检索结果-南通市图书馆

作者：向小祥重庆交通大学

学位级别：硕士

随着“十四五”规划的深入推进,中国的经济社会正在逐步转向以可持续性和高质量为核心的发展模式,石油作为关键能源,在确保经济安全和支持绿色转型中发挥着重要作用。然而,中国在石油能源的消耗上仍旧维持在较高水平,而且长期以来对外... 详细信息

随着“十四五”规划的深入推进,中国的经济社会正在逐步转向以可持续性和高质量为核心的发展模式,石油作为关键能源,在确保经济安全和支持绿色转型中发挥着重要作用。然而,中国在石油能源的消耗上仍旧维持在较高水平,而且长期以来对外部石油能源的依赖模式似乎难以立即转变。同时,由于石油资源的不可再生性和开采的难度性,其价值愈发凸显。因此,建立石油战略储备以确保供应,对抵御国际油价波动和外部动荡局势带来的经济社会不稳定风险、维护国家安全以及促进经济社会可持续发展显得至关重要。储存石油主要包括地上和地下两种形式,地下水封储油洞库由于其经济、便捷和安全优势成为各国普遍采用的石油储备方式。然而,中国在地下水封洞库建设方面起步较晚,相关发展尚显不足。因此,本文以惠州某地下储油洞库扩建项目为依托,采用室内试验、理论分析、数值计算、现场监测等方法,对花岗岩蠕变特性、蠕变效应下地下储油洞库开挖过程和长期变形进行研究,主要研究内容及结论如下:(1)对现场采集的花岗岩试样进行不同围压下三轴压缩试验,基于应力-应变曲线,将花岗岩变形破坏过程分为:压密闭合、弹性、裂纹萌生、裂纹扩展、峰值后破坏阶段;从体积应变曲线分析,变形破坏依次经历体积压缩-体积膨胀-扩容破坏三个阶段;随着围压升高,花岗岩的弹性模量和强度有显著增强;花岗岩的内摩擦角φ为56.8°,粘聚力c为18.9MPa;同时对花岗岩进行三轴压缩蠕变试验,基于蠕变试验曲线,将荷载作用下蠕变变形分为三个阶段:瞬时变形、衰减蠕变、稳定蠕变阶段,在高荷载条件下,横向蠕变的应变增量显著大于轴向,表现出更明显的蠕变特性。(2)通过分析经典蠕变本构模型特性及适用范围,依据花岗岩蠕变试验结果曲线特征,选用了Burgers模型模拟花岗岩的蠕变特性;对花岗岩试验蠕变曲线进行自定义函数非线性回归拟合,得到了不同围压条件下的花岗岩Burgers模型蠕变参数。根据拟合的相关系数平均值0.92判断,Burgers模型及其识别的参数能够有效地模拟花岗岩的蠕变特性。(3)基于花岗岩蠕变反演的参数,采用有限差分软件FLAC3D对地下储油洞库进行长达150天开挖全过程模拟,得到以下结论:洞室底部边脚出现明显的应力集中,应力大小顺序为底部边脚、边墙、底部、顶部;洞周围压越大,洞室围岩应力越大,洞周围岩变形也越大,且围岩位移大小规律呈:洞室边墙>洞室底部>洞室顶部;不同围压环境下洞室位移变形速率在60天左右有明显减少,尤其是顶部变形在60天后趋向稳定。(4)对开挖完成后的地下水封石油洞库进行长达10年的蠕变模拟中发现:洞周围压越大,洞室围岩变形速率越大,洞周累计变形越大,蠕变时长3年左右时,洞周围岩变形趋于稳定,且洞周围岩最大变形量和最大变形速率大小表现为:洞室边墙>洞室底部>洞室顶部;观察到蠕变初期约0.2年时,洞室围岩的变形速率达到峰值;蠕变初期变形较快,蠕变导致的洞室围岩变形主要发生在前1年,第1年变形约10年累计变形量的90%左右,因此应加强洞库建成初期的围岩变形监控量测。

