Lys-C变性液，通过Sephadex G25层析脱除DTT，并在Lys-C复性液中添加前导肽 (pre-N-pro) 辅助成熟肽蛋白折叠。进一步，通过切向流过滤、Ni NTA-Sepharose亲和层析和Sephacryl S-100层析等一系列纯化步骤，获得高纯度的重组Lys-C。最后进行酶切三肽底物和门冬胰岛素前体检测，分析重组Lys-C的活性水平。重组Lys-C发酵产量为2.4 g/L，经复性和纯化后的终产量可达48 mg/L。添加80 mg/L pre-N-pro促进了重组Lys-C的复性，复性后酶活相比于未添加pre-N-pro时提升了4.8倍，最高可达到13.8 AU/L。经过多步纯化后，重组Lys-C的比酶活为10.2 AU/mg，且对于门冬胰岛素前体的酶切转化率可达93.5%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220715003
摘要:
人体姿态估计是计算机视觉领域的热门研究课题，随着深度学习的发展，人体姿态估计模型已经能够精准预测人体关键点。针对关键点被遮挡、关键点重合以及复杂背景等问题，提出一种结合注意力机制的级联金字塔模型，将注意力机制加入特征提取网络中，使模型可以获得更丰富的特征信息，借助GlobalNet和RefineNet达到精准定位被遮挡关键点的目的。在公开数据集MPII、MS COCO2017和3DOH50K上的验证结果表明该模型在标准情况和被遮挡情况下人体姿态估计的准确度相较于以往模型有所提升，且具有鲁棒性。
人体姿态估计是计算机视觉领域的热门研究课题，随着深度学习的发展，人体姿态估计模型已经能够精准预测人体关键点。针对关键点被遮挡、关键点重合以及复杂背景等问题，提出一种结合注意力机制的级联金字塔模型，将注意力机制加入特征提取网络中，使模型可以获得更丰富的特征信息，借助GlobalNet和RefineNet达到精准定位被遮挡关键点的目的。在公开数据集MPII、MS COCO2017和3DOH50K上的验证结果表明该模型在标准情况和被遮挡情况下人体姿态估计的准确度相较于以往模型有所提升，且具有鲁棒性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220508002
摘要:
采用3款不同软化点的石油基沥青，以液相包覆法处理天然石墨，对所得样品的粒度、结构、形貌和电化学性能等进行分析。结果表明，采用250 ℃软化点的沥青包覆天然石墨表现出最佳的电化学性能，其首次库伦效率由84.7%提高到88.04%，250次循环的容量保持率由63.14%提高到81.19%。低软化点沥青由于炭化时轻组分释放，包覆层形成大量微孔导致不可逆容量损失较多，高软化点沥青有利于形成完整包覆层，其对天然石墨的循环性能和倍率性能改善最佳。
采用3款不同软化点的石油基沥青，以液相包覆法处理天然石墨，对所得样品的粒度、结构、形貌和电化学性能等进行分析。结果表明，采用250 ℃软化点的沥青包覆天然石墨表现出最佳的电化学性能，其首次库伦效率由84.7%提高到88.04%，250次循环的容量保持率由63.14%提高到81.19%。低软化点沥青由于炭化时轻组分释放，包覆层形成大量微孔导致不可逆容量损失较多，高软化点沥青有利于形成完整包覆层，其对天然石墨的循环性能和倍率性能改善最佳。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220812001
摘要:
针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识，且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题，构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱，分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系，并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明，该模型具有良好的抽象特征提取能力，在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的识别精度，且连通性矩阵的可视化结果表明大脑额叶区对脑力负荷变化较敏感。
