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面向新能源储能的锂电池电化学-热耦合模型构建及性能分析

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面向新能源储能的锂电池电化学-热耦合模型构建及性能分析

作者：童更新重庆理工大学

学位级别：硕士

在电力系统中,新能源与电池存储系统的结合能显著提高电能品质,同时增进电力系统的稳定与可靠性。锂离子电池作为电池储能系统的关键组成部分,其安全性依赖于锂电池管理系统(BMS)。锂离子电池内部电化学过程具有时变性、复杂性、不易在... 详细信息

在电力系统中,新能源与电池存储系统的结合能显著提高电能品质,同时增进电力系统的稳定与可靠性。锂离子电池作为电池储能系统的关键组成部分,其安全性依赖于锂电池管理系统(BMS)。锂离子电池内部电化学过程具有时变性、复杂性、不易在线观测等特点,其输出信号难预测,在目前的电池管理系统中,反映锂离子电池热特性的信号通常来自电池或电池组的表面温度,锂离子电池在工作过程中其热特性会呈现高温由内自外的梯度分布。又因锂离子电池内部局部反应电流、荷电状态(S OC)和热分布之间存在复杂的耦合关系,会加剧锂离子电池内部电流密度的不均匀分布,这些因素严重影响了电池管理系统的监测准确性,因此需要建立更准确的模型来反映锂离子电池的动态参数。主要研究内容如下:首先,深入分析了锂离子电池的电化学模型和热模型建模原理,确定电化学模型和热模型的选型并明确模型中相关参数。从物质守恒,电荷守恒,电极动力学和能量守恒四个方面设置模型控制方程,模型中引入了依赖于温度和锂离子浓度的动态参数用以更准确的表征锂离子电池电化学和热耦合过程。其次,基于COMSOL Multiphysics6.0软件建立了电化学模型和热模型并进行耦合,输入研究用锂离子电池的参数后对模型进行求解。在建立的传统模型的基础上求解得到锂离子电池径向温度分布,引入独立性权重法对温度数据进行处理,求得梯度分层模型得各层半径,建立电化学-热耦合梯度分层模型。搭建实验平台,对锂离子电池进行容量标定,再对锂离子电池进行不同倍率下的放电实验,记录放电过程中的端电压和表面温度。基于实验数据对两种模型进行了验证。最后,进行模型分析,探讨两种模型的适用范围。基于传统电化学热耦合模型研究了不同放电倍率下锂离子电池的产热特性,基于梯度分层模型研究了影响电池热分布均匀性的因素,如冷却条件、环境温度、放电速率、径向导热系数等,并提出了提高温度均匀性的建议。

关键词：锂离子电池电化学-热耦合梯度分层模型性能分析

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京津冀养老服务政策协同研究

京津冀养老服务政策协同研究

作者：唐瑞童河北经贸大学

学位级别：硕士

2014年,京津冀协同发展战略开始实施,养老服务协同发展成为京津冀协同发展内容的重要组成部分。随着京津冀地区老龄化程度不断加剧,养老压力逐年加大,区域内养老服务的供需矛盾亟待解决。政策协同是实现京津冀区域内养老服务协同的重要... 详细信息

2014年,京津冀协同发展战略开始实施,养老服务协同发展成为京津冀协同发展内容的重要组成部分。随着京津冀地区老龄化程度不断加剧,养老压力逐年加大,区域内养老服务的供需矛盾亟待解决。政策协同是实现京津冀区域内养老服务协同的重要途径,有助于缓解养老服务供需矛盾。目前,京津冀养老服务的相关研究多集中于养老服务内容、养老服务产业,而从政策协同视角研究京津冀养老服务的较少。本文选取2014-2022年在京津冀两市一省发布的养老服务政策文本为研究样本,深入分析京津冀地区的老龄化程度差异及养老服务现状,梳理了京津冀两市一省养老服务政策的协同演进历程,通过量化政策文本,发现京津冀养老服政策协同过程中,政策主体协同、政策目标协同、政策措施协同存在结构化差异。依据耦合协同度模型,构建了地区间政策协同模型、政策措施间协同模型、以及政策目标状态协同模型,分别对京津冀区域的养老服务政策协同状况展开实证研究。首先运用熵值法对各地区的养老服务政策进行综合评分,通过地区间政策协同模型测度京津冀两地及三地整体的耦合协同程度。结果显示,京津冀两市一省的养老服务政策的协同状态大致处于基本协同或较低协同状态,表明京津冀养老服务政策协同度较低且具有一定波动性。在京津冀养老服务协同进程中,北京和天津的协同最为紧密,其次是北京与河北,而河北与天津的协同则相对较弱。值得注意的是,京津冀各地区的养老服务综合指数出现波动性下降,意味着养老服务的整体质量在逐步降低。其次,通过状态协同模型,表明政策目标件协同呈现先抑后扬的趋势。最后,通过政策措施间协同模型计算政策措施间的协同度和得分,观察到从2014年至2022年数据,呈现出逐渐减弱的趋势,表明政策措施间的协同效果并不理想。尽管京津冀地区的养老服务协同发展已取得一定成就,但显然仍有提升空间。根据上述结论,提出以下建议,分别是:强化政策制定主体的协同合作,提高政策精准性,打通京津冀政策制定的行政壁垒,加强养老服务政策措施协同性,通过养老服务政策推动资源的有效整合,实现缩小京津冀养老服务差距,促进养老服务资源高质量共享。