关键词：地下水封洞库花岗岩试验蠕变试验蠕变模型围岩稳定性

基于顶空压力调控的秸秆光生化制氢工艺优化研究

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基于顶空压力调控的秸秆光生化制氢工艺优化研究

作者：向冠宁河南农业大学

学位级别：硕士

为满足当下社会可持续发展的碳中和要求,增加可再生能源在氢生产中的占比并促进其可持续性已成为全球共识。作为一种新兴的绿氢制备技术,光生化制氢因其低碳环保和固废高值化利用的特性而备受关注。其中顶空压力是影响生物制氢产能的重... 详细信息

为满足当下社会可持续发展的碳中和要求,增加可再生能源在氢生产中的占比并促进其可持续性已成为全球共识。作为一种新兴的绿氢制备技术,光生化制氢因其低碳环保和固废高值化利用的特性而备受关注。其中顶空压力是影响生物制氢产能的重要因素。根据亨利定律,顶空气相中的氢分压与反应液中溶解的氢含量成正比,液相中氢浓度的升高会抑制产氢过程从而导致光生化制氢效率的降低。此外,体系氢分压也会影响代谢产氢进程中氢离子的还原和氢化酶的活性。因此,对生物制氢过程中缓解氢分压抑制的方法措施进行相关研究是尤为关键的。本研究通过调控反应器的顶空压力以改变体系氢分压,研究了顶空压力以及不同控压策略对玉米秸秆光生化制氢的影响机理,并在此基础上构建了基于顶空控压的光生物制氢响应面模型。实验结果表明:(1)反应器顶空压力的改变会影响气相中氢分压的大小,从而显著影响秸秆光发酵制氢的性能。在发酵全过程将反应器的顶空压力从1.0 bar(标准大气压)逐级减至0.2 bar时,实验的累积产氢量先增后减,并在0.4 bar的条件下获得最高的累积产氢量为82.37 m L/g TS,相比标准气压下提高了35%。发酵的各项理化参数及Gompertz模型表明,较低的顶空压力有利于提高氢产量,加快反应进程并缩短系统的产氢延迟期。然而,因系统顶压已达到促进产氢的热力学极限,过低的压力(0.2 bar)会因进一步加剧固液分层而造成传质不利,从而导致累积产氢量的下降。(2)考虑到光发酵的前期(12小时前)与后期(48小时后)并非系统的主要产氢期,因此氢分压对光合制氢的这两个阶段影响有限。为节约控压优化的成本,研究了在系统主要产氢期采取不同的阶段减压方案对秸秆光生化制氢的影响,以满足实际工程应用的需要。通过之前的实验,确定了本光发酵工艺在0.4 bar的顶压下具备最高的氢产能,其主要产氢期为反应的12-48小时。在此基础上,分别设置了12小时、24小时和36小时减压至0.4 bar的方案,并确定了每种方案在发酵进程中的最佳操作时段。12小时的减压方案适宜在发酵的24-36小时进行,此时获得的累积产氢量为69.61 m L/g TS,相比未减压条件提高了14%;24小时的减压方案适宜在发酵的12-36小时进行,此时获得的累积产氢量为75.87 m L/g TS,相比未减压条件提高了25%;36小时的减压方案适宜在发酵的12-48小时进行,此时获得的累积产氢量为81.70 m L/g TS,相比未减压条件提高了34%,与发酵全程减压的结果(82.37m L/g TS)近似。于发酵适宜时段的减压策略在提高系统氢产量的同时缩减了控压成本,可为经济地优化光合生物制氢提供技术参考。(3)基于单因素优化的结果,采用BBD响应面法进一步优化秸秆光生化制氢工艺,并获得了最佳的条件组合:顶空压力为0.33 bar,环境温度为31.29℃,初始p H值为7.12,模型预测的累积产氢量为83.14 m L/g TS(R2=0.99)。按该模型拟合的工艺条件进行实验,得到的累积产氢量为84.56 m L/g TS,与预测值相对误差仅为1.71%,表明BBD模型拟合效果理想,其工艺优化结果具参考意义。该模型的P值<0.0001表明其差异性极显著。在线性项上顶空压强和反应温度为影响累积产氢量的极显著因素,初始p H为影响产氢量的显著因素。由绘制的三维响应面图和二维等高线图可知,本实验的三个因素两两间的交互作用均对光合生物制氢影响显著(P<0.05)。

