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聚氧丙烯二胺四甲叉膦酸（PDTMP）的合成与性能研究

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聚氧丙烯二胺四甲叉膦酸（PDTMP）的合成与性能研究

作者：殷鹏伟南京工业大学

学位级别：硕士

本文对有机膦酸盐和水溶性聚合物类水处理药剂的发展进行了综述,采用端氨基聚醚、三氯化磷、甲醛等原料,通过曼尼希反应,合成了一种新型的阻垢缓蚀剂聚氧丙烯二胺四甲叉膦酸(polyoxypropylene diamino tetramethylene phosphonate,简称P... 详细信息

本文对有机膦酸盐和水溶性聚合物类水处理药剂的发展进行了综述,采用端氨基聚醚、三氯化磷、甲醛等原料,通过曼尼希反应,合成了一种新型的阻垢缓蚀剂聚氧丙烯二胺四甲叉膦酸(polyoxypropylene diamino tetramethylene phosphonate,简称PDTMP),并用傅立叶变换红外光谱(FTIR)和P-核磁共振谱(P-NMR)确定了合成产物的结构。通过鼓泡法和静态阻垢法研究了PDTMP的阻碳酸钙和阻硫酸钙性能,并与DTPMP、ATMP、PAA进行了对比。采用扫描电子显微镜(SEM)和X-射线衍射仪(XRD)对几种药剂的阻垢机理进行了探讨;同时,运用极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)等方法研究了PDTMP于1mol·L盐酸溶液中对碳钢的缓蚀作用,并用SEM观察了添加PDTMP前后碳钢表面的腐蚀形貌。结果表明: (1)FTIR和P-NMR表明合成产物具有PDTMP的结构;(2)PDTMP是一种几何覆盖型兼混合型缓蚀剂,其缓蚀作用随浓度的增加而增强。阳极极化时,PDTMP在碳钢表面的吸附膜被破坏,发生脱附,其完全脱附的电位在+0.14V左右;(3)PDTMP在碳钢表面的吸附是自发进行的,符合Langmuir等温吸附模型,其吸附自由能△G=-36.21 kJ·mol;(4)在自腐蚀电位下,阻抗谱上均只出现一个容抗弧,即只有一个时间常数。当极化电位达-0.14 V时,出现两个时间常数,在高频区,谱图表现为一段容抗弧,而在低频区出现了一段感抗弧。极化电位至0V时,阻抗谱上出现三个时间常数,对应两个容抗弧和一个感抗弧。极化电位增加至+0.14V时,阻抗谱出现了三个时间常数,阻抗谱中感抗成分消失,低频区出现一段与电极的扩散阻抗相对应的直线;(5)鼓泡实验表明,PDTMP有良好的延迟析晶作用;在低浓度时,几种药剂的阻CaCO垢能力依次为: ATMP>DTPMP>PAA>PDTMP;在较高浓度时则为: PDTMP > PAA > DTPMP > ATMP

关键词： PDTMP 缓蚀阻垢 EIS SEM XRD

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江苏油田套损腐蚀机理研究

江苏油田套损腐蚀机理研究

作者：张强南京工业大学

学位级别：硕士

本文综述了国内油田套管的现状、影响套损的因素，以及江苏油田套损的情况。通过极化曲线法研究了套管用N80钢腐蚀的电化学因素;采用慢应变拉伸(SSRT)技术研究了N80钢的应力腐蚀断裂(SCC)行为，并用扫描电镜(SEM)进行断口形貌分析，探讨... 详细信息

本文综述了国内油田套管的现状、影响套损的因素，以及江苏油田套损的情况。通过极化曲线法研究了套管用N80钢腐蚀的电化学因素;采用慢应变拉伸(SSRT)技术研究了N80钢的应力腐蚀断裂(SCC)行为，并用扫描电镜(SEM)进行断口形貌分析，探讨SCC过程的微观机制;采用腐蚀疲劳试验研究了N80钢的腐蚀疲劳情况;采用光电子能谱研究了添加缓蚀剂前后N80钢的表面情况。试验结果表明： (1)几种气体对N80钢的腐蚀速率的影响大小顺序为：硫化氢＞二氧化碳＞氧气＞氮气 (2)在不同气体饱和的情况下，温度和转速的变化对N80钢的腐蚀有一定的影响。一定转速下，N80钢的腐蚀速率在75℃左右温度范围内的腐蚀速率最大;一定温度下，1500rpm时N80钢的腐蚀速率最大。 (3)江苏油田水介质对N80钢的力学性能有一定的影响。N80钢在空气中断裂的断口为韧窝，表现出良好的韧性断裂;而在油田水中，韧性降低，屈服应力、最大承受应力均降低，力学性能等均下降，表现出部分沿晶断裂。 (4)N80钢的力学性能受应变速率和温度的共同作用和影响。 (5)N80钢试样在油田水中较空气中具有一定的SCC敏感性，且较低的应变速率有助于减轻N80的韧性损失，降低SCC的敏感性。 (6)添加缓蚀剂后使N80试样的韧性有明显的增加，断口裂纹缝隙明显减小，力学性能有了明显的提高。 (7)通过腐蚀疲劳试验，得出油田用水介质状态下条件疲劳极限S=326N／mm。 (8)通过光电子能谱分析，缓蚀剂主要通过Zn、P、Ca等化合物在表面成膜，而未加缓蚀剂的腐蚀产物主要是铁的氧化产物。