针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识，且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题，构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱，分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系，并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明，该模型具有良好的抽象特征提取能力，在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的识别精度，且连通性矩阵的可视化结果表明大脑额叶区对脑力负荷变化较敏感。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220721002
摘要:
针对二维下料问题板材单一的特点，研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样，毛坯规格多样且数量庞大，是NP完全问题。针对该问题的特点，将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后，如仍有毛坯剩余，则进入非规整阶段采用BL算法下料剩余毛坯。根据模型特点，提出变邻域人工蜂群算法VNABC，设计两种解码策略STD和SLD并改进了VNABC算法的操作算子。最后，采用响应面分析法对VNABC进行参数标定。通过仿真实验将VNABC与GA、NUS、SA、ABC算法进行了对比分析，实验结果说明了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。
针对二维下料问题板材单一的特点，研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样，毛坯规格多样且数量庞大，是NP完全问题。针对该问题的特点，将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后，如仍有毛坯剩余，则进入非规整阶段采用BL算法下料剩余毛坯。根据模型特点，提出变邻域人工蜂群算法VNABC，设计两种解码策略STD和SLD并改进了VNABC算法的操作算子。最后，采用响应面分析法对VNABC进行参数标定。通过仿真实验将VNABC与GA、NUS、SA、ABC算法进行了对比分析，实验结果说明了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220819001
摘要:
采用溶胶-凝胶法制备了钐(Sm)掺杂 MnCeTiOx催化剂，提高了其低温催化活性和抗SO2中毒能力。采用BET，XRD，SEM，NH3−TPD，H2−TPR，XPS等一系列表征手段考察了Sm对MnCeTiOx催化剂活性的影响。结果表明，Sm的掺杂可以抑制催化剂中TiO2的结晶度，增加催化剂比表面积，使活性元素分散均匀。同时，Sm的引入改善了催化剂表面酸性，提高了表面吸附氧浓度以及Mn4+/Mn，Ce3+/Ce的比值。因此，在180~270 ℃内，催化剂活性保持在98%以上。Sm掺杂能有效提高催化剂抗SO2中毒能力，在抗硫中毒测试中催化剂活性仅下降2.17%。
采用溶胶-凝胶法制备了钐(Sm)掺杂 MnCeTiOx催化剂，提高了其低温催化活性和抗SO2中毒能力。采用BET，XRD，SEM，NH3−TPD，H2−TPR，XPS等一系列表征手段考察了Sm对MnCeTiOx催化剂活性的影响。结果表明，Sm的掺杂可以抑制催化剂中TiO2的结晶度，增加催化剂比表面积，使活性元素分散均匀。同时，Sm的引入改善了催化剂表面酸性，提高了表面吸附氧浓度以及Mn4+/Mn，Ce3+/Ce的比值。因此，在180~270 ℃内，催化剂活性保持在98%以上。Sm掺杂能有效提高催化剂抗SO2中毒能力，在抗硫中毒测试中催化剂活性仅下降2.17%。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220606002
摘要:
针对工业互联网的高速发展，产生大量的工业网络流量数据，造成传统的工控入侵检测算法检测精度不高、时间效率低的问题，本文提出了一种结合改进的麻雀搜索算法（ISSA）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的工控入侵检测模型，它可以在不牺牲检测性能的情况下还具有高速处理大量工业数据的能力。论文采用改进的ISSA算法解决LightGBM超参数调整困难的问题，首先引入离散解码策略，避免整形超参数出现小数；其次，优化了初始种群的生成方式，提高了种群多样性；最后，改进了算法的位置更新函数，使算法具有更优的全局搜索能力。将ISSA运用到LightGBM入侵检测模型进行参数寻优，针对海量标准工控网络数据集的研究结果表明，该方法具有更高的检测精度和时间效率，特别适合处理大量工业数据。