关键词：光合生物制氢顶空压力氢分压累积产氢量阶段减压方案工艺优化

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央视新闻冬奥Vlog新闻的叙事特征研究

央视新闻冬奥Vlog新闻的叙事特征研究

作者：向骏泓广州体育学院

学位级别：硕士

在新媒体盛行的大背景下,传统的主流媒体正在进行守正创新的变革,以增强其移动化、社会化和场景化的传播能力,从而更好地发挥舆论的引导作用。2019年,众多主流媒体开始在“Vlog+新闻”这一领域进行布局,并在发布后迅速产生显著的传播影... 详细信息

在新媒体盛行的大背景下,传统的主流媒体正在进行守正创新的变革,以增强其移动化、社会化和场景化的传播能力,从而更好地发挥舆论的引导作用。2019年,众多主流媒体开始在“Vlog+新闻”这一领域进行布局,并在发布后迅速产生显著的传播影响。本研究以新闻叙事学作为其核心理念,选定由央视新闻客户端发布的2022北京冬奥会的Vlog作为主要的研究内容。选择冬奥会在前期筹备、开幕式和闭幕式期间发布的26条Vlog作为研究样本,运用文本分析和案例分析的方法,对冬奥Vlog新闻报道的叙事话语、叙事行为和叙事影像三个方面进行深度的叙事分析。研究显示,在叙事话语层面,央视新闻呈现注重舆论引导的个性表达话语,围绕时政议题突出核心事件,采用夹叙夹议的评说语体实现价值引领。此外,文本语言突出亲近化的叙述特征,适当使用口语化词语实现亲近化表达,附加语气助词增强对话感,穿插长短句丰富表达节奏。最后在叙述结构方面纵横结合,横向叙述构成系列报道,纵向叙述构成连续报道,既有时效性又有连续性。在叙事行为层面,冬奥Vlog新闻的叙述者有多重身份,记者既是同叙述者也是异叙述者,且都具有自我意识,反映集体叙事声音;记者在报道时选择内视角、外视角和多元视角观察新闻事件,客观报道新闻事实。在叙述时间方面,从时序、时距、频率三个角度进行研究,时序呈现顺序、预叙和倒叙的空间布局;时距呈现概述、场景、省略和停顿特征;叙事频率呈现单一叙述、重复叙述和概括叙述三种方式。在叙事影像层面,冬奥Vlog新闻报道注重运用视听符号,增强新闻现场感。视觉叙事方面,擅长人体语言符号增强视频交互性,注重字幕、花字的功能性提升用户交流感,坚持使用Logo,凸显媒介独特形象,运用创意动画增强画面的艺术性。听觉叙事方面,注重使用增强现场感的同期声,合理运用背景音乐凝聚社会共识,增加解说丰富叙事层次感。通过深入分析央视新闻冬奥Vlog新闻的叙事元素,总结其叙事特征并在此基础上形成相关思考。通过本文研究,对主流媒体的未来发展进行探索,旨在为新闻叙事报道提供实用的参考,并在新闻叙事学的专业领域提供一些新的研究方向。

关键词：央视新闻冬奥Vlog 新闻叙事

老年冠心病患者首次PCI术后衰弱风险预测模型的建立和验证

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老年冠心病患者首次PCI术后衰弱风险预测模型的建立和验证

作者：向贤程湖北医药学院

学位级别：硕士

背景:衰弱在老年冠心病(coronary heart disease,CHD)患者中普遍存在,是预测CHD不良结局的重要因素,可造成CHD患者长期照护负担加重、跌倒率、入院率、致残率和致死率上升。经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,P... 详细信息