关键词：地区间协同政策措施协同政策目标协同养老服务政策

基于多任务学习的社交平台数据情感分析方法研究

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基于多任务学习的社交平台数据情感分析方法研究

作者：杜婉童齐鲁工业大学

学位级别：硕士

网络社交媒体的发展改变了公众的社会习惯,带情感和态度的社会数据为情感分析中的许多任务提供了重要的决策支持。现存多模态情感分析方法主要面临两个问题,一方面,在多模态情感分析对模态间交互作用考虑不足,会导致提取的情感特征所含... 详细信息

网络社交媒体的发展改变了公众的社会习惯,带情感和态度的社会数据为情感分析中的许多任务提供了重要的决策支持。现存多模态情感分析方法主要面临两个问题,一方面,在多模态情感分析对模态间交互作用考虑不足,会导致提取的情感特征所含情感信息有偏差,每种提取的模态特征在融合过程中,对最终情绪分类结果的贡献程度不同也会导致最终分类精度偏差大的问题;另一方面,在进行多模态情感分析时提取的特征中的冗余信息对后续工作也有较大影响,也会引起在进行模态间的交互时过多关注模态间的交互关系,而忽略本身模态所携带的情感信息,最终导致分类精度降低的问题。针对上述问题,本文给出了相应的解决方案,主要贡献如下:(1)针对跨模态特征提取交互不足的问题,本文提出了基于交互注意融合的对称多模态情绪分析模型(BTR-MTL模型)。首先,为了解决池化时容易导致特征位置信息丢失的问题,提出了BERT结合Text CNN模型生成高阶文本特征。其次,对于特征通道相关性差的问题,利用改进的SE-Res Ne Xt残差网络获取图像特征,提高了模型的性能。然后,针对在双峰情绪融合中过度关注交互信息而忽略各模式独立性的问题,通过对称的模态交互机制和门控机制,将模态内部自身信息与模态间的交互信息相结合。最后,利用多任务学习的优点通过部分参数共享添加额外的关联任务,从而提高情感分类的准确性和模型的泛化性。在两个已发布的MVSA情感数据集上,与传统的多模态融合情感分析方法相比分类精度和F1值均有提高,证明了该模型的有效性。(2)针对特征中的冗余问题,提出一个基于元启发算法的特征提取方法(HGB-HFN方法)。首先利用元启发式算法优化技术对提取的特征进行优化,以较低的计算成本获得精度较高的最优特征数据集。然后,针对忽略模态独立信息的问题,通过混合融合的方法,以视觉特征为主导,从文本内容在提取出准确的语义和情感信息,并训练多个基分类器来学习独立和多样化的判别信息。在流数据集MOSI和MOEI上进行了比较实验表明,该方法在精度和效率上都优于现有的计算方法。综上所述,本文提出的两种解决方案在解决多模态情感分析中的挑战方面取得了一定的成果,并在实验中展现了较好的性能表现。这些成果为多模态情感分析领域的进一步研究和应用提供了有益的参考和启示。

关键词：情感分析神经网络多任务学习社交平台

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数字人文研究在文学领域的研究现状与前瞻

山西档案 2024年第5期 84-87页

作者：倪童延安大学西安创新学院西安710100

数字人文研究方法正深刻影响着文学研究的范式革新。一方面,知识图谱、文本挖掘等技术拓宽了研究视野,催生了关联化、智能化的文学知识发现新路径;另一方面,文学文本的数字化转型也引发了叙事逻辑、传播方式等的深刻重塑。同时,数字人... 详细信息

数字人文研究方法正深刻影响着文学研究的范式革新。一方面,知识图谱、文本挖掘等技术拓宽了研究视野,催生了关联化、智能化的文学知识发现新路径;另一方面,文学文本的数字化转型也引发了叙事逻辑、传播方式等的深刻重塑。同时,数字人文在文学领域的应用仍面临人文精神的数字化困境、文学知识的可计算边界、数字鸿沟对文学普及的影响等诸多挑战。展望未来,人机协同的人文计算模式、知识图谱与AI技术的深度融合、文化遗产的数字化传承等,将成为推动文学研究发展的重要路径。

关键词：文学研究数字人文知识图谱人工智能文化遗产数字化

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场域理论视角下高等学校学分互认研究

场域理论视角下高等学校学分互认研究

作者：季童曲阜师范大学

学位级别：硕士

人工智能在新冠肺炎药物再利用中的应用及对中医药治疗领域的启示

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中华中医药学刊 2024年

作者：单士喆乔天慈邵文博单光存上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院中国中医科学院广安门医院北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院/北京大数据与精准医疗高精尖创新中心

