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PVC防水卷材主要原料对其性能影响研究

中国建筑防水 2022年第12期 1-5页

作者：陈卓欧阳威猛梁泽钧大禹九鼎新材料科技有限公司广东广州511495

通过试验研究对比了不同类型的PVC树脂、增塑剂、填料及增韧剂对PVC防水卷材力学性能、热老化性能和接缝剥离强度的影响。结果表明,选用乙烯法PVC树脂、对苯二甲酸二辛酯(DOTP)+环氧大豆油(ESO)作为增塑剂、重钙作为填料、丙烯酸丁酯-... 详细信息

通过试验研究对比了不同类型的PVC树脂、增塑剂、填料及增韧剂对PVC防水卷材力学性能、热老化性能和接缝剥离强度的影响。结果表明,选用乙烯法PVC树脂、对苯二甲酸二辛酯(DOTP)+环氧大豆油(ESO)作为增塑剂、重钙作为填料、丙烯酸丁酯-甲基丙烯酸甲酯共聚物(ACR)作为增韧剂制得的PVC均质片综合性能更优异、性价比更高。

关键词： PVC防水卷材 PVC树脂增塑剂填料增韧剂力学性能热老化性能接缝剥离强度

基于聚乙烯亚胺的聚酚胺材料制备及其吸附性能研究

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基于聚乙烯亚胺的聚酚胺材料制备及其吸附性能研究

作者：梁泽齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着环境问题的愈来愈严重,人们不得不重视对环境中污染物的去除（如水污染,空气污染）,而吸附法作为成本低,效益好且绿色无污染的处理方法广泛受到人们的喜爱。受贻贝分泌蛋白的启发,聚多巴胺（PDA）由于其优异的粘附性而被作为污染物... 详细信息