背景:衰弱在老年冠心病(coronary heart disease,CHD)患者中普遍存在,是预测CHD不良结局的重要因素,可造成CHD患者长期照护负担加重、跌倒率、入院率、致残率和致死率上升。经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)是老年CHD患者最重要、应用最广泛的血运重建方法之一,但老年CHD患者首次PCI术后可能存在衰弱的状态,若长期发展或加重这可能影响患者预后或发生不良心血管事件,及时发现患者的衰弱并采取干预措施可以延缓甚至逆转其衰弱。我国目前只有部分研究开始关注能够识别老年CHD患者首次PCI术后衰弱的风险工具。目的:了解老年CHD患者首次PCI术后衰弱现状,分析其危险因素,构建风险预测列线图模型并验证其性能。方法:采用便利抽样法,对湖北省十堰市某三甲医院首次PCI术后414例老年CHD病患者进行横断面调查。通过一般资料调查表、衰弱量表、心理痛苦温度计、社会支持评定量表、广泛性焦虑量表对老年CHD患者首次PCI术后衰弱现状及相关影响因素进行调查。运用SPSS26.0软件进行数据统计分析,按7:3的比例将414例患者随机分为模型组290例和验证组124例。对模型组衰弱和非衰弱患者的临床资料进行单因素和二元Logistic回归分析以筛选患者衰弱的危险因素并绘制列线图。采用R3.4.3软件包绘制列线图模型。内部和外部验证通过ROC曲线下面积(area under curve,AUC)评估预测效能,C-index评估区分度,校准曲线图及拟合优度检验(Hosmer-Lemeshow)评价校准度。结果:(1)老年CHD患者首次PCI术后衰弱的患病率为50.24%。(2)衰弱组与非衰弱组老年CHD患者单因素分析结果差异有统计学意义(P<0.05)的因素有:性别、教育程度、从事职业、家庭人均月收入、吸烟史、饮酒史、日常锻炼情况、是否存在共病、心功能分级、身体质量指数(Body Mass Index,BMI)、血清总胆固醇(total cholesterol,TC)、心理痛苦评分、社会支持评分、焦虑评分。(3)Logistic回归分析结果显示:女性、存在共病、心功能分级程度越高、存在焦虑和低社会支持为老年CHD患者首次PCI术后衰弱的独立危险因素。(4)模型预测性能评价:建模组和验证组内部验证AUC分别为0.882、0.794;建模组内部验证显示模型灵敏度为79.1%,特异度为81.4%;验证组内部验证显示模型灵敏度为100%,特异度为68.1%模型具有较好的预测性能;C-index显示具有较好的区分度,H-L检验后显示较好的校准度,依据各指标综合判断模型具有较好的预测效果。结论:在住院治疗的老年CHD患者中存在较高的衰弱发生率,这一结果受到多种因素的影响,主要危险因素包括女性患者、合并症数量、较高的心功能分级、从事农业和工业、较高的焦虑程度和较低的社会支持度。基于Logistic回归分析构建的老年CHD患者首次PCI术后衰弱的风险预测模型具有较好的预测效能,女性、患者存在共病、心功能分级越高、从事农业、焦虑评分越高、社会支持度越低为老年CHD患者首次PCI术后衰弱的独立危险因素。本研究基于文献分析法,根据以上危险因素构建了性能较好的老年CHD患者首次PCI术后衰弱风险预测模型,可用于预测患者的衰弱风险。运用此工具有助于临床医护人员快速识别术后具有衰弱的高风险患者,从而早期制定个性化的护理措施提供依据。

关键词：老年冠心病衰弱影响因素风险预测模型

钛精矿酸解过程中升华硫产生机理及其减排研究

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钛精矿酸解过程中升华硫产生机理及其减排研究

作者：向泉锦重庆理工大学

学位级别：硕士

钛白粉因具备一系列良好的物理化学性能而被广泛应用于涂料、造纸、油墨颜料、塑料等多个领域当中。当前,工业规模化生产钛白粉主要有两种方法:氯化法和硫酸法,其中硫酸法因具有生产技术成熟、对原矿品位要求相对较低等特点而被广泛应... 详细信息

