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退役动力电池寿命预测与匹配检验 总被引:2,自引:0,他引:2
研究商业用18650型锂离子电池(额定容量1150mA.h)的循环寿命衰减规律,利用外推法预测电池的剩余寿命。结果表明,锂离子电池容量保持率与循环寿命服从二次高斯函数关系,匹配检测和一系列的交流阻抗测试验证了所选择的模型的正确性以及精度(〉99%)。建立循环寿命模型有利于缩短电池寿命测试周期,降低预测成本。 相似文献
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为探究重庆针形名优绿茶香气品质特征及成分组成,收集重庆市38个针形名优绿茶样品,采用感官审评及顶空固相微萃取联用气相色谱-质谱技术对其香气特征及含量进行分析。结果表明,重庆针形名优绿茶主要表现为清香型或栗香型。共检测出香气成分40种,包括醇类11种,酯类6种,醛类4种,酮类5种,碳氢化合物类10种,芳烃2种,杂环及含硫化合物各1种。香叶醇、苯甲醇、苯乙醇、β-芳樟醇、顺-茉莉酮、吲哚、橄榄醇、橙花叔醇、顺-已酸-3-己烯酯、2-甲基戊酸甲酯、水杨酸甲酯、β-杜松烯、顺-β-法尼烯等香气物质对构成重庆针形名优绿茶特征香气品质具有重要作用。酯类在清香型绿茶中含量显著高于栗香型绿茶。通过主成分分析,清香型与栗香型绿茶主要贡献香气成分有明显差异,清香型绿茶差异成分有反,反-3,5-辛二烯-2-酮、柠檬烯、反-戊酸-2-己烯酯、香叶基丙酮、橙花叔醇、氧化芳樟醇Ⅰ(呋喃型)、β-芳樟醇、顺-茉莉酮、6,10,14-三甲基-十烷-2-酮,主要为呈现花香和果香类物质;栗香型绿茶差异成分主要有环氧芳樟醇Ⅱ、4,8-二甲基-1,3,7-壬三烯、壬醛、二甲硫,主要为呈现甜香和鲜味类物质。产地聚类分析表明,地... 相似文献
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轻量化超分辨率网络对安防监控、实时人脸识别等领域具有重要意义。然而,现有超分辨率重建网络以牺牲内存和计算成本为代价提高重建效果,从而限制其在实际场景中的应用。提出基于动态自适应层叠网络的轻量化超分辨率重建网络。利用双路残差块中的深度可分离卷积提取低频特征,并引入像素注意力机制获取更丰富的细节特征,以减少参数量并增强网络的重建能力。将双路残差块中的一部分卷积参数作为动态卷积核的子卷积,并与动态自适应模块共享,利用可学习参数调节共享卷积的权重,增强网络的非线性映射关系,充分提取图像的纹理细节信息。实验结果表明,相比VDSR、CARN、PAN等网络,该网络重建得到的图像纹理更接近原始图像,其参数量仅为传统轻量化网络CARN的1/2,在放大因子为4的Set5数据集上峰值信噪比相比CARN提高0.16 dB。 相似文献
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应用神经网络信息融合技术快速预测储层敏感性 总被引:2,自引:0,他引:2
快速、准确地诊断与预测储层敏感性损害问题一直是储层保护问题研究的一个重要领域。同时预测储层敏感性损害也是一门需要处理大量数据与信息的技术。信息融合技术是将各种途径、任意时间和任意空间上获得的信 息作为一个整体进行综合分析处理的技术。利用信息融合技术进行敏感性损害预测能够尽可能多地使用已有的数据获取最为准确的结果,在输入参数较少的情况下给出一个可靠的数值结果,且受人为因素干扰较少。基于 政进算法编制的神经网络信息融合技术储层敏感性快速预测软件分析表明,该方法受人为因素干扰小,可以渗断储层中邶种敏感性是主要因素并给出一个确切数值,同系统所需参数少,结果可靠(总体符合率达到91%),是一种能适用于现场的快速有效的方法,为油田合理处理敏感性损害提供了理论依据。 相似文献
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50.
利用光催化技术使大豆蛋白自组装形成纳米颗粒,并以此制备皮克林乳液。研究光催化时间对颗粒自组装形成过程的影响,并对乳液分别进行粒径分布、乳析指数、离心稳定性和贮藏稳定性的测定。结果表明,随着光催化时间的延长,蛋白颗粒的粒径增加,PDI值减小,疏水性增强,Z电位增大。当光催化时间超过30 min时,PDI值增大,疏水性减弱,Z电位降低。颗粒间主要以疏水作用和二硫键来维持光催化大豆蛋白颗粒稳定性。与大豆蛋白乳液相比,光催化大豆蛋白颗粒稳定的乳液表现出良好的贮藏稳定性和离心稳定性。利用激光共聚焦显微镜观察发现,皮克林乳液具有更高的界面蛋白吸附量和较厚的界面膜。光催化大豆蛋白颗粒有望成为食品级皮克林稳定剂的有效材料。 相似文献