随着环境问题的愈来愈严重,人们不得不重视对环境中污染物的去除（如水污染,空气污染）,而吸附法作为成本低,效益好且绿色无污染的处理方法广泛受到人们的喜爱。受贻贝分泌蛋白的启发,聚多巴胺（PDA）由于其优异的粘附性而被作为污染物去除领域的选择。PDA中含有丰富的官能团,比如胺基、酚羟基及苯结构,因此其可通过静电、螯合、氢键及π-π作用力实现对污染物的去除。然而PDA昂贵的成本限制了其实际应用。为满足可持续发展要求,开发具有优异性能的吸附材料,我们对PDA的分子结构进行了仿制。在碱性环境下通过胺类（聚乙烯亚胺、四乙烯五胺）与酚类（邻苯二酚、连苯三酚）自聚合,制得类似多巴胺结构的聚合物—聚儿茶酚胺。除此之外,为了降低其成本及改善其抗水溶性,分别用天然材料衍生物木质素磺酸钠和聚苯乙烯-马来酸酐对其进行改性得到一系列目标聚合物,并对环境中的污染物(活性红195、铬（Ⅵ）和放射性碘)进行了去除,探究影响去除性能的因素及最佳去除条件。在聚合物的合成后通过一系列的仪器进行了表征,如傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、扫描电子显微镜（SEM）、热失重分析仪（TGA）、X射线光电子能谱（XPS）等,对材料的结构、形貌及吸附机理进行了分析。1.通过简单的“一锅法”制备了一种绿色高效的PPCT吸附剂,在模拟的废水环境中高效的去除活性红195染料。在PPCT的制备过程中,通过选择最佳的聚乙烯亚胺种类及添加量从而制备出性能最佳的产品,并且在p H=2与初始p H的活性红195溶液中考察了PPCT的最佳使用条件。结果表明,在p H=2的活性红195溶液中,PPCT对其吸附容量达到了惊人的1754 mg g,并且在初始浓度小于200 mg L的条件下去除率达到了98%。在初始p H的活性红195溶液中吸附容量可达273 mg g,虽然总体吸附容量没有很高,但相对于其他吸附材料仍有着较优异的性能。并且深入的探究了其吸附机理,经研究发现PPCT中质子化的胺基与活性红195染料中电离出的磺酸基之间的静电结合力为起吸附作用的主要作用力。因此成功地合成了一种高效、经济且绿色的去除活性红195染料的吸附材料。2.由于路易斯酸性碘与路易斯碱性氮有着较强的亲和力,并且碘离子属于缺电子基团,因此在碘吸附的材料结构设计中通过引入含氮官能团与富电子结构官能团为主要思路。木质素磺酸钠是造纸的副产物,成本较低,并且其内部含有丰富的苯环与硫元素,两者都属于供电子基团,与缺电子基团的碘有着较强的亲和力,并且木质素磺酸钠与胺可通过曼尼希反应而发生结合。所以在该份工作中通过儿茶酚胺反应合成了含氮量较高的PY-PEI吸附剂,以及通过曼尼希反应和儿茶酚胺反应合成了LS-PY-PEI吸附剂。考察了两种吸附材料在空气中,碘正己烷溶液中,碘水溶液中对碘去除性能的影响。数据表明,经木质素磺酸钠改性得到的LS-PY-PEI比PY-PEI的吸附容量及吸附速率略低,但相差不大。主要原因可能是在吸附的过程中氮原子起着主要的吸附作用,因为PY-PEI比LS-PY-PEI的氮元素含量略高。通过傅里叶变换红外光谱、X射线光电子能谱及拉曼光谱分析其吸附机理,材料中的胺基为主要的吸附位点,其次富电子结构的苯环与硫原子也起着一定的作用。并且放射性碘是通过物理作用与化学作用相结合的方式所负载,一部分以单质碘的形式负载,另一部分被还原为碘离子（I和I）所负载。3.为了解决聚酚胺吸附材料水溶性的问题,在该份工作中把聚酚胺材料中引入了稳定性好,疏水性佳的聚苯乙烯-马来酸酐。在高温高压下通过酰亚胺化反应制备了聚苯乙烯-马来酸酐改性聚酚胺吸附材料（PPEC）,并且探究其对Cr（Ⅵ）离子吸附性能的影响。通过直观的对比改性前与改性后的吸附材料可以发现,PPEC相比未改性的吸附剂抗水溶性及耐酸性明显提高。并且离子尺寸明显减小,这有利于增大其比表面积,从而更有利于吸附剂与吸附质的结合,提高吸附容量。实验可得,PPEC在p H=2的环境中对Cr（Ⅵ）离子的最大吸附容量可达546 mg g,并且在初始浓度低于100 mg L的溶液中去除率接近100%。毫无疑问,PPEC是一种优异的、理想的Cr（Ⅵ）离子吸附材料。综上所述,经过儿茶酚胺反应制得的聚酚胺材料在去除污染物的领域有着优异的性能,聚乙烯亚胺由于含有丰富的胺官能团而在三个体系中都被选择。并且在聚酚胺材料的基础上,我们通过引入天然材料以及稳定性高的聚合物来降低聚酚胺的成本和改善聚酚胺材料的抗水溶性,从而合成了不同种类吸附材料,对环境中各种污染物进行了去除。因此,研究聚酚胺吸附材料的吸附性能具有重要的前景及意义。

关键词：酚胺聚乙烯亚胺吸附活性红195 铬(Ⅵ) 碘

绿色金融与数字经济协同赋能地区绿色发展的机制研究

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统计与信息论坛 2024年

作者：于璐瑶梁泽高洋西安财经大学经济学院

“双碳”目标为中国经济社会绿色化转型提供了战略导向,在数字经济高速发展的契机下,后发地区如何抓住机遇,推动绿色金融与数字经济协同发展,对中国实现绿色高质量发展有着重要意义。基于2011—2021年省际面板数据,运用固定效应模型和... 详细信息

“双碳”目标为中国经济社会绿色化转型提供了战略导向,在数字经济高速发展的契机下,后发地区如何抓住机遇,推动绿色金融与数字经济协同发展,对中国实现绿色高质量发展有着重要意义。基于2011—2021年省际面板数据,运用固定效应模型和空间杜宾模型分析协同视角下绿色金融和数字经济对地区绿色发展的影响。研究发现:绿色金融与数字经济均能显著提升绿色发展水平,但二者协同发展时表现出更强的正向效应,呈现“1+1>2”的效果。异质性分析显示,两者对非资源型地区和处于服务化阶段地区的协同效应更为明显。机制分析表明,绿色金融和数字经济通过缓解信贷错配和降低能源强度两种渠道互相抑制负面隐藏因素,激活强大潜力共同赋能绿色发展。进一步研究表明,协同效应不仅有利于当地绿色发展,对邻近地区的绿色发展也呈现出正向空间溢出效应。因此,地区绿色发展过程中,应充分利用绿色金融的信贷配置功能和数字经济的无距离界限特征,加快推进绿色金融与数字经济两大新动能的深度融合;同时制定差异化的区域政策和有针对性的行动方案,加强统筹规划,落实绿色金融与数字经济服务于地区绿色发展。

