潮河流域降雨径流变化趋势分析

基于趋势分析、突变分析和小波分析方法对密云水库主要汇水流域之一的潮河流域1973—2013年的降雨径流资料进行分析,结果表明:潮河流域1973—2013年的降雨量总体保持稳定且有缓慢减少的趋势。1998年降雨量突然增多主要是由于气候异常引起的突变。流域的径流量呈显著减少趋势,特别是1998—2013年经历连续15年的干旱,密云水库来水量明显减少。突变检验结果表明1998年是流域降雨径流变化发生突变的显著年份。近年来强烈的人类活动是造成径流持续明显减少的主要因素,当人类取用水活动影响较弱时,径流变化同降雨变化基本保持一致。潮河流域降雨、径流变化受自然气候变化和人类活动影响,其变化周期均包括2个主变化周期,其中降雨有2~3年的变化周期,径流变化有3~6年变化周期。根据周期变化特征,潮河流域未来降雨量基本保持稳定,但由于人类活动的强烈影响,即使某些特别年份降雨量波动性增多,但密云水库入库流量总体仍将维持在比较低的水平。     

1-氯辛烷的合成研究

以复合催化剂H—Z取代无水氯化锌作催化剂，用正辛醇与干燥的氯化氢气合成了1-氯辛烷，产率提高了15％(wt)，反应速度提高一倍。     

巯基乙酸异辛酯的合成

以氯乙酸、异辛醇为原料,固体超强酸做催化剂,在减压条件下合成了氯乙酸异辛酯;氯乙酸异辛酯与硫代硫酸钠在PTC(相转移催化剂,下同)作用下形成Bunte盐,再经酸解、还原,生成巯基乙酸异辛酯。考察了各因素对产品产率的影响,得出最佳工艺:酯化过程中异辛醇与氯乙酸的量比1 0,固体超强酸催化剂SA的用量为反应物总质量的0 6%,反应时间为2 5～3h;巯基化过程中氯乙酸异辛酯与硫代硫酸钠的量比1 0∶1 0,硫酸用量为反应物总质量的10%,还原时间为60min,锌粉用量占反应物总质量的2 0%。在此工艺条件下产品总产率达95%以上,精制后产品纯度w(巯基乙酸异辛酯)>99%。     

单晶金刚石膜与多晶金刚石膜的制备工艺及性能

本文主要介绍了用微波等离子体化学气相沉积法(以下简称MP CVD法)以甲醇-氢气混合气和丙酮-氢气混合气为源气体,分别以单晶硅的(111)面和人造金刚石的(100)面为衬底材料,制备出了面积为20mm×20mm厚为10μm的多晶金刚石膜和面积为1.0mm×1.0mm厚为5μm的单晶金刚石膜。通过试验发现,源气体配比和衬底温度对薄膜质量起决定性作用。另外,衬底在反应腔中的位置对薄膜的生成也有很大影响。单晶金刚石膜制备过程中衬底金刚石的晶体取向与金刚石薄膜的生长及质量有密切的关系。在金刚石的(100),(110)和(111)面上分别获得了单晶金刚石膜和金刚石多晶粒子。选用扫描电镜、显微激光拉曼、反射电子衍射对多晶金刚石膜及单晶金刚石膜的性能进行了测试。     

微滤法脱除皮革废水中有机物性能的研究

研究了微滤法脱除皮革废水中有机物的性能,并考察了其影响因素,对其主要操作条件进行了优化.试验中以COD指标来表征微滤法对有机物的脱除性能.其对皮革废水中COD去除率约为40%,酸性条件有利于COD去除,最佳操作pH为5,且蛋白质并不是影响皮革废水中COD水平的主导因素.同时比较了微滤法、活性炭吸附、生物吸附、超滤等方法对皮革废水中COD的脱除性能.     

氯乙酸异辛酯合成研究

以氯乙酸、异辛醇为原料，固体超强酸作催化剂，在减压条件下合成了氯乙酸异辛酯。考察了各种因素对酯化率的影响，得出最佳条件为：异辛酯与氯乙酸的摩尔比1．0：1．0，固体超强酸催化剂SA的用量为反应物总质量的0．5％，反应时间为3h，真空度为95-98kPa，酯化率达99．6％(以氯乙酸计)。自制SA催化剂催化活性稳定，不腐蚀设备，无环境污染，可多次重复使用，催化活性基本不变。     

基于改进的神经网络循环流化床锅炉建模

提出了基于改进的BP神经网络的方法,并引入附加动量项和自适应学习率,根据所提的建模方法进行实际建模.计算结果表明,该模型能够较好地对床温进行预测,可以反映主要参数变化时循环流化床锅炉床温的动态特性,说明了该建模方法的可行性.     

钢框架-钢板剪力墙结构修复后的使用性能指标

为便于钢框架-钢板剪力墙结构震后快速修复,统计既有实验结果,提出修复后使用的三级性能指标,基于等效拉杆理论,研究结构在侧向载荷作用下塑性铰的出现顺序、层间位移角和结构应力发展等情况,并建立有限元模型对指标进行验证.结果 表明:在一级修复性能指标(位移角1/220)下,结构板墙轻微受损,对应的修复方法为对板墙进行轻微修复;在二级修复性能指标(位移角1/110)下,结构板墙几乎全面进入塑性状态,需要考虑换板或增加加劲肋修复;在三级修复性能指标(位移角1/85)下,结构板墙已经全部进入屈服状态,而且框架梁端也出现塑性铰,此时不仅需要对板墙进行修复,还要考虑对框架进行修复.     

基于Faster R-CNN的灵武长枣图像检测方法

基于机器视觉技术自动采摘地方特色林果灵武长枣时,自然变化的环境会极大地影响检测的准确率。为适应时时变化的自然环境,提出基于双损失函数的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）集成学习模型。建立图像数据集,包括训练集和测试集;根据特征搭建Faster R-CNN模型,在RPN层利用softmax作为基础分类器得到感兴趣区域;以此为特征图再结合一层损失函数,分别利用Large Marge Softmax Loss（L-softmax）、Angular Softmax Loss（A-softmax）做损失计算,取各类最大值;加载训练集进行图像训练得到检测器,将已训练好的检测器通过测试集得出结果图像,完成图像检测。同单一损失函数网络、标准的ResNet101以及ResNet50网络结构进行对比,该图像检测网络方法的精确率为0.982 6,召回率为0.921 3,平均精度为0.9。     

马钢4000m3高炉焦炭管控的探讨

通过对国内大型高炉生产操作技术、经验及相关指标的分析,提出马钢4000m~3高炉要实现进一步降低燃料消耗,焦炭质量应达到的要求。