关键词：油田水 N80钢套管电化学腐蚀应力腐蚀腐蚀疲劳

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视频中面部微表情识别方法研究

视频中面部微表情识别方法研究

作者：温杰彬新疆大学

学位级别：硕士

微表情是一种短暂且变化强度低的自发面部表情,通常发生在人试图隐藏自己的真实情绪时,无法伪造也不能抑制。微表情能反映人的真实情感,在刑侦、医学、教育、心理、安防等领域都有潜在应用。微表情持续时间短、变化幅度低且局部变化的... 详细信息

微表情是一种短暂且变化强度低的自发面部表情,通常发生在人试图隐藏自己的真实情绪时,无法伪造也不能抑制。微表情能反映人的真实情感,在刑侦、医学、教育、心理、安防等领域都有潜在应用。微表情持续时间短、变化幅度低且局部变化的特点给微表情的识别带来了巨大的挑战,越来越多的研究者开始使用机器学习的方法研究微表情的自动化识别,但是识别的准确率不高。随着深度学习方法在计算机视觉领域展现的巨大优势,本文提出了三个结合传统光流特征和神经网络深度特征的微表情识别方法:1、针对微表情识别中一些深度学习方法引起的过拟合问题,提出了一种基于深度时空特征的微表情识别方法。应用膨胀卷积结合GAP提取每一帧的深度空间特征,之后将提取到的空间特征经过LSTM网络学习序列的时间变化,得到深度时空特征用于微表情的分类。2、针对跨库微表情识别问题,提出一种结合Apex帧光流和卷积自编码器的微表情识别方法。对预处理后的微表情序列进行Apex帧定位,计算Onset到Apex帧的光流图像,光流图像使用卷积自编码器训练,进行特征的降维和选择;最后将最终提取到的微表情特征输入到SVM中分类。3、为进一步提升跨库微表情识别的性能,提出一个自注意增强卷积的端到端的微表情识别网络。考虑到卷积神经网络只能提取图像局部特征这一限制,引入多头自注意力,同时考虑图像的局部特征和全局特征。实验结果表明自注意力增强卷积方法取得了比以往方法更好的精度。

关键词：微表情识别 Apex帧光流卷积自编码器自注意力增强卷积

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微博热点话题发现系统的研究与实现

微博热点话题发现系统的研究与实现

作者：杨慧婷新疆大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速且深入的发展,微博等社交网络已经是人们获取最新资讯的主要方式。对于微博中大量内容进行热点话题发现有利于快速了解讯息。传统的用于热点话题的聚类算法在处理微博平台中大量、高维、稀疏数据的时候聚类效果并不好,... 详细信息

随着互联网的快速且深入的发展,微博等社交网络已经是人们获取最新资讯的主要方式。对于微博中大量内容进行热点话题发现有利于快速了解讯息。传统的用于热点话题的聚类算法在处理微博平台中大量、高维、稀疏数据的时候聚类效果并不好,且算法运行时间过长,聚类结果与实际情况差距较大。本文对微博平台中热点话题发现的问题进行研究,针对K-means聚类算法在高维稀疏非线性数据集中的消耗时间过长以及聚类效果不佳的问题,从特征提取的方向入手进行算法改进,结合深度信念网络和聚类共通的地方,提出了一种基于深度信念网络的K-means聚类算法。该算法利用深度信念网络对数据集不断学习和调整,使数据内部隐藏的结构和类别属性显现出来,再利用K-means算法对经过学习的特征进行聚类,提高聚类的效果和效率。最后将提出的基于深度信念网络的聚类算法应用于新浪微博的热点话题发现中去,完成了热点话题发现系统仿真实验,主要包括数据采集模块、数据预处理模块、热点话题发现模块三部分,最终提取的热点话题以话题词云和关键词的形式展示出来。

关键词：舆情分析热点话题聚类算法深度学习

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基于SOA的政府信息管理系统的设计与开发

基于SOA的政府信息管理系统的设计与开发

作者：张立电子科技大学

学位级别：硕士

基于SOA的面向服务体系结构是通过服务请求者、服务提供者与服务注册中心等实体之间，形成的交互实现服务调用与共享。作为一种基于松散耦合的、标准的软件组件，SOA架构结构具有传统技术无法比拟的特有优势，它运用一系列标准协议完成... 详细信息

