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作者：吴柏威湖北大学

学位级别：硕士

随着世界能源和环境问题越来越严峻,清洁能源技术已成为科学界的研究热点。固体氧化物燃料电池(SOFC)作为一种可将氢燃料化学能直接转换成电能的能源转换技术,具有高效率、零污染、无需贵金属等优点,在绿色发电和低碳交通领域应用前景... 详细信息

随着世界能源和环境问题越来越严峻,清洁能源技术已成为科学界的研究热点。固体氧化物燃料电池(SOFC)作为一种可将氢燃料化学能直接转换成电能的能源转换技术,具有高效率、零污染、无需贵金属等优点,在绿色发电和低碳交通领域应用前景广阔。然而,由于固体氧化物电解质和电极需要800～1000℃高温活化,造成当前SOFC运行温度过高,使SOFC商业化进程受阻。因此,研制低温下具有高性能的电解质和电极材料已成为解决SOFC高温瓶颈的迫切需求。近年来,研究人员基于表界面和能带工程开发了一系列半导体离子电解质,如Zn O、Li AlCoO、Sm Ni O和天然赤铁矿(含α-FeO、Si O)等,在400～500℃区间展现可观的离子电导率,有望降低SOFC的运行温度。本论文基于天然赤铁矿电解质的前期工作,进一步对赤铁矿α-FeO的离子传导特性和SOFC电化学性能进行了研究。主要研究内容如下:采用溶胶-凝胶法制备了α-FeO样品,并将α-FeO进行氢气处理获得R-α-FeO样品。分别利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)技术对样品的物相结构、颗粒形貌和表面元素价态进行了表征;通过直流扫描电压法对α-FeO和R-α-FeO陶瓷片在氮气、氩气和燃料电池气氛下的直流电导率进行了测试,并将两种样品分别应用于SOFC电解质层在550℃下进行I-V特性曲线测试,评估其低温电解质功能。研究结果显示,α-FeO样品为六方相赤铁矿结构纳米粉末,其晶粒表面光滑、分布均匀;R-α-FeO样品部分表面被氢气还原,产生了表面Fe金属颗粒和氧缺陷型α-FeO;与α-FeO相比,R-α-FeO中获得了更高的氧空位浓度和更多的电子,从而在燃料电池气氛下具备氧离子、质子和电子三重传导的可能性,使其离子电导率和总电导率的大幅度提升。然而,由于过高的电子电导率,两种样品应用于SOFC均出现严重短路问题,其SOFC性能远低于天然赤铁矿,需要进一步优化。为了解决α-FeO电解质SOFC短路的问题,我们进一步模仿天然赤铁矿的成分,采用湿化学法和固相混合法将绝缘体Si O引入α-FeO构建了两种“仿天然赤铁矿”样品。通过对样品的物相结构、微观形貌和SOFC电化学性能的比较分析,发现固相混合法制备的仿天然赤铁矿由于微结构特征而具有更好的电解质功能和电池性能,对应的SOFC在550℃展现了约1.0 V的开路电压和250 m W/cm的输出功率密度(优于天然赤铁矿)。在此基础上,我们对固相混合法仿天然赤铁矿进行电导率和XPS测试,发现特定微结构和质量比例的α-FeO、Si O复合既有利于阻隔赤铁矿的电子传输,也有利于提升氧空位浓度和离子电导率。此外,基于仿天然赤铁矿电池的阻抗谱分析结果,我们进一步将NaCO引入仿天然赤铁矿,发现NaCO以熔融态形式存在于样品中,贡献了质子传输的快速通道,使含NaCO仿天然赤铁矿SOFC的开路电压和输出功率分别提升至1.12 V和375 m W/cm(550℃),从而证明了通过复合Si O和NaCO优化赤铁矿α-FeO电解质功能和SOFC性能的可行性。以上研究结果证明,赤铁矿电解质α-FeO在燃料电池气氛中可获得离子电导率增益,但是也产生了不可忽视的电子传导,易造成SOFC短路。通过复合Si O和NaCO,可以进一步提升α-FeO的离子电导率,降低其电子电导率,是优化赤铁矿电解质功能的一种有效途径。本论文所开发的仿天然赤铁矿在低温展现了可观的电池性能,为发展低温SOFC提供了一种新型的半导体离子材料。

关键词：低温固体氧化物燃料电池半导体离子电解质赤铁矿α-Fe2O3 仿天然赤铁矿离子电导率

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乡村振兴背景下乡村旅游数字化发展问题与路径研究——以山东省临沂市为例

中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学

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中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学 2024年第2期 25-28页

作者：柏威北华大学吉林吉林132013

在乡村振兴背景下,乡村旅游的数字化发展是落实乡村振兴战略的重要途径。得益于乡村振兴的红利,以及政府的大力扶持,临沂市的乡村旅游数字化得到了快速发展,在全市范围内形成了一种良好的发展气氛,极大地提高了当地居民的生活水平和乡... 详细信息

在乡村振兴背景下,乡村旅游的数字化发展是落实乡村振兴战略的重要途径。得益于乡村振兴的红利,以及政府的大力扶持,临沂市的乡村旅游数字化得到了快速发展,在全市范围内形成了一种良好的发展气氛,极大地提高了当地居民的生活水平和乡村环境,成为了市民休闲度假的好去处。本文在调研分析的基础上提出了山东省临沂市乡村旅游在数字化发展过程中存在的一些问题,并提出了相应的发展对策和相关路径。

