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白竹与烟煤共炭化产物燃烧特性与动力学研究

合肥工业大学学报（自然科学版） 2023年第5期46卷 590-598页

作者：刘二东邢献军江谦常珠侠合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学先进能源技术与装备研究院安徽合肥230009 合肥工业大学资源与环境工程学院安徽合肥230009 安徽省蓝天能源环保科技有限公司安徽合肥231606

文章以白竹和烟煤为原料,在不同共炭化温度、不同掺混比条件下制备共炭化产物,采用热重分析法研究产物在不同升温速率条件下的燃烧特性,并采用Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)法和Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法计算动力学。结果表明,共炭化产... 详细信息

文章以白竹和烟煤为原料,在不同共炭化温度、不同掺混比条件下制备共炭化产物,采用热重分析法研究产物在不同升温速率条件下的燃烧特性,并采用Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)法和Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法计算动力学。结果表明,共炭化产物在燃烧过程中只出现1个峰,与煤单独燃烧基本一致,但综合燃烧特性优于煤;随着共炭化温度升高(350~550℃),灰分增多,燃烧效果下降;随着升温速率提高,样品微商热重(derivative thermogravimetric,DTG)曲线向高温段偏移,但样品的失重量不变;随着白竹掺混比增加,共炭化产物燃烧的失重量随之减少,着火、燃烧性能逐渐提升;白竹与煤共炭化产物燃烧时会出现协同效应;采用FWO法、KAS法活化能结果相近,FWO法模型较优,其线性相关系数高于0.95;白竹与烟煤按质量比7∶3掺混,在350℃条件下共炭化,升温速率为20℃/min时共炭化产物综合燃烧特性指数最好(3.98×10^(-7)min^(-2)·℃^(-3)),最小着火能量最低(85.85 kJ/mol)。

关键词：白竹烟煤共炭化燃烧特性动力学

基于神经网络和粒子群优化算法的投资组合研究

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基于神经网络和粒子群优化算法的投资组合研究

作者：刘二东华南理工大学

学位级别：硕士

现代投资组合理论,是以1952年马克维茨提出均值方差模型为起点不断发展起来的。本文讨论了各种投资组合模型,在此基础上,针对目前投资组合中不足之处,进行改进,并对改进后的模型进行了实证分析,整个系统包括四个部分:数据的预处理,即有... 详细信息

现代投资组合理论,是以1952年马克维茨提出均值方差模型为起点不断发展起来的。本文讨论了各种投资组合模型,在此基础上,针对目前投资组合中不足之处,进行改进,并对改进后的模型进行了实证分析,整个系统包括四个部分:数据的预处理,即有效输入变量的选取;设计神经网络风险测度指标;然后是将指标引入到模型中去;最后是应用仿真实例。在指标的设计当中,利用模糊曲线法,这一非线性相关性分析方法,对神经网络风险测度指标的输入样本向量进行相关性分析,从得出的结果可以看出这个方法是合理的。本文无论从理论还是实践应用方面都有一定的价值。考虑到模糊数学理论本身就是对非线性相关性问题的一种解决方法,而且股票市场可以被人为是一个高度非线性的市场,所以这种方法可以被很好的在投资组合模型中应用。本文选取了大量输入指标,原则是指标的跨度要广,在这基础上利用模糊曲线法识别出相关性强的变量,以刚神经网络模型的学习效果。该方法相较于以前的数理统计等方法,不仅不需要繁复的计算量,而且从结果看,既选出了重要的变量,又排除了其中相关性很强的变量。在对各种的神经网络算法进行了比较分析之后,本文选用了径向基神经网络模型,设计出风险度量指标。通过对神经网络模型进行训练,对未来的风险做出估计。再对各种投资组合理论进行对比,最终决定采用平均绝对离差投资组合模型,并首先对其进行改进,然后引入神经网络风险测度指标,建立投资组合模型。最后,对一只基金中的十只权重股进行了模型的实证仿真,结果证明本文的研究方法是实用而有效的。

关键词：神经网络投资组合股票平均绝对离差

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计算机技术在色谱中的应用

计算机技术在色谱中的应用

作者：刘二东河北大学

学位级别：硕士

应用最新的计算机技术是发展色谱技术的一个重要手段，本文介绍了常见的计算机技术在色谱中的应用，全文共分四章。第一章：序言。详细评述了人工神经网络技术、小波分析技术及高效液相色谱的基本理论和应用现状。第二章：弹... 详细信息