针对工业互联网的高速发展，产生大量的工业网络流量数据，造成传统的工控入侵检测算法检测精度不高、时间效率低的问题，本文提出了一种结合改进的麻雀搜索算法（ISSA）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的工控入侵检测模型，它可以在不牺牲检测性能的情况下还具有高速处理大量工业数据的能力。论文采用改进的ISSA算法解决LightGBM超参数调整困难的问题，首先引入离散解码策略，避免整形超参数出现小数；其次，优化了初始种群的生成方式，提高了种群多样性；最后，改进了算法的位置更新函数，使算法具有更优的全局搜索能力。将ISSA运用到LightGBM入侵检测模型进行参数寻优，针对海量标准工控网络数据集的研究结果表明，该方法具有更高的检测精度和时间效率，特别适合处理大量工业数据。
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doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220518001
摘要:
通过对市面上的奶茶产品进行调研和测定，结合人们日常消费习惯，以奶茶中总糖和咖啡因浓度的中位数为标准灌胃小鼠。在常规饲料和高糖高脂饲料喂养的基础上，使用C57 BL/6J雄性小鼠模拟人每天喝1杯奶茶摄入的蔗糖和咖啡因量，以体重、血糖、血脂、炎症因子和组织学检查作为评价指标，研究蔗糖和咖啡因的持续摄入对小鼠生理代谢的影响。实验结果表明：所选取奶茶样品中总糖含量范围为25 ~135 g/L，咖啡因含量范围为190 ~853 mg/L；与常规饲料组相比，常规饲料加蔗糖和咖啡因组空腹血糖值由4.27±0.06 mmol/L上升至5.43±0.39 mmol/L，血清肿瘤坏死因子-α质量浓度由89.48±2.85 ng/L上升至112.94±1.76 ng/L，血清白细胞介素-6质量浓度由49.31±3.23 ng/L上升至65.44±4.70 ng/L，体重增加值由3.33±0.64 g下降至2.45±0.51 g，血清甘油三酯浓度由0.88±0.29 mmol/L下降至0.74±0.04 mmol/L；与高糖高脂饲料组相比，高糖高脂饲料加蔗糖和咖啡因组体重增加值由8.38±1.42 g下降至3.67±1.23 g，血清甘油三酯浓度由0.86±0.07 mmol/L下降至0.71±0.06 mmol/L。长期摄入蔗糖和咖啡因混合溶液能使小鼠体重和血清甘油三酯下降，但会使空腹血糖和促炎因子增加。
通过对市面上的奶茶产品进行调研和测定，结合人们日常消费习惯，以奶茶中总糖和咖啡因浓度的中位数为标准灌胃小鼠。在常规饲料和高糖高脂饲料喂养的基础上，使用C57 BL/6J雄性小鼠模拟人每天喝1杯奶茶摄入的蔗糖和咖啡因量，以体重、血糖、血脂、炎症因子和组织学检查作为评价指标，研究蔗糖和咖啡因的持续摄入对小鼠生理代谢的影响。实验结果表明：所选取奶茶样品中总糖含量范围为25 ~135 g/L，咖啡因含量范围为190 ~853 mg/L；与常规饲料组相比，常规饲料加蔗糖和咖啡因组空腹血糖值由4.27±0.06 mmol/L上升至5.43±0.39 mmol/L，血清肿瘤坏死因子-α质量浓度由89.48±2.85 ng/L上升至112.94±1.76 ng/L，血清白细胞介素-6质量浓度由49.31±3.23 ng/L上升至65.44±4.70 ng/L，体重增加值由3.33±0.64 g下降至2.45±0.51 g，血清甘油三酯浓度由0.88±0.29 mmol/L下降至0.74±0.04 mmol/L；与高糖高脂饲料组相比，高糖高脂饲料加蔗糖和咖啡因组体重增加值由8.38±1.42 g下降至3.67±1.23 g，血清甘油三酯浓度由0.86±0.07 mmol/L下降至0.71±0.06 mmol/L。长期摄入蔗糖和咖啡因混合溶液能使小鼠体重和血清甘油三酯下降，但会使空腹血糖和促炎因子增加。
2023, 49(2): 153-160.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20211014002
摘要:
以高软化点石油沥青原料制备的沥青基球形活性炭（PSAC）为载体，采用浸渍法负载锡、铈氧化物制备SnOx-CeOx/PSAC系列催化剂，考察催化剂在低温下的脱硝性能，并采用N2吸附/脱附、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）等方法对催化剂进行表征。结果表明，在CeOx/PSAC催化剂中添加SnOx后催化剂的脱硝活性显著增加，但随着金属担载量（质量分数）增加，脱硝活性呈现先升高后降低的趋势，Sn、Ce担载量分别为5%和13%的SnOx-CeOx/PSAC（以Sn(5%)Ce(13%)/PSAC表示）催化剂具有最高的脱硝活性，在该催化剂条件下，100~300 ℃时可得到最高的NO转化率（98%）。添加SnOx后，CeO2在载体表面的分散性得到提高，由于Sn4+替代Ce4+掺杂于立方相CeO2晶格中形成固溶体，因而催化剂的脱硝活性提高。此外，与单组分铈催化剂相比，Sn(5%)Ce(13%)/PSAC催化剂具有较好的抗SO2毒化性能。
