Ni-P/HZSM-5催化木质素降解制备酚类化学品

采用Ni-P复合改性HZSM-5催化剂催化木质素降解制备高附加值的单酚类化学品，探讨了催化剂种类、金属负载量、反应温度、反应时间以及溶剂种类对木质素催化降解制备酚类化合物的影响。同时采用X射线衍射仪（XRD）、比表面积和孔径分析仪（BET）、化学吸附仪（NH₃-TPD）、热重分析仪（TG）以及气相色谱质谱联用仪（GC/MS）对催化剂以及液相产物进行分析表征，同时探讨其催化失活以及再生机制。结果表明：Ni、P高度分散在HZSM-5催化剂的表面，Ni的添加有效地弱化了C－C键，致使β-O-4和α-O-4发生断裂，有效地提高了木质素加氢解聚的活性，减少了焦炭的生成，但催化剂的再生水热稳定性较差，重复使用性较低。当采用甲醇为供氢试剂，在反应温度为220℃，氢气压力为2MPa，反应时间为8h，催化剂负载量为10%，NaOH为共催化剂时，其木质素的转化率为98.6%，酚类化合物的含量达到74.97%。产物以苯酚、愈创木酚和紫丁香酚为主，低温促进了紫丁香酚的产生。     

基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

矿山尾矿资源综合利用现状及前景分析

为提高我国尾矿资源的利用率和利用水平，分析了我国尾矿堆存量大、利用率低、开发利用研发力度不足等严峻现状，指出了问题存在的根源是技术水平不高、国家政策不到位和管理不善、相关矿山企业对尾矿利用重视不够，并针对问题提出了相关建议。     

利用信号重构的全球导航卫星系统欺骗干扰抑制方法

欺骗式干扰通过发射与真实卫星信号相似的信号误导接收机产生错误的定位结果，具有极大的危害。该文针对转发式欺骗干扰，提出一种基于信号重构的单天线欺骗干扰抑制方法。该方法首先通过参数估计方法估计出欺骗信号载波频率和码相位，然后构建欺骗信号子空间正交投影矩阵以抑制干扰。仿真实验结果表明该方法对欺骗干扰具有良好的抑制效果，能够保障接收机在干扰环境中实现有效定位，并具有较低的运算复杂度。     

基于强度场的八球万向节内套结构与静强度设计匹配研究

为了对八沟道等速万向节内套进行结构和静强度设计,从钢球选型出发,对八沟道等速万向节内套进行了结构参数正向设计.对内套危险截面进行了全场静强度设计,以理想静强度场为目标,定量匹配了危险截面静强度的材料、热处理,并对全场静强度设计进行了定量评价.使用MTS静扭转试验机对等速万向节总成进行了静强度扭转试验,并用显微硬度计对内套进行了显微硬度试验以验证理论,结果表明按照基于强度场的机械结构和零部件的静强度设计与匹配方法设计的八沟道等速万向节星形套能够满足强度和功能需求.     

大洋勘探船压载水系统设计

分析和研究最新生效的几种常用压载水管理公约规范,调研和对比目前市场上常用的几种压载水处理措施,综合对比分析各种压载水处理技术并结合大洋勘探船的特点选择合适的压载水处理技术,设计研究一型经济和环保的压载水系统,并进行压载水处理装置设备选型、系统设计和相关设备布置等。     

可持续煤矿矿井水处理与资源化技术综述

煤矿开采过程中会产生大量的废弃矿井水,不仅造成水资源的大量浪费,而且还威胁着矿区生态环境。本文综述了我国常见矿井水的常规处理方法,以及将矿井水视为水资源的可持续矿井水水处理与资源化技术,首次提出以“时间维度和空间维度”对矿井水进行全时空处理,并着重阐述了矿井水分级处理、分质利用技术,反渗透浓水处理与资源化技术,煤泥处理与资源化技术,以及重金属回收与利用技术等,对煤矿区矿井水处理与资源化利用具有指导意义。     

硅渣和玻璃粉直接烧结制备多孔材料的气孔结构与力学性能

以硅渣和玻璃粉为原料,采用粉体直接烧结法制备多孔材料,研究了烧结温度(700~900℃)、烧结时间(15~120min)和升温速率(10~100℃·min^-1)对多孔材料表观密度、气孔率、物相组成、抗压强度的影响。结果表明:气孔结构均匀性随烧结温度的升高而降低;表观密度随烧结温度的升高先减小后增大,随保温时间的延长而增大,随升温速率的增大而减小,气孔率的变化趋势与表观密度的相反;多孔材料的主要物相为玻璃相和硅、SiC、SiO2、Ca2Al2SiO7等结晶相,且结晶度随烧结温度的升高而降低;抗压强度随烧结温度的升高呈先增大后减小的趋势;当烧结温度为750℃,升温速率为30℃·min^-1,烧结时间为30 min时,多孔材料的主晶相为硅和Ca2Al2SiO7,抗压强度最大(1.60MPa),表观密度为0.43g·cm^-3,气孔率为80%。     

基于聚类的数据加权优化在犯罪预测中的应用

近年来，我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势，但是，犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力，打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据，提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类，然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据，继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习，从而预测犯罪案由。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法具有更好的预测效果，为公安实践工作中类似案件的侦破和预防，提供新的路径支撑。