关键词：绿色金融数字经济绿色发展协同效应溢出效应

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计及广义储能的园区综合能源系统低碳规划

电力自动化设备 2024年第3期44卷 40-48页

作者：张晓陈胜卫志农梁泽宇河海大学能源与电气学院江苏南京211100

以综合能源系统的低碳规划为目标,建立了考虑蓄电池电储能、楼宇热储能、数据中心热储能为广义储能的通用统一模型,量化分析了广义储能运行灵活性对园区综合能源系统低碳化转型的支撑作用。计及负荷长短期增长不确定性与碳排放约束,建... 详细信息

以综合能源系统的低碳规划为目标,建立了考虑蓄电池电储能、楼宇热储能、数据中心热储能为广义储能的通用统一模型,量化分析了广义储能运行灵活性对园区综合能源系统低碳化转型的支撑作用。计及负荷长短期增长不确定性与碳排放约束,建立了以规划年扩建成本与运行成本之和为目标函数的综合能源系统低碳扩建模型;以园区各设备运行约束为基础,考虑广义储能的灵活性运行方式,建立了基于能源枢纽的园区运行模型;以江苏省某工业园区为测试算例,分析了广义储能资源的灵活性运行对园区扩建规划的影响。结果表明,广义储能资源可利用时间转移特性实现多能源跨时段高效利用,有效促进了新能源消纳,保证了综合能源系统的规划方案兼具经济性与环保性。

关键词：园区综合能源系统广义储能低碳规划能源枢纽灵活运行

西藏亏组山不同草地类型植物对围封年限的响应

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西藏亏组山不同草地类型植物对围封年限的响应

作者：梁泽鹏西藏大学

学位级别：硕士

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基于距离感知的金属缺陷样本标签分配算法

中国机械工程 2024年第9期35卷 1634-1641页

作者：朱传军梁泽启付强张超勇湖北工业大学机械工程学院武汉430068 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室武汉430074

针对金属表面缺陷检测模型在训练过程中正负样本分配时不考虑金属表面缺陷的宽高比、对目标分布的定位能力差等问题,提出了距离感知的动态标签分配(DDA)算法。DDA不改变原有检测模型的结构也不增加计算开支,根据真实框的几何特性提出新... 详细信息

针对金属表面缺陷检测模型在训练过程中正负样本分配时不考虑金属表面缺陷的宽高比、对目标分布的定位能力差等问题,提出了距离感知的动态标签分配(DDA)算法。DDA不改变原有检测模型的结构也不增加计算开支,根据真实框的几何特性提出新的距离损失计算范式,以优化宽高比悬殊的回归问题,将迭代过程中的回归偏移量解码为预测框坐标,最后计算预测框、锚框和真实框三者之间综合交并比信息,动态地选择正负样本以提高训练精度。在武汉某钢厂冷轧带钢表面缺陷检测中进行了验证,并引入公开的热轧带钢表面缺陷数据集进行了泛化试验,检测效果均有显著改善,对金属表面质量规范有实际应用价值。

关键词：目标检测样本选择策略宽高比金属缺陷检测距离回归损失函数

河北省高校本科生跨学科学习问题及提升对策研究

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河北省高校本科生跨学科学习问题及提升对策研究

作者：梁泽鹏河北大学

学位级别：硕士

随着社会的持续发展与科技的进步,传统的学术领域开始展现出相互融合和交叉的趋势,知识创造亦由原本的独立学科模式转变为多学科交叉的方式。河北省作为我国的教育大省,其高校本科生跨学科学习的发展状况对于提升区域创新能力和人才培... 详细信息

