十二烷基苯磺酸酯淀粉的制备

为拓展玉米淀粉的用途,以玉米淀粉为原料,十二烷基苯磺酸钠为酯化剂,干法制备十二烷基苯磺酸酯淀粉,并用红外光谱对其结构进行表证。分别以十二烷基苯磺酸钠与玉米淀粉物质的量的比、反应时间和反应pH值对十二烷基苯磺酸酯化淀粉的取代度、黏度和黏度热稳定性的影响进行实验。结果表明：在十二烷基苯磺酸钠与玉米淀粉物质的量的比0.06、反应时间4h、反应pH14 条件下制备的十二烷基苯磺酸酯淀粉的取代度较适宜,黏度最高,黏度热稳定性最好。     

半焦掺混煤粉MILD燃烧的数值模拟及分析

研究了MILD燃烧方式下半焦(其挥发分小于4%,)掺混煤粉燃烧的着火、燃烧和燃尽特性.首先通过与国际火焰研究基金会(IFRF)的煤粉MILD燃烧实验数据对比,验证数值模拟方法的可行性.然后保持炉膛热功率和当量比不变,将半焦的掺混比例由0逐渐提高到40%,.研究发现,在MILD燃烧方式下,半焦掺混比例由0改变至40%,对炉内速度、温度、O_2浓度场和NO_x排放影响不明显,而对半焦燃尽率有显著影响.炉内反应氛围保持了MILD燃烧的优势,即温度峰值低且温度分布均匀,热力型和燃料型NO生成被抑制.在燃尽率方面,半焦掺混比例低于30%,时,燃料总体燃尽率始终高于90%,.减少半焦粒径或提高一次风温均可进一步提升燃尽率.     

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM-MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.467 7 kW·h/m³...     

水蒸气和KOH二次活化对活性炭孔隙结构的影响研究

以商业活性炭为原料，采用水蒸气和KOH为活化剂，在不同活化条件下制备二次活化样品。用DFT方程考察活性炭孔径的变化；用FT-IR技术对活性炭表面官能团进行分析表征；采用XRD技术测试活性炭中的乱层结构。结果表明：无论何种活化方式，延长活化时间和提高活化温度，均有利于制备高比表面积且孔径发达的活性炭；化学二次活化较物理活化更易制得高比表面积且孔径发达的活性炭，且两种活化方式制备的活性炭的孔结构存在明显的差异；在适宜的条件下，KOH二次活化制备的活性炭在孔径<4.00 nm的范围内孔结构发达，孔径在4.00 nm～8.00 nm出现明显的分布峰，且石墨化结构破坏严重。     

融合简化句法信息的端到端方面级情感分析

端到端方面级情感分析（E2E-ABSA）通过联合标签的方式识别评论中的方面术语，并对其进行情感极性分类。现有模型关注于改进特征编码器和解码器来提升性能。对于该任务而言，方面术语通常以组块的形式出现，且方面术语和观点术语具有句法关联，有效利用上述特性将有利于E2E-ABSA。提出了一种融合简化句法信息的E2E-ABSA模型。通过常用的句法分析获得评论的原始句法依赖树。同时，制定一组规则对句法依赖树进行重构，以获得简洁的句法信息。利用注意力机制将重构的句法信息融合到模型中，获得方面术语和观点术语的相关特征，从而更好地完成方面级情感分析。在两个公共评论数据集上进行验证，实验结果证明了该模型的有效性，且消融实验证明简化的句法信息确实有利于端到端方面级情感分析任务的完成。     

基于多策略原型生成的低资源神经机器翻译

资源丰富场景下,利用相似性翻译作为目标端原型序列,能够有效提升神经机器翻译的性能.然而在低资源场景下,由于平行语料资源匮乏,导致不能匹配得到原型序列或序列质量不佳.针对此问题,提出一种基于多种策略进行原型生成的方法.首先结合利用关键词匹配和分布式表示匹配检索原型序列,如未能获得匹配,则利用伪原型生成方法产生可用的伪原型序列.其次,为有效地利用原型序列,对传统的编码器-解码器框架进行改进.编码端使用额外的编码器接收原型序列输入;解码端在利用门控机制控制信息流动的同时,使用改进的损失函数减少低质量原型序列对模型的影响.多个数据集上的实验结果表明,相比基线模型,所提出的方法能够有效提升低资源场景下的机器翻译性能.     

QV-Electra:引入Query-Value注意力机制的预训练文本分类模型

预训练语言模型的作用是在大规模无监督语料上基于特定预训练任务获取语义表征能力，故在下游任务中仅需少量语料微调模型且效果较传统机器学习模型(如CNN、RNN、LSTM等)更优。常见的预训练语言模型如BERT、Electra、GPT等均是基于传统Attention机制搭建。研究表明，引入Query-Value计算的QV-Attention机制效果较Attention机制有所提升。该文模型QV-Electra将QV-Attention引入预训练模型Electra,该模型在保留Electra预训练模型参数的同时仅通过添加0.1%参数获得性能提升。实验结果表明，QV-Electra模型在同等时间的情况下，相较于传统模型以及同等参数规模预训练模型能取得更好的分类效果。     

融入依存句法信息的事件时序关系识别

事件时序关系识别有助于读者理清文章脉络，把握全局发展趋势，是重要的自然语言理解任务之一。现有的事件时序关系识别方法专注于提取事件触发词前后的局部信息，然而事件句中的事件信息分布较为分散，导致模型在编码过程中丢失部分事件信息。针对上述问题，针对文本特征提出一种双路依存注意力机制来聚合事件句信息，通过单词的父子节点信息构建出双路依存矩阵，将句法信息融入到词嵌入中。将该机制与双向长短期记忆网络（bidirectional long short term memory,Bi-LSTM）结合，可以使事件时序关系模型的性能得到显著提高。该文在越南语数据集与英语数据集上进行对比实验，结果表明所提方法优于主流的神经网络方法。