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近年来膜分离技术被广泛应用于有机物的分离回收。渗透汽化能有效地分离共沸混合物、近沸混合物、异构体和热敏性化合物等有机物。渗透汽化以成本低、条件温和、设备简单、无污染等优点在有机物分离回收领域有着巨大优势,可广泛的应用于工业生产。该文以优先透过有机物为主旨,首先分析了材料对膜结构和特点的影响。其次综述了制备方法和改性方法对膜性能的影响。重点讨论了膜在有机混合物分离回收领域的应用。最后,对目前渗透汽化技术所存在的问题做出了总结,对未来的研究方向和研究思路进行了展望。未来优先透过有机物渗透汽化膜的研究应借助新的计算工具,侧重于材料选择、制备方法和改性方法的改进,如探索具有多功能化学基团和具有明确层次结构的多孔填料的聚合物材料等,使优先透过有机物渗透汽化膜具有更加广阔的应用前景。 相似文献
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目前,基于社会网络的团队形成问题研究大多采取0-1规则度量专家技能。针对人们通常使用自然语言描述专家技能的情况,提出模糊多目标进化的社会团队形成方法。该方法研究模糊环境下如何从专家社会网络中查询出合适的个体并组成规模一定的团队,实现最小的通信代价和最优的团队绩效。其采用模糊语言变量代替以0-1规则为代表的精确参数来描述专家技能,使用团队绩效的概念衡量团队对任务P的技能表现力。鉴于标准SPEA2算法在进化初期收敛速度慢的缺点,引入档案精英学习策略生成优良个体。另外,考虑到专家技能的模糊性,文中提出了细粒度Dominance判断作为 判断 个体间支配关系的新准则。仿真实验结果证明,改进算法的收敛速度快,获得的近似Pareto前沿更加逼近真实解集,可有效求解团队形成问题。 相似文献
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针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题,提出一种基于区块链的数据治理协同方法,将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。实验及分析结果表明,该方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上有明显的提升,特别是在大数据环境下,基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显,基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。该方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果,为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。 相似文献
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火灾是日常生活中最常见的社会灾害之一,会对人类的财产、生命安全造成巨大威胁,如何准确而快速地发现小面积的烟火点并实时发出预警,对维护正常的社会生产具有重要意义。传统的烟火检测算法通过识别图像的各种低维视觉特征如颜色、纹理等,进而判断烟火的位置,方法的实时性和精度较差。近些年深度学习在目标检测领域的成就显著,各种基于深度神经网络的烟火检测方法层出不穷,但大部分深度学习模型在小目标上的检测效果远不及大目标,而烟火检测任务需要在烟火面积很小时就做出及时地识别和预警,才能避免火势扩大造成更大的经济损失。对此,基于YOLOX模型对激活函数和损失函数做出改进并结合数据增强算法和交叉验证训练方法,实现了更好的小目标检测算法,在烟火检测数据集上获得了78.36%的mAP值,相比原始模型提升了4.2%,并获得了更好的小目标检测效果。 相似文献
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为了根据用户的请求实现Web服务的自动组合,在保证服务质量的前提下最大化地提高服务效率,针对Web服务组合中的服务质量感知问题,引入混沌的概念,提出一种基于混沌遗传算法的Web服务组合方法。该方法利用混沌理论产生种群的初始群体,根据遗传算法的选择、交叉、变异操作实现种群进化,通过对每次进化后的子代群体附加混沌小扰动有效地克服了遗传算法早熟和收敛速度慢的缺点。实验表明,该方法可以获得比现有混沌遗传算法更快的收敛速度和更高的可靠性。 相似文献
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采用激光熔覆在燃烧室部件表面制备高性能涂层对延长柴油机寿命有重要意义,多工艺参数的优化是获得高性能熔覆层的关键。以激光功率、扫描速度和送粉速率为优化对象,以熔覆层宽度、稀释率和表面硬度为优化目标,对活塞用38MnVS6中碳钢基体表面激光熔覆镍基合金粉末进行了L9(33)正交试验。基于主成分分析法计算各目标权重,并采用马氏距离的逼近理想解法对试验数据进行分析,获得了如下最佳工艺参数组合:激光功率850 W、扫描速度3 mm/s、送粉速率3.13 g/min. 经试验验证,与L9(33)正交试验最佳方案相比,稀释率下降了1.13%,平均硬度提高了4.56%. 通过极差分析,得到工艺参数对熔覆层综合质量和熔池尺寸的影响由大到小依次为激光功率、送粉速率、扫描速度。 相似文献
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