随着社会的持续发展与科技的进步,传统的学术领域开始展现出相互融合和交叉的趋势,知识创造亦由原本的独立学科模式转变为多学科交叉的方式。河北省作为我国的教育大省,其高校本科生跨学科学习的发展状况对于提升区域创新能力和人才培养质量具有重要意义。本研究旨在通过问卷调查的方式,对河北省骨干高校本科生在跨学科学习的动机、行为、学校支持情况、效果四个方面进行调查和研究。通过对河北省高校本科生跨学科学习现状的深入调查,揭示了本科生在跨学科学习中的政策认知、学习意识、学习形式、学习支持情况以及学习时间投入等方面存在的不足。研究发现,虽然多数学生对跨学科学习持积极态度,但由于受到专业课负担重、时间精力不足等挑战,实际投入跨学科学习时间有限。此外,课程资源水平,课时安排,教学质量等因素也对学生的跨学科学习产生了消极影响。因此,高校在推动跨学科教育的过程中,应充分考虑学生的实际需求,优化课程体系,加强学习引导,并合理安排学习时间。高校应通过提升政策支持,宣传跨学科学习的重要性,拓宽学习渠道,优化课程体系等措施,为学生创造更加良好的跨学科学习环境和氛围。同时,学生也应增强跨学科学习意识,统筹安排本专业与跨学科学习时间,充分利用学校资源,积极参与跨学科学习,为未来发展奠定坚实基础。本研究不仅丰富了跨学科学习的理论体系,也为高校跨学科教育的改革与发展提供了有益的参考和启示。通过推动高校跨学科教育的深入发展,可以培养更多具有跨学科素养和创新能力的优秀人才,为社会的进步和发展做出贡献。

关键词：跨学科学习骨干高校本科生

可注射富血小板纤维蛋白治疗黄褐斑大鼠模型的实验研究

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可注射富血小板纤维蛋白治疗黄褐斑大鼠模型的实验研究

作者：梁泽旭安徽医科大学

学位级别：硕士

基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究

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基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究

作者：梁泽琛广州大学

学位级别：硕士

在少量有标签数据和大量无标签数据的情况下进行有效学习是深度学习中的一个突出问题。现有的半监督学习方法通常考虑预测值超过固定阈值(0.95)的无标签数据,并丢弃小于固定阈值的数据。本文认为这些被丢弃的数据占较大的比例,并属于较... 详细信息

在少量有标签数据和大量无标签数据的情况下进行有效学习是深度学习中的一个突出问题。现有的半监督学习方法通常考虑预测值超过固定阈值(0.95)的无标签数据,并丢弃小于固定阈值的数据。本文认为这些被丢弃的数据占较大的比例,并属于较难学习的样本,如果使用得当,将有利于模型训练。并且这些半监督学习方法往往忽略了有标签数据与无标签数据之间分布不匹配的问题,或是没有充分利用到特征层的有效信息。本学位论文正是为处理以上问题来展开的研究,具体工作如下:(1)提出了基于双阈值筛选与相似学习的半监督学习(Boosting Semi-supervised Learning with Dual-Threshold Screening and Similarity Learning,DTS-Sim L),它包括两个核心设计:双阈值筛选策略和相似学习。除了固定阈值外,DTS-Sim L从有标签数据中提取了类自适应阈值。类自适应阈值可以对预测值低于固定阈值但高于类自适应阈值的无标签数据进行重新筛选,并用于模型训练。另一方面,本文设计了一种新的相似学习算法,对所有高度相似的无标签数据进行相似学习,从而进一步从无标签数据中挖掘出有价值的信息。最后,为了更加有效地训练模型,本文通过对四种不同类型的数据分配四种不同的损失来构建一个整体损失函数。并在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、MiniImage Net和Domain Net-Real五个基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明,该方法可达到优异的分类精度。(2)提出了称为特征相似一致性与分布不匹配的半监督学习(Mismatched Semisupervised Learning with Feature Similarity Consistency,FSim C),该方法有效地利用了来自无标签数据语义层和特征层上的信息,并成功地应用于有标签数据与无标签数据分布不匹配的场景。在语义层,FSim C由两个分类器组成,分别用于预测无标签数据的伪标签和互补标签。通过交互对齐两个分类器预测的信息,使模型可以预测出更准确的伪标签和互补标签。然后,对两个分类器分别执行一致性正则化操作。在特征层,创建一个缓存来存储有标签数据的特征向量。接下来,分别在弱增强和强增强无标签数据的特征向量与缓存中的特征向量之间求得特征相似度向量。最后,在弱增强和强增强无标签数据所得到的特征相似度向量之间执行特征相似一致性。本文在各种基准数据集上进行了大量的实验,结果表明FSim C在分布匹配和不匹配的场景下都取得了出色的性能。

关键词：半监督学习双阈值筛选特征相似一致性