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福建无烟煤是我国最难燃烧的煤种。挥发分含量最低,约2—4％;析出缓慢,又无集中析出的峰值,燃烧中瞬时浓度极低。长期以来依靠助燃油来维持燃烧,每度电油耗达60克,燃烧仍不稳定,燃烧效率仅73％,飞灰含碳量达45％。燃烧处于极不正常状态。本文为国家“六五”重点科技攻关项目。由福建省电力中心试验所和厦门电厂的共同协作,研制成功,大大改善了福建无烟煤的燃烧稳定性。并使锅炉效率提高5.8％,助燃油耗下降50％左右。使福建无烟煤的燃烧技术得到了很大发展。

关键词：无烟煤煤炭燃烧效率低挥发分燃烧稳定性

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劣质煤钝体稳燃器的热态试验研究

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华中工学院学报 1981年第6期 87-94页

作者：陈迪训韩才元郑楚光刘凯云

本文研究了在劣质煤燃烧中应用钝体稳燃装置降低飞灰可燃物损失和提高燃烧劣质煤的经济性问题.试验结果表明,钝体可显著改善劣质煤着火情况和大幅度提高燃烧效率,并可允许大幅度提高一次风率.此外,还介绍了热态试验的主要设备——小型... 详细信息

本文研究了在劣质煤燃烧中应用钝体稳燃装置降低飞灰可燃物损失和提高燃烧劣质煤的经济性问题.试验结果表明,钝体可显著改善劣质煤着火情况和大幅度提高燃烧效率,并可允许大幅度提高一次风率.此外,还介绍了热态试验的主要设备——小型煤粉热态试验台的情况.

关键词：钝体飞灰可燃物劣质煤燃烧钝体稳燃器边宽劣质烟煤无烟煤煤炭回流区长度热态试验

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钝体燃烧器对电站锅炉的适应性

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华中工学院学报 1983年第3期 71-78页

作者：孙学信陈迪训韩才元郑楚光

本文主要介绍了钝体燃烧器三次工业性试验的结果,并从着火稳定性、燃烧经济性和低负荷适应能力诸方面,分析了钝体燃烧器对电站锅炉的适应性.

关键词：电站锅炉工业性试验钝体燃烧器一次风率适应性

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二维共价有机框架结构色涂层的可控制备及应用研究

二维共价有机框架结构色涂层的可控制备及应用研究

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作者：陈迪浙江大学

学位级别：硕士

聚合物涂层不仅可以保护基底材料,还赋予其特殊的功能。二维共价有机框架(2D Covalent Organic Frameworks,2D COFs)是一种由刚性多官能团单体通过共价键连接形成的多孔晶体聚合物,具有化学组分多样、微孔结构规整、化学和机械稳定性出... 详细信息

聚合物涂层不仅可以保护基底材料,还赋予其特殊的功能。二维共价有机框架(2D Covalent Organic Frameworks,2D COFs)是一种由刚性多官能团单体通过共价键连接形成的多孔晶体聚合物,具有化学组分多样、微孔结构规整、化学和机械稳定性出色等特性,有望开发成一类新的功能性涂层。然而,如何精准调控2D COF的多层次结构,特别是介观结构,是实现其涂层多功能化的重要挑战。论文报道通过化学液相沉积(Chemical Liquid Deposition,CLD)策略可控制备一种介观结构规整的2DCOF结构色涂层,其与不同基底材料相容性良好,并展现出了机械稳定且角度无关的结构色以及对气体刺激的超快响应性,可被用作一种具有可视化反馈环境气体信息功能的活性涂层。主要内容及结论包括:(1)提出CLD策略可控制备具有介观结构的2D COF结构色涂层,考察了反应时间对结构色的影响规律,实现可见光波段全覆盖,并将涂层应用到不同的基底。涂层由无序交织的多孔片层构成,微孔孔径1-2nm,片层长度～100 nm、宽度～20 nm,具有超结构纹理特征,涂层厚度在100-300 nm范围内精准可调;还研发了异步液相沉积策略(Asynchronous Liquid Deposition,ASLD),制得不同结构色涂层组合的Janus薄膜与颗粒。(2)系统研究了涂层介观结构与结构色之间的构效关系,探明特征尺寸为涂层厚度并阐明其薄膜干涉的成色机理;发现该结构色机械稳定,抗拉伸、折叠和扭曲等,且具有独特的角度无关特性;进一步揭示了其超结构纹理诱导产生漫反射效应以及调控涂层均匀断裂行为的特殊作用机制。(3)考察了涂层超快(～10ms)的气体响应变色行为,发现其对多种挥发性有机气体(VOC)发生响应,研究了气体浓度、环境温度的影响,发现其在3000次循环气体响应/恢复测试中,具有良好的可逆性与稳定性,阐明了其基于快速气体吸附脱附引起涂层平均折光指数变化的独特响应机制;进一步探索了基于该功能涂层的Janus薄膜与微粒的光学传感器件应用,发现其可在开放/受限空间内实现气体浓度、泄露源头方向及距离的可视化监测。

