虚拟过程工程监控系统的设计与实现

为实现对工业装置内流体流动与传递过程的三维实时高精度模拟,中国科学院过程工程研究所提出了虚拟过程工程(VPE)的构想。在VPE中,为采集实验数据、控制实验状态,需自行设计其监控系统。本文根据VPE的整体需要对监控系统进行了需求分析,在此基础上对底层通信协议、实时数据采集与控制、数据存储与管理、数据处理与显示等方面进行了设计与实现。经运行验证,所实现的监控系统功能可很好地满足VPE的需要,为VPE提供了良好的功能支撑。     

支持向量机在化学主题爬虫中的应用

爬虫是搜索引擎的重要组成部分,它沿着网页中的超链接自动爬行,搜集各种资源。为了提高对特定主题资源的采集效率,文本分类技术被用来指导爬虫的爬行。本文把基于支持向量机的文本自动分类技术应用到化学主题爬虫中,通过SVM 分类器对爬行的网页进行打分,用于指导它爬行化学相关网页。通过与基于广度优先算法的非主题爬虫和基于关键词匹配算法的主题爬虫的比较,表明基于SVM分类器的主题爬虫能有效地提高针对化学Web资源的采集效率。     

网络搜索引擎的性能优化策略和相关技术

由于检索结果的不准确性,使网络搜索引擎有时难以满足用户的查询需求。因此,在传统搜索引擎技术的基础上,采用其它理论和技术来提高搜索引擎的查准率,可以对搜索引擎进行性能优化。该文提出了几种对网络搜索引擎进行性能优化的策略,并对相关的实现技术进行了探讨。根据网络资源的权威性及其与用户查询的相关性对检索结果进行排序,可以有效提高结果的准确度;通过基于概念的信息检索技术和信息的自动分类技术可以有效地对用户查询进行语义的扩充和理解,更好地满足用户需求;实现搜索引擎的个性化查询和专业化查询,也是提高搜索引擎性能的重要途径。     

营养物及补料方式对重组酵母产α-淀粉酶的影响

研究了两段培养中基质浓度、配比及天然氮源添加方式对重组酵母发酵生产(-淀粉酶的影响。结果表明,重组酵母发酵适宜的初糖浓度为7g·L-1,葡萄糖和基础氮配比为7:4,生长期补料碳氮比为5:1,且产酶期供给天然氮源以少量多次脉冲补加酵母膏为宜。于2L发酵罐中培养,证明脉冲补加酵母膏、流动添加基本营养物的补料分批培养方式是有效的,指数流加基本营养物较之恒流量流加更能提高菌体浓度和(-淀粉酶表达水平。培养60小时细胞量达24.5g·L-1,酶活力达97.3U·mL-1。     

Internet化学信息的系统挖掘工具

本文简要介绍中国科学院过程工程所(原化工冶金所)在Internet化学化工信息资源系统挖掘方面正在形成的一个较完整的化学专业信息获取平台,包括:(1)国家科学数字图书馆化学学科信息门户ChIN;(2)网络化学化工专业搜索引擎ChemEngine;(3)化学深层网挖掘工具ChemDB Portal.其中ChIN已经成熟,是国内权威、中国唯一被国际承认的网络化学资源导航系统;ChemEngine是通用搜索引擎技术与化学相关的领域知识相结合形成的化学化工专业搜索引擎,初步测试优于国际具有类似功能的系统:德国的ChemGuide和美国的Chemlndustry.ChemDB Portal则是正在进行的、基于XML对化学深层网数据进行提取和索引方法的研究,这一方法尚未见报道.这些工具可为检索网络化学相关信息提供更方便、更好的专业化解决方案.     

虚拟过程工程数据管理系统的设计与实现

为实现对工业装置内流体流动与传递过程的三维实时高精度模拟,中国科学院过程工程研究所提出了虚拟过程工程(VPE)的构想。为存储和管理在VPE实验过程中产生的海量实时实验数据和模拟数据,本文对VPE的数据管理系统进行了需求分析和功能设计,所实现的数据管理系统包含海量数据存储、底层通信协议、数据实时交互与数据管理工具等部分。该系统目前运行良好,为VPE 1.0提供了可靠的功能支撑。     

化学主题网络爬虫的设计和实现

由于通用搜索引擎检索返回的结果过多、主题相关性不强以及随着人们对提供的各项信息服务的要求越来越高,基于整个Web的信息采集越来越力不从心。同时它无法及时地采集到足够的最新的Web信息,也不能满足人们日益增长的个性化需求。本文通过把Internet化学资源导航系统所积累的化学知识与搜索引擎的自动采集技术相结合展开了对化学主题网络爬虫开发的研究。结果表明,基于Widrow-Hoff分类器的化学主题网络爬虫能有效的采集化学相关的网页。     

工业园区固废数据管理与应用平台的设计与实现

针对工业园区渣、尘、泥等典型固废资源化和污染溯源信息分析管理的需求,建立了工业园区固废数据管理与应用平台（ISWBDS）,该平台基于MVVM模式的Vue.js框架开发,采用Python开发的RESTful接口提供数据服务,实现了园区、企业和生产线三个层级的信息管理;ISWBDS平台针对固废数据多源、异构的特点,建立了固废数据分布式采集系统,采集的数据包括不同公司的报表类数据、DCS现场数据和视频数据等;为了满足多源异构数据的存储,运用实时数据库Redis、关系型数据库MySQL和分布式文件存储等多种数据存储技术,建立了固废数据混合存储系统。ISWBDS平台实现了包括园区/企业/生产线层级资源环境效率分析和生产线运行状态评估等管理功能,为园区/企业提供了方便的管理工具。     

一种耦合CFD与深度学习的气固快速模拟方法

在计算流体力学领域，深度学习被用于重建流场、预测曳力、求解泊松方程、加速流体模拟等方面的研究。为了加速气固两相流的模拟计算，使用卷积长短时记忆网络对物理量进行预测，并基于LibTorch实现深度学习模型预测与OpenFOAM的耦合。通过与单纯OpenFOAM模拟结果对比，发现深度学习模型预测存在颗粒体积分数不守恒、极小数值预测不准确的问题，先后通过体积分数校正和网格数据过滤消除了前述影响。选取不同的三个物理量组合进行深度学习模型预测以加速CFD计算，在同样选取颗粒体积分数和气体速度的条件下，对比了增加预测颗粒速度和压力对耦合流程计算结果的影响，其中，增加预测颗粒速度的计算结果较为准确，经分析发现这可能与求解器对不同变量的调用顺序有关。此外，研究了不同深度学习模型预测跨度比（1∶1、3∶1、5∶1、10∶1）下的耦合计算结果以及加速效果，发现在一定误差范围内，当前耦合计算流程最高可实现9倍左右的加速，且加速比与跨度比呈近似线性关系。