钛白粉因具备一系列良好的物理化学性能而被广泛应用于涂料、造纸、油墨颜料、塑料等多个领域当中。当前,工业规模化生产钛白粉主要有两种方法:氯化法和硫酸法,其中硫酸法因具有生产技术成熟、对原矿品位要求相对较低等特点而被广泛应用于我国工业生产中。目前,针对硫酸法钛白的研究多集中于优化生产工艺参数、过程强化和动力学方程等相关方面,而针对酸解尾气处理的研究还相对较少。在实际生产过程中,酸解作为硫酸法钛白生产的重要步骤不可避免地会产生酸解尾气,尾气中的单质硫在释放过程中随环境温度的降低而遇冷凝结,以固体升华硫的形式堵塞生产管道,严重影响钛白粉生产的连续性。对此,本研究从绿色化工的角度出发,对钛精矿硫酸酸解的过程进行了研究,探究了酸解尾气中升华硫的产生机理,考察了主要生产工艺参数对酸解尾气中升华硫生成质量的影响规律,并最终提出了升华硫减排的方法。本文主要研究内容及结论如下:（1）钛精矿酸解尾气中升华硫的生成机理研究。根据对钛精矿的一系列工艺矿物学分析表征,发现酸解尾气中的硫主要来源于生产原料钛精矿本身,在酸解过程中钛精矿本身含有的磁黄铁矿和黄铁矿与高浓度的硫酸发生反应产生的单质硫是尾气中升华硫的主要来源。实验计算了酸解过程中发生的一系列化学反应的吉布斯自由能变化,发现产生含硫尾气的一系列化学反应均能在酸解环境中自发进行。同时,根据酸解体系高温、低p H的特殊环境条件,绘制了相应反应条件下的E-p H图,发现硫元素的确能以单质硫的形式存在于酸解环境中。据此得出了升华硫的产生机制。（2）考察了酸解过程中各主要生产工艺参数对于尾气中升华硫生成质量的影响规律。研究结果表明:反应时间、反应温度、反应酸浓度、搅拌速率、矿物粒径和反应堆体质量这六个因素均能对升华硫的生成量造成影响。其中,升华硫的质量在一定范围内随着反应时间和反应堆体质量的增加而不断增加,随着搅拌速率和反应温度的增加、反应酸浓度的提高及矿物粒度的减小,升华硫的生成量呈现出先增加后减少的规律。因此在实际生产过程中,可以在保证钛精矿酸解效率的前提下适当调整这些参数,以达到减少尾气中升华硫质量的目的。（3）由于空气中氧气具有氧化作用,本研究提出向酸解物料中通入不同流速的空气以加大酸解物料中的曝气量来解决尾气中升华硫的减排问题。研究结果表明,在磁黄铁矿5.50 g、反应时间30 min、反应温度180℃、反应酸浓度85%、搅拌速率100 rpm、矿物粒度48～75μm、空气流速80 m L/min的条件下,升华硫的生成量相较于自然反应条件下减少了35%以上。这是由于空气中的氧气不仅能促进矿物原料的完全氧化,减少升华硫的生成,同时还能进一步使得已经生成的升华硫继续进行深度氧化,从而达到减排目的。（4）利用三价铁盐中的Fe与酸解体系中的Fe形成氧化还原电对,本研究提出向酸解物料中加入一定量的三价铁盐来解决尾气中升华硫的减排问题。研究表明,在磁黄铁矿5.50 g、反应时间30 min、反应温度180℃、反应酸浓度85%、搅拌速率100 rpm、矿物粒度48～75μm、Fe（SO）加入量为磁黄铁矿的1.5%时,升华硫的生成量相较于不加入三价铁盐的对照组减少了63%以上。这是因为Fe的加入不仅能同时减少直接和间接两种方法下生成的升华硫,还能使得酸解体系中氧化还原电位值升高,硫元素从单质硫的形式转化为更加稳定的SO形式存在于反应物料中,达到了减排目的。

关键词：钛精矿酸解升华硫酸解尾气减排方法

基于深度强化学习的机器间通信功率控制技术研究

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基于深度强化学习的机器间通信功率控制技术研究

作者：向泓林北京邮电大学

学位级别：硕士

在线学习者信息行为的用户画像研究 ——以bilibili为例

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在线学习者信息行为的用户画像研究 ——以bilibili为例

