检索结果-南通市图书馆

超高热通量下非共沸不互溶混合物在多孔壁面微通道中的快速沸腾传热研究

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工程热物理学报 2024年第1期45卷 263-270页

作者：孙波包雨晨李骥中国科学院大学工程科学学院北京101408

本文提出了一种结构优化的具有大量亚微米成核点位的多孔壁面微通道两相换热器,并在流量50~150 L/h和热通量50~400 W/cm^(2)的工况下,对HFE-7100和HFE-7100/水的非共沸不互溶混合物的过冷流动沸腾特性进行了比较。结果表明,与HFE-7100相... 详细信息

本文提出了一种结构优化的具有大量亚微米成核点位的多孔壁面微通道两相换热器,并在流量50~150 L/h和热通量50~400 W/cm^(2)的工况下,对HFE-7100和HFE-7100/水的非共沸不互溶混合物的过冷流动沸腾特性进行了比较。结果表明,与HFE-7100相比,HFE-7100/水的混合液在多孔微通道中的沸腾换热效率更高,换热器的结温更低,并且沸腾所需的壁面过热度更小。此外,二元混合物组分的体积比对两相传热特性有着显著影响,不同工况对应着一个基于热阻–泵送功率最小化原则的最佳体积比。

关键词：微通道亚微米成核点非共沸不互溶超高热流密度

融合情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法

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计算机工程与应用 2024年第12期60卷 314-324页

作者：葛业波刘文杰顾雨晨南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长... 详细信息

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题.为了解决以上问题,提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型,用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票评论,并获得股票情感指数。为了提高预测准确度,将情感指数和百度搜索指数加入股票交易数据中作为训练集,提出了一个基于TrellisNet和CNN的改进型GAN股价预测模型,利用TrellisNet生成器的卷积特性来捕捉数据的局部特征,选取特征提取能力较强的CNN作为判别器来区别预测结果和真实股价。通过选取10只代表性股票和三种大盘指数的不同时段数据进行算法验证,结果表明,与ConvLSTM和GAN-LSTM预测模型相比,GAN-TrellisNet模型能有效缩短训练时间,提高预测准确率。

关键词：量化金融股价预测情感分析百度指数生成对抗网络 TrellisNet

设计稳定的钌基析氢和析氧反应催化剂的基本原理

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Chinese Journal of Catalysis 2024年第5期60卷 68-106页

作者：苟王燕王译晨张铭凯谈晓荷马媛媛瞿永泉西北工业大学深圳研究院广东深圳518057 西北工业大学化学与化工学院陕西西安710072 西安理工大学理学院陕西西安710048

清洁和可再生能源具有地域性和间歇性,需要能量转换和存储技术来解决这些问题.氢气(H_(2))具有无毒、易得、经济、储量丰富和零碳排放的优势,作为能源媒介展现出巨大的潜力.而电分解水技术,因其高效性和便利性,成为了一种极具吸引力、... 详细信息

清洁和可再生能源具有地域性和间歇性,需要能量转换和存储技术来解决这些问题.氢气(H_(2))具有无毒、易得、经济、储量丰富和零碳排放的优势,作为能源媒介展现出巨大的潜力.而电分解水技术,因其高效性和便利性,成为了一种极具吸引力、应用前景广阔且可靠的能源技术.研究表明,在较宽的pH范围内,贵金属催化剂仍然是最优的析氢反应(HER)和析氧反应(OER)催化剂.其中,钌(Ru)作为一种相对便宜的铂族金属,显示出在HER中替代商业铂碳(Pt/C)催化剂以及在OER中替代铱(Ir)的潜力.然而,尽管在提高钌基催化剂的催化活性方面取得了很大进展,但其稳定性问题仍然是阻碍其实际应用的主要障碍.因此,迫切需要全面梳理和综述关于设计稳定钌基HER和OER催化剂的基本原理和最新进展,更好地理解钌基催化剂的催化机理,深入认识影响其稳定性的关键因素,以期为解决这一挑战提供有力的理论支持和实践指导.本文系统总结了钌基催化剂在电分解水反应中关于稳定性研究的最新进展.首先,简要介绍了钌基催化剂在HER/OER中的反应机理以及与之相关的理论计算、原位表征技术、稳定性测试手段和评价标准等方面的研究进展.接下来,详细探讨了钌基催化剂在HER/OER过程中的失活机制,包括载体腐蚀、奥斯特瓦尔德成熟、团聚、颗粒脱离、活性位点中毒、金属溶解、过度氧化和晶体结构坍塌等.基于以上对失活机制的认识,进一步归纳了提高钌基催化剂稳定性的设计策略和机制.在HER方面,从引入导电基底、构筑核壳结构、形成镶嵌结构、增强金属-载体相互作用、相转变工程以及调节中间体吸附和脱附行为等方面阐述了提高钌基催化剂稳定性的策略.对于OER过程,也总结了一系列提高钌基催化剂OER稳定性的策略,包括与铱杂化、构筑核壳结构、引入稳定的载体、化学掺杂、形成固溶体以及转变反应路径.在分析了各种策略的优缺点并提出改进方向后,还概述了钌基催化剂在全电解水以及器件中的研究现状.最后,指出了钌基催化剂稳定性研究所面临的挑战和未来的研究方向:(1)需要更贴近工业实际的稳定性测试策略和评价标准;(2)对失活机制的进一步研究;(3)原位技术的进一步发展和应用;(4)探索更多先进的改性策略,如非晶态载体、范德华异质结、自旋态调节以及微环境调节等;(5)关注实际应用中可能遇到的问题,如催化剂大规模制备、双功能催化剂的设计以及杂质的影响.综上,本文系统地总结了钌基催化剂的反应机制、稳定性测试方法与评价标准、失活机制、设计策略、研究进展、具体应用以及目前存在的挑战,希望能够进一步促进该领域深入水平研究.同时,本文对光催化、热催化、酶催化等催化领域的研究也提供一定的参考和借鉴.