应用最新的计算机技术是发展色谱技术的一个重要手段，本文介绍了常见的计算机技术在色谱中的应用，全文共分四章。第一章：序言。详细评述了人工神经网络技术、小波分析技术及高效液相色谱的基本理论和应用现状。第二章：弹性反传人工神经网络法预测烷基苯的疏水性常数。本文基于人工神经网络的典型模型，采用文献中的数据，建立了反映烷基苯异构体分子连通性指数(x)、范德华表面积(A)指数与烷基苯异构体疏水性常数之间关系的数学模型。应用这个人工神经网络对烷基苯异构体的疏水性常数预测，获得了快速准确的结果。第三章：谱图叠加法用于色谱微弱信号的检测。本文基于谱图叠加和小波分析技术，提出了一种新的信号处理方法——谱图叠加法。该法可以有效地提高色谱信噪比，使只能定性分析的信号达到定量分析的目的。应用此法处理对氨基苯甲酸毛细管电泳信号，信噪比从3提升到到10以上，其结果令人满意。第四章：预测反相高效液相色谱梯度洗脱保留时间的新方法。本文应用微分方程模拟色谱过程，通过数值计算获得方程的解，从而建立了一种预测反相高效液相色谱梯度洗脱条件下溶质保留时间的新方法。该法不仅适用于经典的小分子线性色谱保留过程，同时可以对蛋白质和其他一些具有非线性色谱行为的生物大分子保留时间进行预测。应用该法对蛋白质样品牛胰岛素进行实验验证，证明此法是实际可行的。

关键词：色谱计算机技术人工神经网络小波分析保留时间

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岱海乌梁素海硅的地球化学特征

岱海乌梁素海硅的地球化学特征

作者：刘二东内蒙古大学

学位级别：硕士

本文以硅的形态研究为基础,首次系统地开展了内蒙古高原西部湖泊硅循环研究,揭示了影响2个湖泊硅形态分布差异性机制,探讨了影响内源硅释放的关键因子,揭示了影响2个湖泊硅形态分布的差异性机制,判识了2个湖泊硅的源汇功能,阐述了不同... 详细信息

本文以硅的形态研究为基础,首次系统地开展了内蒙古高原西部湖泊硅循环研究,揭示了影响2个湖泊硅形态分布差异性机制,探讨了影响内源硅释放的关键因子,揭示了影响2个湖泊硅形态分布的差异性机制,判识了2个湖泊硅的源汇功能,阐述了不同形态硅对湖泊生态系统初级生产力的贡献与作用机理,为厘定湖泊生态系统中沉积硅的环境地球化学行为提供了基础数据。本研究取得了如下主要成果和进展: 1.首次开展了内蒙古高原不同类型湖泊沉积硅的形态研究,为综合判识沉积硅在湖泊生态系统生源要素耦合作用中的关键作用提供了科学依据。 2.对比分析了浅水草型和深水藻型2个不同类型湖泊沉积物中硅形态分布的差异性机制,给出了2个湖泊沉积物中硅的主导形态。研究发现,富营养化类型、初级生产力、沉积物组成及性质、沉积环境均是影响沉积物中硅形态分布的重要因子。 3.2个湖泊沉积物中硅的主导形态为IMOF-Si(约占生物有效性总硅的80%以上);沉积物中有IMOF-Si＞OSF-Si＞CF-Si≈IEF-Si的序列;CF-Si的转移模式揭示,CF-Si硅的成岩作用中同时存在有有机质矿化作用和硅酸盐矿物的溶解转移作用。 4.硅释放模拟实验表明,低盐度范围内,盐度升高对硅的释放有抑制作用;沉积物中活性更高的松散结合态硅较IEF-Si高1倍,若仅用IEF-Si和CF-Si估算硅的生物可给性,将明显低估硅的生物可给性。 5.相关分析表明,硅的各形态之间存在转化关系及同源性,各形态硅分别与表征初级生产力的OC和表征营养水平的N、P间具有较好的相关性,比较得出了各形态硅对富营养化的贡献。

关键词：硅形态富营养化内源释放湖泊