焦炉煤气排水器堵塞处理方法改进

焦炭炼焦过程中产生的焦炉煤气经净化后可作为工业燃料，通过煤气管道提供给用户使用。然而，由于焦炉煤气中含有机械及化学杂质，主要通过煤气排水器下排尘管排出。焦炉煤气管道在长时间输送煤气的过程中,煤气沉积物持续积累在煤气排水器内部,若不及时处理将造成煤气大量积水，致使煤气管道有效管内径逐渐缩小,极大地降低管道长期输送煤气能力，严重时因积水过多造成管道支架超负荷。文中主要针对常年运行的焦炉煤气排水器堵塞问题，通过引用泄压阀对原有方法进行改进，有效避免了蒸汽烫伤与阀门开裂等安全隐患，排水器堵塞问题得到解决。     

温度传感器在数据采集系统中的应用

介绍了AD590温度传感器在以PIC16F87X系列单片机为微处理器的温度数据采集系统中的应用，着重讨论了系统测量电路的设计及几种设计方法的比较，并由于单片机自身强大的功能，因而设计简单，工作可靠。文中给出了系统软硬件设计方法，经试验测定具有较高的测量精度，能满足一般测温系统的要求。     

增强分子拓扑信息的多任务图神经网络算法

以分子毒性为代表的分子属性预测在以药物设计为主的多个领域的发展中发挥着重要作用，但直接利用分子结构信息快速且准确地预测分子毒性一直是一个挑战。目前，卷积网络和图网络等深度学习方法的出现在这个问题的解决上得到了一定的进展。而以图网络为主的深度学习方法在分子毒性预测中存在两个关键问题，影响预测性能：第一，数据驱动使得模型在面对小批量数据时依然没有可靠的性能。第二，建模分子结构只考虑了天然共价键，只能提供粗粒度的信息。为解决上述问题，给出了一种对分子结构的新型建模方式MT-ToxGNN。该方法将多任务的思想融入图神经网络中，使得不同任务在训练时可以互相学习不同数据的可靠分布，从而避免在小批量数据上的过拟合问题。将分子编码成拓扑图结构时同时考虑分子内共价键以及非共价作用，就是在使用分子共价键构建传统图的边集之后，再使用非共价作用构建新型图的边集，从而弥补传统图网络对分子结构信息表示的不足。使用特别设计的图网络分别处理分子的共价与非共价信息，充分学习不同的分子结构。在与大量先进方法的性能比较中，MT-ToxGNN在多个分子毒性数据集上皮尔森系数指标达到了最佳。