关键词：电催化水分解失活机理钌基催化剂稳定性

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南疆地区主要城市CO特征分析及其影响研究

环境科学学报 2024年第2期44卷 273-286页

作者：范旭雨晨何清赵竹君马明杰新疆大学生态与环境学院乌鲁木齐830017 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所新疆塔克拉玛干沙漠气象国家野外科学观测研究站中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地新疆维吾尔自治区沙漠气象与沙尘暴重点实验室乌鲁木齐830002 石河子气象局石河子832000

利用2020—2022年中国生态环境监测总站逐小时一氧化碳(CO)和臭氧(O_(3))数据,结合中国气象局环境监测数据及全球资料同化系统(GDAS)数据,使用随机森林(RF)模型、相关性分析、潜在贡献源因子法(PSCF)、浓度权重轨迹法(CWT)分析了南疆地... 详细信息

利用2020—2022年中国生态环境监测总站逐小时一氧化碳(CO)和臭氧(O_(3))数据,结合中国气象局环境监测数据及全球资料同化系统(GDAS)数据,使用随机森林(RF)模型、相关性分析、潜在贡献源因子法(PSCF)、浓度权重轨迹法(CWT)分析了南疆地区主要城市的CO浓度变化趋势与潜在来源.结果表明:(1)在近3年期间南疆除库尔勒外各主要城市的CO浓度有一定程度的上升趋势,且在2021年变化较为明显,其浓度年平均值排序为喀什((1.10±4.21)mg·m^(-3))>和田((1.06±3.07)mg·m^(-3))>阿克苏((0.78±2.13)mg·m^(-3))>阿图什((0.66±2.69)mg·m^(-3))>库尔勒((0.47±0.71)mg·m^(-3)).南疆5座城市之间,CO浓度月变化幅度最大的城市为喀什,最高值为1月的2.469 mg·m^(-3),最低值为6月的0.436mg·m^(-3);变化幅度最小的为库尔勒,最高值为1月的0.726 mg·m^(-3);最低值为9月的0.233 mg·m^(-3).除库尔勒外,其余城市CO浓度低值集中于夏季,高值出现于冬季采暖期,季节变化符合秋冬高、春夏低的特征.南疆各主要城市CO浓度的日变化呈明显的双峰型,在10:00—11:00与23:00—3:00达到峰值,在7:00—8:00与17:00—18:00达到底值.(2)由随机森林模型与相关性分析可知,平均气温对南疆城市的CO浓度变化影响最为显著,CO浓度与平均气压、平均相对湿度呈正相关,与平均气温、最小能见度、平均风速呈负相关.(3)由PSCF与CWT分析可知,库尔勒、和田的CO潜在源区主要受境内当地周边短距离输送范围的影响,阿克苏、阿图什、喀什的潜在源区主要受吉尔吉斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗等国家输送CO的影响.

关键词： CO浓度后向轨迹南疆地区潜在源分析

基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测

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高压电器 2024年

作者：付文龙赵一博傅雨晨吴川锋三峡大学电气与新能源学院三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室

油中溶解气体分析能够有效地揭示变压器内部的运行状况，在评估变压器运行状态和预测潜在故障方面具有重要作用。为此文中提出一种基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，为提高数据质量，利用基于... 详细信息

油中溶解气体分析能够有效地揭示变压器内部的运行状况，在评估变压器运行状态和预测潜在故障方面具有重要作用。为此文中提出一种基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，为提高数据质量，利用基于中位偏差系数的改进箱线图对原始时间序列进行离群值检测和校正；然后采用变分模态分解对校正过的时间序列进行分解，得到多个子序列，以削弱时间序列的非平稳性；其次，通过核极限学习机模型预测子序列，同时提出改进黏菌—哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，重构各子序列的预测值，得到最终预测结果。实例分析表明所提方法具有较高的可靠性和稳定性，能够为变压器维修决策提供有力支撑。

关键词：油中溶解气体改进箱线图变分模态分解改进黏菌—哈里斯鹰算法

美国早期CYCLEPOCO No.14×5英寸、CONLEY 5×7英寸两款大画幅折叠式相机

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照相机 2024年第4期 73-78页

作者：雨晨倩

自从美国柯达公司发明了可以取代玻璃干版底片的胶片干版和胶卷这种新型的感光材料以后,摄影的广泛普及才成为可能。欧美是照相机和摄影普及最早的地区。1900年前后,是美欧国家生产各种大画幅高档专业相机和普及型相机的高峰时期,此后...