关键词：乡村旅游乡村振兴数字化临沂市

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地震作用下非等宽平台路堑边坡的动力响应研究

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自然灾害学报 2024年第2期33卷 122-131页

作者：王哲王陈宾柏威伟廖军吴福宝唐刚中铁第四勘察设计院集团有限公司湖北武汉430063 成都理工大学环境与土木工程学院四川成都610059

非等宽平台设计是提高碎裂岩体路堑高边坡动力稳定性的有效方法之一,在规范平台宽度不小于2 m背景下,研究该类型边坡的动力响应特征具有重要工程应用价值。通过FLAC3D有限元软件计算三级台阶式边坡平台位置的PGA放大系数、塑性变形区和... 详细信息

非等宽平台设计是提高碎裂岩体路堑高边坡动力稳定性的有效方法之一,在规范平台宽度不小于2 m背景下,研究该类型边坡的动力响应特征具有重要工程应用价值。通过FLAC3D有限元软件计算三级台阶式边坡平台位置的PGA放大系数、塑性变形区和最大剪应变,然后基于数值模拟结果设计大型振动台物理模拟试验开展非等宽台阶式边坡变形失稳特征和PGA放大系数变化研究,对二级平台宽度引起的边坡破坏程度进行分析,提出路堑边坡工程设计建议。数值模拟表明,随着中间平台宽度增加PGA放大系数先减后增,考虑平台的分割效应下建议该工程二级平台宽度为4 m;物理试验表明,边坡易在平台处产生应力集中,平台分割效应使边坡逐渐分解为局部破坏,地震作用下发生累进变形破坏,分为缓慢变形、加速变形和失稳破坏阶段。研究成果为该类型路堑边坡平台的设计提供了依据。

关键词：路堑边坡数值模拟振动台试验动力响应平台宽度地震

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动态脑电图与头颅磁共振成像在小儿癫痫合并精神障碍及病灶定位中的诊断价值比较

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大医生 2024年第1期9卷 46-49页

作者：柏威湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院儿科湖北襄阳441000

目的探讨动态脑电图(AEEG)与头颅磁共振成像(MRI)在小儿癫痫合并精神障碍及病灶定位中的诊断价值,为临床提供参考。方法回顾性分析2020年1月至2022年12月湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院收治的210例疑似癫痫合并精神障碍患儿的临... 详细信息

目的探讨动态脑电图(AEEG)与头颅磁共振成像(MRI)在小儿癫痫合并精神障碍及病灶定位中的诊断价值,为临床提供参考。方法回顾性分析2020年1月至2022年12月湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院收治的210例疑似癫痫合并精神障碍患儿的临床资料。入院后均进行AEEG和头颅MRI检查,以手术病理诊断结果为金标准,比较AEEG、头颅MRI对癫痫合并精神障碍患儿的诊断效能,并分析AEEG、头颅MRI对癫痫合并精神障碍患儿病灶的定位结果。结果手术病理诊断阳性128例,阴性82例;AEEG诊断阳性126例,阴性84例;头颅MRI诊断阳性124例,阴性86例。一致性检验结果显示,AEEG、头颅MRI诊断癫痫合并精神障碍的Kappa值分别为0.940、0.722(P <0.05)。128例确诊癫痫合并精神障碍患儿的病灶分布于颞叶区64例、枕叶区13例、额叶区44例及顶叶区7例。AEEG对癫痫合并精神障碍患儿颞叶区、枕叶区、额叶区病灶的检出率高于头颅MRI(P<0.05)。结论 AEEG在小儿癫痫合并精神障碍及病灶定位中的诊断价值优于头颅MRI,值得临床应用。

关键词：动态脑电图头颅磁共振成像小儿癫痫精神障碍

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基于回归树的充分降维方法研究

基于回归树的充分降维方法研究

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作者：吴柏威华东师范大学

学位级别：硕士

大数据时代的到来使人们面对的数据越来越复杂,充分降维理论对于研究这种复杂数据有着重要的意义。在响应变量多维时,传统的充分降维理论往往会面临许多难题。本文主要研究基于回归树的充分降维方法,在响应变量多维的情况下巧妙地解决... 详细信息

大数据时代的到来使人们面对的数据越来越复杂,充分降维理论对于研究这种复杂数据有着重要的意义。在响应变量多维时,传统的充分降维理论往往会面临许多难题。本文主要研究基于回归树的充分降维方法,在响应变量多维的情况下巧妙地解决了维数灾难的问题。响应变量一维时,传统的方法通常会采用切片的方法对响应变量进行划分。但是随着维数的升高,这种切片的方法会导致切分出的许多切片内部没有任何样本点。而回归树的方法可以对多维空间进行划分,叶子结点的值正好是空间划分后的均值。基于这一思想,本文提出了基于回归树的充分降维方法。这里的回归树模型可以是梯度提升树,随机森林,Xgboost等。对于SIR、SAVE、DR方法,本文给出了估计核矩阵的方法。最后,本文通过大量的模拟与实例分析,验证了该方法在响应变量多维时的有效性。与现有的方法相比,该方法在响应变量高维时,有一定的优势。无论是线性还是非线性模型,在有一定程度噪声的情况下,本文的方法都可以较好的估计出降维方向。在样本量比较少时,随机森林的效果较好。在样本量比较大时,梯度提升树、随机森林、Xgboost的表现相当。由于集成学习模型往往会有较多的超参数,对于超参数的设置仍是缺乏理论依据的,但一般使用默认的参数便能取得不错的效果。本文还利用集成学习模型对于缺失值的处理办法,将其用到了充分降维领域,分析了响应变量有缺失值时的充分降维效果,利用含缺失值的样本信息后,降维效果显著好于丢弃这些含缺失值的样本。

关键词：回归树集成学习充分降维多维响应变量

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