人工智能是新冠肺炎药物再利用中的有效工具，可以快速筛选大量药物数据库以获取候选药物。在寻求治疗新冠肺炎有效药物的过程中，人工智能技术推动了药物发现的快速发展，也为中医药治疗领域提供了参考借鉴。本文重点介绍了三类基于人... 详细信息

人工智能是新冠肺炎药物再利用中的有效工具，可以快速筛选大量药物数据库以获取候选药物。在寻求治疗新冠肺炎有效药物的过程中，人工智能技术推动了药物发现的快速发展，也为中医药治疗领域提供了参考借鉴。本文重点介绍了三类基于人工智能技术的新冠肺炎药物再利用方法的应用，分析了在应用中遇到的问题和挑战。本文还探讨了如何在保留中医药特色和优势的同时，构建更加协调统一的人工智能模型。人工智能技术在医药领域中具有巨大的发展潜力，可为中医药现代化带来新的机遇。

关键词：人工智能药物再利用新冠肺炎中医药

铜改性TiO_(2)/碳纤维膜光热协同催化H_(2)O_(2)脱除燃煤烟气中NO性能

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煤炭学报 2024年第4期49卷 2099-2114页

作者：杨娟冷冲冲张鸽单启月丰之翔河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454000 煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心河南焦作454000

燃煤电厂排放的烟气中含有大量氮氧化物(NO_(x)),太阳能驱动的光催化技术为烟气脱硝提供了近零排放的新途径,但单一光催化脱硝效率有限,为实现燃煤烟气中高浓度NO的有效脱除,亟需开发基于光催化的协同氧化脱硝技术。采用水热法并结合氢... 详细信息

燃煤电厂排放的烟气中含有大量氮氧化物(NO_(x)),太阳能驱动的光催化技术为烟气脱硝提供了近零排放的新途径,但单一光催化脱硝效率有限,为实现燃煤烟气中高浓度NO的有效脱除,亟需开发基于光催化的协同氧化脱硝技术。采用水热法并结合氢气还原处理制备了富含氧空位的TiO_(2)纳米片(Defective TiO_(2),D-TiO_(2))后,利用液相浸渍法将铜氧化物(CuO_(x))负载至D-TiO_(2)表面,制得复合样品CuO_(x)/D-TiO_(2)。利用透射电镜(TEM)、X-射线光电子能谱(XPS)、室温电子顺磁共振(EPR)及紫外-可见漫反射光谱等表征技术对复合催化剂的微观组成和能带结构进行测定分析,结果表明,负载的铜物种为混合价态CuO_(x),CuO_(x)改性未影响D-TiO_(2)的微观形貌,但可使D-TiO_(2)的导带电势负移,增强光生电子的还原能力。以CuO_(x)/D-TiO_(2)作为活化H_(2)O_(2)的催化剂,在模拟太阳光照射下考察CuO_(x)负载量对NO脱除率的影响,并以性能最佳的5%CuO_(x)/D-TiO_(2)为光催化剂,研究模拟烟气流速和NO初始体积分数对脱硝活性的影响。基于密度泛函理论的DFT计算结果表明,氧空位有利于NO吸附与活化,光电化学和EPR测试结果表明,复合CuO_(x)不仅增强了D-TiO_(2)的光生电荷分离效率,同时CuO_(x)作为H_(2)O_(2)分解产生·OH的活性位点,起到了助催化剂的关键作用。自由基猝灭实验结果表明,表面·OH是NO光氧化脱除的主要活性自由基,助催化剂CuO_(x)和氧空位的协同作用使NO脱除率由TiO_(2)的15.1%提升至5%CuO_(x)/D-TiO_(2)的63.8%。同时,将5%CuO_(x)/D-TiO_(2)固载至改性碳纤维(MCF)表面构筑了整体式催化剂CuO_(x)/D-TiO_(2)/MCF,MCF载体的光热效应可将吸收的近红外光转化为热,使CuO_(x)/D-TiO_(2)表面产生局部温升,有效加速光电子界面传输与H_(2)O_(2)分解反应动力学,进一步提升NO脱除率达95.2%。此外,NO光氧化脱除的主要产物是可用于生产氮肥的NO_(3)^(-),副产物NO_(2)的质量浓度仅为4.7 mg/m^(3),NO_(2)与残余NO质量浓度均远低于燃煤锅炉NO_(x)质量浓度不超过50 mg/m^(3)的超低排放标准,且该整体式催化剂可在连续操作的工况下净化烟气中高浓度NO。基于CuO_(x)/D-TiO_(2)/MCF的光热协同催化体系在实际工业烟气脱硝与氮资源化利用领域具有良好的应用前景。

关键词： NO氧化脱除光热协同催化氧空位 CuO_(x) 整体式催化剂