基于 CFD 和 LightGBM 算法的建筑室内温度 全局预测模型

温度控制对建筑节能意义重大,室内温度准确预测是建筑温度精确控制的前提。本文提出一种基于计算流体动力学(CFD)和LightGBM算法的建筑室内全局温度预测模型实现对同一时间全局温度模拟和全局时间序列温度变化预测。基于空间建筑结构、传感器精度范围和实际温度控制范围简化的CFD简化模型满足精度要求同时解决了数据冗余的问题,更具备实践性。在此基础上通过LightGBM和LSTM算法模拟全局区域温度空间序列变化规律,采用LightGBM算法预测温度时间序列变化实现对室内温度全局预测。试验采用某地区烟草储存库全年建筑运行数据和室内外温度监测数据,构建室内全局温度预测模型,通过实际测量温度数据实验验证,建筑全局5 h温度分布预测准确系数为0.955 4,60 h温度范围预测准确系数为0.994 0,对比ANN,BP,LSTM算法,本文模型平均准确系数提高0.022 4~0.014 7。     

采用低温穿流工艺制备苯酐催化剂

采用低温穿流工艺制备了新型苯酐催化剂,通过考察活性组分的负载量和催化剂的强度,确定了适宜的催化剂制备工艺条件:黏结剂添加量(基于原料中活性组分前体的质量)10.0%,喷涂装置主机转速8.0～8.5 r/min,喷涂时热风进口温度130℃、出口温度80℃。SEM和XPS表征结果显示,低温穿流工艺与高温制备方法相比,催化剂活性涂层致密均匀,强度明显改善;涂层内活性组分分布均匀,有利于催化剂活性和稳定性的提高。单管模试评价结果表明,在空气流量为4.0 m3/h、进料中邻二甲苯质量浓度约为90 g/m3、盐浴温度约为355℃的条件下,苯酐质量收率达到112%以上;且催化剂抗频繁开停车能力强、稳定性好。     

一种远距离行人小目标检测方法

远距离行人小目标成像像素少、缺乏纹理信息,深度卷积神经网络难以提取小目标细粒度特征,难以准确识别与检测。本文提出一种远距离行人小目标检测方法。首先,在YOLOv4的基础上引入浅层特征改进特征金字塔,提取行人小目标细粒度特征,提出引力模型特征自适应融合方法,增加多层次语义信息之间的关联度,防止小目标特征信息流失。然后,采用增强型超分辨率生成对抗网络增加行人小目标特征数量,提高行人小目标检测准确率。最后,选取图像像素中占比范围为0.004%～0.026%的行人小目标建立试验数据集,通过与Faster RCNN、ION、YOLOv4对比实验验证。结果表明,本文方法mAP_0.5提高了25.2%、26.3%、11.9%,FPS达到24,研究成果在远距离安防监测监控领域具有重要应用价值。     

等离子体增强原子层沉积AlN外延单晶GaN研究

氮化镓(GaN)作为第三代半导体材料,具有较大的禁带宽度,较高的击穿电场强度、电子迁移率、热导系数以及直接带隙等优异特性,被广泛应用于电子器件和光电子器件中。由于与衬底的失配问题,早期工艺制备GaN材料难以获得高质量单晶GaN薄膜。直到采用两步生长法,即先在衬底上低温生长氮化铝(AlN)成核层,再高温生长GaN,才极大地提高了GaN材料的质量。目前用于制备AlN成核层的方法有磁控溅射以及分子束外延等,为了进一步提高GaN晶体质量,本研究提出在两英寸c面蓝宝石衬底上使用等离子体增强原子层沉积(Plasma-enhanced AtomicLayerDeposition,PEALD)方法制备AlN成核层来外延GaN。相比于磁控溅射方法,PEALD方法制备AlN的晶体质量更好;相比于分子束外延方法, PEALD方法的工艺简单、成本低且产量大。沉积AlN的表征结果表明,AlN沉积速率为0.1 nm/cycle,并且AlN薄膜具有随其厚度变化而变化的岛状形貌。外延GaN表征结果表明,当沉积厚度为20.8 nm的AlN时, GaN外延层的表面最平整,均方根粗糙度为0.272 nm,同时具有最好的光学...     

新型高负荷苯酐催化剂

通过单管模试装置研究了邻二甲苯氧化制苯酐(PA)高负荷催化剂工艺参数的变化以及催化剂的稳定性。该催化剂在单管风量4 0m3/h、盐浴温度358～360℃的条件下,邻二甲苯质量浓度达85～90g/m3,反应器出口苯酐质量收率111%～113%,粗苯酐中苯酞质量分数不大于0 04%。同时,重复性实验表明,该催化剂具有很好的重复性能。此外,在催化剂开车初期,少量停车次数对催化剂性能无明显影响,高热点温度实验表明,该催化剂具有良好的耐热稳定性。     

基于波束形成的变压器噪声成像技术研究与应用

作为变电站中最为昂贵和重要的设备,变压器一直是科研人员的研究重点对象。目前对变压器噪声源识别的相关研究较少,因此结合波束形成技术针对变压器噪声源识别展开研究。首先根据所调研的变压器噪声特性,确定了所关注的噪声频段和所用的声源识别方法,阐述了宽带信号的波达方向估计与波束形成的相关理论,进而整理出了一种基于频域数据的宽带变压器信号定位思路,利用仿真结果证实了所提定位思路的合理性与准确性。最后基于LabVIEW平台搭建了一套变压器噪声源识别系统,并通过对不同情况下实际运行变压器的现场试验,对系统的定位效果进行了测试,其定位误差在2°左右,结果证明噪声源识别思路和搭建的系统平台具有良好的可靠性与可用性。