自从美国柯达公司发明了可以取代玻璃干版底片的胶片干版和胶卷这种新型的感光材料以后,摄影的广泛普及才成为可能。欧美是照相机和摄影普及最早的地区。1900年前后,是美欧国家生产各种大画幅高档专业相机和普及型相机的高峰时期,此后照相机和摄影迅速传播到世界许多国家和地区。

关键词：

德国ReflektaⅠ型、Ⅱ型和Weltaflex三款120双反相机

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照相机 2024年第1期 70-77页

作者：雨晨倩

在以120相机和135相机成为主流机种的经典相机时代,德国曾生产了品牌众多、机型众多、数量庞大的高档和中档普及型的120双反相机,其中不乏一些名不见经传的精品相机。德国生产的120双反相机,一向以不惜工本、结实耐用、做工精细、精良...

在以120相机和135相机成为主流机种的经典相机时代,德国曾生产了品牌众多、机型众多、数量庞大的高档和中档普及型的120双反相机,其中不乏一些名不见经传的精品相机。德国生产的120双反相机,一向以不惜工本、结实耐用、做工精细、精良、镜头素质一流而闻名于世,受到世界许多国家的职业摄影师、相机发烧友和广大摄影爱好者的欢迎和使用,也是相机收藏爱好者首选的收藏佳品。

关键词：

高通量rGO微球@PVDF纳米纤维复合膜的制备及其油水分离性能研究

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化学工业与工程 2024年第2期41卷 47-56页

作者：来晨雨王瑞程丝楠范红玮孟洪北京化工大学化学工程学院北京100029 新疆大学化学学院乌鲁木齐830017

采用静电纺丝法制备了聚偏氟乙烯(PVDF)纳米纤维膜,并采用共混纺丝法和真空抽滤两种方式将还原氧化石墨烯微球(rGO)负载于其上,获得高通量rGO微球@PVDF纳米纤维复合油水分离膜。通过调整静电纺丝过程参数(如推注速率和电场强度等)和纺... 详细信息

采用静电纺丝法制备了聚偏氟乙烯(PVDF)纳米纤维膜,并采用共混纺丝法和真空抽滤两种方式将还原氧化石墨烯微球(rGO)负载于其上,获得高通量rGO微球@PVDF纳米纤维复合油水分离膜。通过调整静电纺丝过程参数(如推注速率和电场强度等)和纺丝液配方,对PVDF纳米纤维膜结构进行优化,并采用不同的rGO微球负载量、负载方式、黏结剂含量来提高纳米纤维膜的表面粗糙度和疏水性。利用扫描电子显微镜和接触角测试对纤维膜的表面形貌和亲疏水性进行表征,并通过二氯甲烷-水体系进行油水分离实验,测试了不同配方下杂化膜的重力驱动油水分离性能。结果表明,当静电纺丝溶液中PVDF含量为14%时,以1 mL·h^(-1)的推注速率,在15 kV下制得的PVDF纳米纤维膜,并将1%PVDF溶液、3 mg rGO微球(与黏结剂中有效成分PVDF质量比为3∶1)和溶剂组成的铸膜液抽滤在膜表面,复合膜表面水接触角为130.9°,其油水分离过程中的有机溶剂透过通量可达5641.3 L·h^(-1)·m^(-2),水相的截留率为99.28%。

关键词：静电纺丝聚偏氟乙烯还原氧化石墨烯微球油水分离膜

基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测研究

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太阳能学报 2024年第5期45卷 133-143页

作者：付文龙章轩瑞张海荣傅雨晨刘兴韬三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室宜昌443002 中国长江电力股份有限公司宜昌443133

为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间... 详细信息

为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间序列进行分解,得到一系列相对平稳的子序列。然后对各子序列分量进行相空间重构,得到相应的相空间矩阵。接着针对长短期记忆网络(LSTM)训练时间较长和权重参数较多的问题,提出一种SWGMN对各子序列分量建立预测模型。同时,为提高模型预测性能,提出一种INGO对SWGMN模型的两个超参数进行寻优,得到最优参数组合。最后累加各子序列预测值,得到最终风速预测结果。实验结果表明,在单步预测和多步预测中,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数R2分别为0.1828 m/s、0.2263 m/s、4.5481%、0.987和0.2429 m/s、0.3107 m/s、6.1113%、0.976,相较于传统方法具有更高的预测精度和预测效率。

关键词：风速预测深度学习变分模态分解共享权重门控记忆网络改进的北方苍鹰优化算法