以高软化点石油沥青原料制备的沥青基球形活性炭（PSAC）为载体，采用浸渍法负载锡、铈氧化物制备SnOx-CeOx/PSAC系列催化剂，考察催化剂在低温下的脱硝性能，并采用N2吸附/脱附、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）等方法对催化剂进行表征。结果表明，在CeOx/PSAC催化剂中添加SnOx后催化剂的脱硝活性显著增加，但随着金属担载量（质量分数）增加，脱硝活性呈现先升高后降低的趋势，Sn、Ce担载量分别为5%和13%的SnOx-CeOx/PSAC（以Sn(5%)Ce(13%)/PSAC表示）催化剂具有最高的脱硝活性，在该催化剂条件下，100~300 ℃时可得到最高的NO转化率（98%）。添加SnOx后，CeO2在载体表面的分散性得到提高，由于Sn4+替代Ce4+掺杂于立方相CeO2晶格中形成固溶体，因而催化剂的脱硝活性提高。此外，与单组分铈催化剂相比，Sn(5%)Ce(13%)/PSAC催化剂具有较好的抗SO2毒化性能。
2023, 49(2): 161-167.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20211130001
摘要:
采用内径286 mm、高7.2 m的气-液-固三相沸腾床反应器进行了液相间歇、气相连续的操作研究，以水、空气、Al2O3球形颗粒构成三相体系，在固含率（体积分数）12% ~ 30%和表观气速0.086 ~ 0.216 m/s下对宏观液相循环速度进行了测定。采用示踪剂法测定反应器进出口的多组示踪剂浓度曲线，使用MATLAB软件对液相轴向扩散系数进行求解，再代入爱因斯坦扩散系数定义式得到液相循环速度。实验结果表明，随着表观气速增大，液相循环速度相应增大；在固含率低于30%时，随着固含率增加，液相循环速度相应增加；但随着固含率进一步增大，液相循环速度的增幅越来越小。
采用内径286 mm、高7.2 m的气-液-固三相沸腾床反应器进行了液相间歇、气相连续的操作研究，以水、空气、Al2O3球形颗粒构成三相体系，在固含率（体积分数）12% ~ 30%和表观气速0.086 ~ 0.216 m/s下对宏观液相循环速度进行了测定。采用示踪剂法测定反应器进出口的多组示踪剂浓度曲线，使用MATLAB软件对液相轴向扩散系数进行求解，再代入爱因斯坦扩散系数定义式得到液相循环速度。实验结果表明，随着表观气速增大，液相循环速度相应增大；在固含率低于30%时，随着固含率增加，液相循环速度相应增加；但随着固含率进一步增大，液相循环速度的增幅越来越小。
2023, 49(2): 168-175.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20211116001
摘要:
为实时监控气流床气化炉的气化温度和运行状态，收集气化炉激冷系统和反应系统等系统的可测量数据，采用理论计算模型和遗传算法改进的BP(GABP)神经网络模型对气化炉出口温度进行预测，并与工业测量数据进行对比分析。结果表明，由激冷系统理论计算模型可以得到气化炉出口温度，但因测量参数敏感度低，导致温度预测精度和稳定性较差。采用GABP神经网络模型总体上可以提高预测温度的精度和稳定性，但反应系统中由于煤量波动和煤质数据缺乏等原因，导致部分区间预测误差较大；采用激冷系统参数可大幅提高绝大部分区间内温度的预测精度，预测误差保持在15 K以下，可满足不同工况下的气化炉温度实时在线监测需要。
为实时监控气流床气化炉的气化温度和运行状态，收集气化炉激冷系统和反应系统等系统的可测量数据，采用理论计算模型和遗传算法改进的BP(GABP)神经网络模型对气化炉出口温度进行预测，并与工业测量数据进行对比分析。结果表明，由激冷系统理论计算模型可以得到气化炉出口温度，但因测量参数敏感度低，导致温度预测精度和稳定性较差。采用GABP神经网络模型总体上可以提高预测温度的精度和稳定性，但反应系统中由于煤量波动和煤质数据缺乏等原因，导致部分区间预测误差较大；采用激冷系统参数可大幅提高绝大部分区间内温度的预测精度，预测误差保持在15 K以下，可满足不同工况下的气化炉温度实时在线监测需要。
2023, 49(2): 176-187.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220112002
摘要:
脱硫过程的准确建模是实现氢气分配网络和脱硫过程协同优化的基础。脱硫过程模型的简化和假设会导致结果次优，而基于过程热力学的严格过程模型会带来繁琐的计算工作量。为解决这一困境，提出了一种基于代理模型技术的炼油厂氢气网络和硫化氢脱除过程耦合优化的新策略。基于严格脱硫过程模型开发其代理模型，再将代理模型集成到氢气网络优化的数学规划模型中，以实现高效准确求解。将该方法应用于国内某炼油厂的氢网络集成，在有效控制系统中硫化氢含量的同时实现了系统优化。相比于基于简化脱硫模型的文献方法，本文方法所得结果较优，证明了该方法的有效性。
脱硫过程的准确建模是实现氢气分配网络和脱硫过程协同优化的基础。脱硫过程模型的简化和假设会导致结果次优，而基于过程热力学的严格过程模型会带来繁琐的计算工作量。为解决这一困境，提出了一种基于代理模型技术的炼油厂氢气网络和硫化氢脱除过程耦合优化的新策略。基于严格脱硫过程模型开发其代理模型，再将代理模型集成到氢气网络优化的数学规划模型中，以实现高效准确求解。将该方法应用于国内某炼油厂的氢网络集成，在有效控制系统中硫化氢含量的同时实现了系统优化。相比于基于简化脱硫模型的文献方法，本文方法所得结果较优，证明了该方法的有效性。
2023, 49(2): 188-195.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220103001
摘要:
姜黄素在3种吐温聚集体中的稳定性和结合常数的大小顺序为：吐温-85囊泡 > 吐温-60囊泡 > 吐温-80胶束。紫外吸收光谱和荧光发射光谱测定结果表明姜黄素以疏水作用为主要驱动力包载于吐温聚集体的烷基链疏水区域。核磁共振氢谱测定结果表明姜黄素的包载位置和作用力与吐温的烷基链结构有密切关系。相比粒径约为92 nm的吐温-60囊泡，烷基链中含有双键的吐温-80的疏水区域生成了具有疏松排列结构的吐温-80胶束，这使得姜黄素表现出较低的稳定性、结合常数，以及紫外吸收强度和荧光发射强度。带有3条不饱和烷基链的吐温-85能够生成粒径约为150 nm的囊泡，其双分子层具有最高疏水性，因此其对姜黄素有最好的包载效果。
姜黄素在3种吐温聚集体中的稳定性和结合常数的大小顺序为：吐温-85囊泡 > 吐温-60囊泡 > 吐温-80胶束。紫外吸收光谱和荧光发射光谱测定结果表明姜黄素以疏水作用为主要驱动力包载于吐温聚集体的烷基链疏水区域。核磁共振氢谱测定结果表明姜黄素的包载位置和作用力与吐温的烷基链结构有密切关系。相比粒径约为92 nm的吐温-60囊泡，烷基链中含有双键的吐温-80的疏水区域生成了具有疏松排列结构的吐温-80胶束，这使得姜黄素表现出较低的稳定性、结合常数，以及紫外吸收强度和荧光发射强度。带有3条不饱和烷基链的吐温-85能够生成粒径约为150 nm的囊泡，其双分子层具有最高疏水性，因此其对姜黄素有最好的包载效果。
2023, 49(2): 196-201.
doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20220126001
摘要:
以不同透气度水松纸的中支卷烟为研究对象，分析测试了卷烟主流烟气成分，并采用红外热像仪测定了卷烟的燃烧温度。结果表明：随着水松纸透气度增大，中支卷烟主流烟气中总粒相物、水分、焦油、烟碱和CO质量均呈显著下降趋势，抽吸口数呈增加趋势；单口总粒相物、水分、焦油以及CO释放量直线降低，单口烟碱释放量基本没有变化。感官质量方面，随着水松纸透气度的增加，烟气特性均呈下降趋势，吃味特性则先上升后下降，香气和谐调性下降较明显，杂气呈先上升后下降趋势。中支卷烟抽吸最高温度、最高温平均温度、抽吸平均温度以及峰值平均值等随着水松纸透气度的增加均呈下降趋势，阴燃平均温度未发生明显变化。水松纸透气度变化造成卷烟滤嘴通风发生改变，不仅稀释了主流烟气指标，同时滤嘴通风度的增加抑制了烟丝的充分燃烧，从而导致燃烧温度降低。在保证整体香气特性、烟气特性的前提下，可适当提高水松纸的透气度来降低部分杂气和刺激性，从而提升整体抽吸舒适性。
以不同透气度水松纸的中支卷烟为研究对象，分析测试了卷烟主流烟气成分，并采用红外热像仪测定了卷烟的燃烧温度。结果表明：随着水松纸透气度增大，中支卷烟主流烟气中总粒相物、水分、焦油、烟碱和CO质量均呈显著下降趋势，抽吸口数呈增加趋势；单口总粒相物、水分、焦油以及CO释放量直线降低，单口烟碱释放量基本没有变化。感官质量方面，随着水松纸透气度的增加，烟气特性均呈下降趋势，吃味特性则先上升后下降，香气和谐调性下降较明显，杂气呈先上升后下降趋势。中支卷烟抽吸最高温度、最高温平均温度、抽吸平均温度以及峰值平均值等随着水松纸透气度的增加均呈下降趋势，阴燃平均温度未发生明显变化。水松纸透气度变化造成卷烟滤嘴通风发生改变，不仅稀释了主流烟气指标，同时滤嘴通风度的增加抑制了烟丝的充分燃烧，从而导致燃烧温度降低。在保证整体香气特性、烟气特性的前提下，可适当提高水松纸的透气度来降低部分杂气和刺激性，从而提升整体抽吸舒适性。