基于SOA的面向服务体系结构是通过服务请求者、服务提供者与服务注册中心等实体之间，形成的交互实现服务调用与共享。作为一种基于松散耦合的、标准的软件组件，SOA架构结构具有传统技术无法比拟的特有优势，它运用一系列标准协议完成了相关功能的实现。电子政务是政府运用信息化技术实现的管理手段革新。作为把现代化的通信以及信息方面的技术融入进管理以及服务的领域去，来使得政府在组织方面的具体结构以及工作方面的相关流程得到有效的整合，进而使得以往工作过程之中在时空以及部门间的约束得到有效的解决，让它可以全面给社会予以优质的行政服务。本课题所研究的主要内容是如何基于SOA的框架假设一个政府信息管理系统的平台，对SOA的国内外研究现在进行调研和分析，找到适合被系统应用的架构和模式。设计一个系统架构的方案，本方案是基于SOA架构和工作流的，这两种技术都是目前较为前沿的技术，讨论政府信息管理系统应用者两种技术的价值和可行性。本课题的架构的政府信息管理系统，使得政府信息管理系统的访问透明化、设计简单化。而且使用该系统能够将系统的各个网络层次的实现进行封装，这种封装使得系统今后的升级变的较为容易实现。

关键词：面向服务的体系结构政府信息管理系统电子政务设计开发

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微博热点话题检测与跟踪研究

微博热点话题检测与跟踪研究

作者：董自雯新疆大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网持续高速发展,生活节奏变得越来越快,人们往往没有时间和耐心去看冗长的文章,各种社交媒介也迅速普及,微博作为新兴的社交媒体平台之一,因其可以随时随地发表自己对于事件的观点、看法,抒发自己的感情,实时的发布和获... 详细信息

近年来,随着互联网持续高速发展,生活节奏变得越来越快,人们往往没有时间和耐心去看冗长的文章,各种社交媒介也迅速普及,微博作为新兴的社交媒体平台之一,因其可以随时随地发表自己对于事件的观点、看法,抒发自己的感情,实时的发布和获取信息,并且还可以通过转发,点赞的方式分享信息,不受时间和地点的限制而被广泛使用。微博中蕴含着大量的信息,是舆情的重要来源,有效的对微博数据进行获取和分析,得到热点话题,并做话题跟踪,无论对于政府了解民情民意还是企业了解客户需求都显得十分重要。本文采用的是新浪微博的数据,微博数据由于存在博文内容短,用语不规范,偏口语化等问题,在舆情监测分析中,若直接使用传统的方法来实现话题检测与跟踪,往往得到的结果欠佳。因此,本文通过分析微博数据自身的结构特点以及传统话题检测与跟踪算法的优缺点,提出了对微博热点话题的检测与跟踪有效的的方法。本文主要工作包括以下三个方面:针对经典的Single-Pass聚类算法在选取初始簇心时比较随意,一般为了方便选择第一条数据作为初始簇心,对于阈值的选择高度敏感以及频繁更新簇心,增加计算量,降低时效的问题,本文提出了一种改进的Single-Pass聚类算法,通过给每条文档计算一个分数值,按照得分高低依次输入相应的文本,在进行余弦相似度计算时,取每个簇的平均值作为簇心,每次和簇心值做比较,避免和簇内每个文档都比较,且添加一定量的文档更新一次簇心,减少了计算量,加快运行速度,最后对每个簇做二次聚类,提高了微博文本聚类的效果,使聚类的精确度,召回率等都有一定的提升,为下一步话题抽取奠定基础。针对LDA（Latent Dirichlet Allocation,潜在狄利克雷分配）主题模型预先人为设定主题数,且适用于新闻报道等长文本数据,而不适用于微博这样的短文本数据的不足,本文根据初步聚类得出的簇数来设定主题数,并且通过对簇内的多个短文本拼接成长文本,使得输入从短文本变为长文本,得到更准确的话题。提出一种基于Bert+Text CNN的话题跟踪方法。使用包含上下文语义信息的Bert模型,结合可以更好的抽取短文本语义信息的Text CNN使文本特征更加全面和细致,从而提高了模型对微博话题的跟踪能力。

关键词：话题检测话题跟踪文本聚类 LDA

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移动无线传感网中节点位置预测方法研究

移动无线传感网中节点位置预测方法研究

作者：夏扬波新疆大学

学位级别：硕士

移动无线传感器网络作为人类社会与大自然衔接的媒介,其被广泛的应用于各种领域当中,例如森林植被覆盖的监测、牧区深处动物习性的监测研究以及矿难救援等等,如何在上述的应用场景中精确的获取监测节点的位置信息就成了异常关键而又难... 详细信息