作者：宋向豪郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士

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某型测试设备自动检定系统设计与实现

某型测试设备自动检定系统设计与实现

作者：向钦吕电子科技大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的异常流量检测研究与实现

基于深度学习的异常流量检测研究与实现

作者：向美霖北京邮电大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的蛋白质热稳定性预测模型研究

基于深度学习的蛋白质热稳定性预测模型研究

作者：向孝洋江南大学

学位级别：硕士

在日用产品和工业生产中,蛋白质发挥着重要的作用,但大多数蛋白质在高温环境中会变性失活,因此获得耐热蛋白质非常重要。传统的方法常使用湿实验来发现新的耐热蛋白质或改造蛋白质以提高耐热性,往往费时、费力、成本高,难以有效的获取... 详细信息

在日用产品和工业生产中,蛋白质发挥着重要的作用,但大多数蛋白质在高温环境中会变性失活,因此获得耐热蛋白质非常重要。传统的方法常使用湿实验来发现新的耐热蛋白质或改造蛋白质以提高耐热性,往往费时、费力、成本高,难以有效的获取新的耐热蛋白质。随着机器学习算法的发展,基于提取的蛋白质特征来识别和预测蛋白质热稳定性取得了很大进展。然而深度学习算法预测蛋白质热稳定性还有待深入研究。基于深度学习算法,本文从蛋白质的序列信息和结构信息出发,使用序列水平特征,氨基酸水平特征,残基相互作用网络的图拓扑特征和图嵌入四种特征类型来预测蛋白质热稳定性,具体研究工作概述如下:1.基于序列水平特征预测蛋白质热稳定性。首先计算了六种在蛋白质热稳定性预测和蛋白质功能预测中重要的蛋白质序列水平特征。再通过深度学习算法DNN提取隐藏特征并融合。使用注意力机制计算特征间的注意力并基于此为每个特征加权。最后将融合特征用于最终的耐热和常温蛋白质分类。此模型相比于传统的机器学习方法,在步骤上更高效,在预测能力上准确性也大幅提升。2.融合氨基酸水平特征和序列水平特征预测蛋白质热稳定性。本研究使用Doc2vec算法学习蛋白质子序列k-mer的统一表征。依蛋白质序列的排列顺序使用k-mer表征完整的蛋白质序列,并基于Bi-LSTM算法提取隐藏特征。将提取的隐藏特征与蛋白质序列水平特征融合,使用注意力机制在氨基酸水平和序列水平上同时获取注意力,增强特征融合效果。利用融合后的特征进行耐热和常温蛋白质的分类,预测性能优于融合前的两种特征。3.融合图嵌入和网络拓扑特征预测蛋白质热稳定性。本研究使用残基相互作用网络(RIN)表征蛋白质结构,计算了RIN的网络拓扑特征并通过图嵌入进一步获得结构信息,分别使用深度学习算法DNN和LSTM捕获特征中的隐藏特征并基于注意力机制融合,分类耐热和常温蛋白质。将所构建的模型与主流的预测模型进行比较和分析,证明该模型具有更好的预测性能。综上,本文以蛋白质为研究对象,分别基于蛋白质序列信息和蛋白质结构信息展开研究。基于蛋白质序列信息,从序列水平计算传统的序列水平特征,从氨基酸水平使用Doc2vec算法获取k-mer嵌入表征完整的蛋白质序列信息。基于蛋白质结构信息,根据原子间的距离构建RIN表征结构信息,计算了网络拓扑特征和图嵌入。本研究使用了深度学习算法来进行特征的提取和特征的融合,并预测耐热蛋白质。本文的创新性主要体现在从系统的角度,基于深度学习算法,多维度的提取了蛋白质特征,对耐热蛋白质进行准确的识别,深入挖掘了影响热稳定性的关键特征,为分析和设计耐热蛋白质提供了理论基础。

关键词：耐热蛋白质深度学习残基相互作用网络特征研究