关键词：结构色涂层共价有机框架介观超结构可控制备气体响应

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小班进餐活动中的师幼互动研究 ——基于CLASS课堂评估系统分析

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作者：陈迪天水师范学院

学位级别：硕士

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基于半结构化数据的领域知识图谱的构建与应用

基于半结构化数据的领域知识图谱的构建与应用

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作者：陈迪雅北方工业大学

学位级别：硕士

近年来随着知识图谱技术和应用的发展,其与各行业领域的融合成为一个重要趋势。领域知识图谱能够对各领域数据进行整合和利用,帮助企业和研究机构更好地理解和分析数据,提高工作效率和决策准确性。领域应用所涉及的知识体系往往是封闭的... 详细信息

近年来随着知识图谱技术和应用的发展,其与各行业领域的融合成为一个重要趋势。领域知识图谱能够对各领域数据进行整合和利用,帮助企业和研究机构更好地理解和分析数据,提高工作效率和决策准确性。领域应用所涉及的知识体系往往是封闭的,其数据来源是有一定边界的,知识概念专业性较强,从而使得领域知识图谱体现出概念层次较深粒度细、质量要求高、推理链条较长等不同于通用知识图谱的特点。此外,对于领域知识图谱来说,当前其数据来源主要有以结构化的方式存储于私有数据库的数据和经领域专业人员整理公开发布在互联网上的半结构化数据两类。因此,本文将结合一个慢病饮食知识管理项目中提出的领域知识图谱构建需求,并主要围绕开放的半结构化数据,针对领域知识图谱上述特点下的相关问题开展研究,并具体设计和实现一个相应的领域知识图谱原型系统。本文工作的具体贡献如下:(1)结合领域数据的特征,提出一种基于领域本体模型的数据统一处理方法。方法包含了网页区域文本相似度计算、网页正文抽取器模板生成,以及键值对形式的统一存储等内容,可实现针对本文需要的不同数据来源的网页半结构化数据的自动化采集、抽取和规范化存储,在后续领域知识图谱构建中,提高了数据获取速度和存储效率。(2)针对领域专业术语复杂,长实体较多,出现实体抽取不全的问题,利用领域实体大都具有一定的通用特征情况,提出了一种基于多特征融合的BERT-Transformer-CRF(Bar-Tp)命名实体识别技术的方法。该方法可融合字形、拼音及部首特征,以实现更准确的慢病饮食领域实体抽取。在公共数据集和本文构建的慢病饮食领域数据集上进行了验证对比,证明了模型的有效性,验证了性能的提升,又通过消融实验证明了模型各个模块的作用。(3)针对领域文本数据中存在的一个语句会包含多个实体,对应多个实体关系对,出现关系抽取不全的问题,提出一种结合Conv LSTM神经网络的关系抽取方法。方法采用RBERT-Conv LSTM模型,通过预训练语言模型与深度学习模型结合的方式,BERT双向编码器捕获文本中的深层次上下文信息,Conv LSTM在时间序列数据中捕获文本的局部特征,来提高关系抽取的性能。在公共数据集和本文构建的慢病领域数据集上进行了验证对比,证明了模型和有效性,验证了性能的提升,又通过消融实验解释了模型各个模块的作用。(4)结合慢病饮食知识系统项目,利用Neo4j构建了慢病知识图谱数据库,研发设计了慢病饮食领域知识图谱管理系统。该系统实现了基于redis数据库的数据源管理,集成了实体抽取和关系抽取模块,提供了实体查询、关系查询以及图谱管理等功能,支撑了慢病饮食健康咨询和饮食推荐等实际应用功能。

关键词：领域知识图谱实体抽取关系抽取

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