移动无线传感器网络作为人类社会与大自然衔接的媒介,其被广泛的应用于各种领域当中,例如森林植被覆盖的监测、牧区深处动物习性的监测研究以及矿难救援等等,如何在上述的应用场景中精确的获取监测节点的位置信息就成了异常关键而又难以解决的问题。其不仅具有理论研究意义,还具有一定的商业价值。本文首先总结了前人对移动节点位置预测方法研究的进展,并分析了其中的不足,例如位置预测精度较低;需要大量的历史运动轨迹来构建预测模型以及预测模型的鲁棒性不是很好等问题。针对以上存在的这些问题,首先,提出了能够在小样本数据集的情况下依然可以有效的预测移动节点下一时刻位置所在的节点位置预测算法,该算法利用不确定性支持向量机具有处理不确定信息的能力,并结合启发式遗传寻优算法构建一个良好的位置预测模型,同时采用移动节点偏转方向计算来排除错误的预测取值点,从而达到提高位置预测的精度目的。其次,在上一个仿真实验的基础上,考虑到实际监测环境中可能由于节点能量耗尽、火灾或者地震等其他外力因素导致节点死亡从而形成节点总体分布比较稀疏的移动传感网,针对稀疏传感网中移动节点位置预测精度低的问题,本文还提出了一种稀疏传感网中移动节点位置预测算法。该方法充分利用了深度信念网络特有的无监督学习能力,自主学习复杂环境下的信号强度分布特性,并据此训练并构建一个距离预测模型,利用所构建的距离预测模型确定未知节点与其相邻节点之间的距离,从而判断其位置所在区域,进而达到预测未知节点位置的目的。最后,实验仿真结果表明本文所提出的基于不确定性支持向量机的节点位置预测方法在保持较好的预测精度的同时在小样本的情况下依然适用,并且计算量相对较小,适合能量有限的移动节点位置预测。而基于深度信念网络的移动节点位置预测算法在稀疏传感网中对节点位置的预测效果要优于其他方法,且提高了预测精度,鲁棒性相对而言也比较强,适用于稀疏传感网中进行节点位置预测。

关键词：移动无线传感器网络位置预测不确定性支持向量机深度信念网络遗传算法

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无线传感器网络移动节点定位技术研究

无线传感器网络移动节点定位技术研究

作者：石研新疆大学

学位级别：硕士

作为物联网的基层关键技术,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)已成为研究热点之一。WSNs可以把虚拟世界与现实世界以前所未有的规模连接起来,在国家安全、智慧城市、环境监测、煤矿监控和空间探索等领域具有重大的应用价... 详细信息

作为物联网的基层关键技术,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)已成为研究热点之一。WSNs可以把虚拟世界与现实世界以前所未有的规模连接起来,在国家安全、智慧城市、环境监测、煤矿监控和空间探索等领域具有重大的应用价值。在WSNs的诸多应用中节点位置至关重要,没有位置信息的监测数据是没有意义的。节点定位作为WSNs的一个关键性基础问题,对整个监测平台起着支撑作用。对于静态WSNs节点定位技术的研究发展较早,已经相当完善。但是静态WSNs已经无法满足实际的需求,越来越多的应用如牧区牲畜监测跟踪、矿井人员跟踪救援、生态系统监控等,节点在部署之后不再是静止的,节点的移动造成很多现有的静态网络定位算法并不适用。因此,研究WSNs移动节点定位技术是具有理论意义和应用价值的。蒙特卡罗定位算法是WSNs移动节点定位技术中一类典型的定位算法,将该方法应用于WSNs中,能够帮助解决移动节点的定位问题。针对该算法存在的采样效率低计算时间长的问题,提出了一种基于遗传交叉的蒙特卡罗定位算法,通过遗传交叉操作加快位置样本的抽样,减少定位时间。同时,采用插值法对节点的运动速度及运动方向进行预测,优化采样区域,提高采样效率。实验仿真表明,提出的IMCL算法同MCL算法相比定位时间减少了30%左右,定位精度提高了约10%。传统蒙特卡罗定位算法还存在节点定位精度依赖于锚节点密度这一问题,然而,锚节点的成本比普通节点要高出很多。锚节点的数量越多,导致网络的成本也会相应的增加。为了解决这一问题,提出了一种基于虚拟锚节点的蒙特卡罗定位算法,基于真实锚节点生成虚拟锚节点,间接提高锚节点的密度。同时,结合插值法,缩小采样区域。实验结果表明提出的算法在相同锚节点密度的情况下定位精度提高了25%左右,在锚节点密度较低时,也可以得到较好的定位结果。

关键词：无线传感器网络移动节点定位蒙特卡罗算法遗传算法