检索结果-南通市图书馆

作者：韩孝兴齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着计算技术的不断发展,高效的血管分割方法能够极大地提高医疗图像处理的速度与质量,从而使医生能更迅速地做出关键医疗决策,增强整体的医疗服务效果。然而,血管分割也是一项特殊且具有挑战性的工作。除了对分辨率、对比度、噪声和伪... 详细信息

随着计算技术的不断发展,高效的血管分割方法能够极大地提高医疗图像处理的速度与质量,从而使医生能更迅速地做出关键医疗决策,增强整体的医疗服务效果。然而,血管分割也是一项特殊且具有挑战性的工作。除了对分辨率、对比度、噪声和伪影考虑之外,血管网络也可能是一个特别复杂的结构。血管可能表现出高度的尺寸和曲率可变性,支架、钙化、动脉瘤和狭窄会影响它们的外观和几何形状。目前,基于深度学习的图像分割方法已经在血管分割领域取得了良好的效果。但基于深度学习的血管分割方法仍然存在血管结构断裂、分割精度不够高等问题。针对这些难题,本文主要贡献如下:(1)本文提出了一种融合神经网络与测地线距离图的血管分割方法,该方法通过将血管结构的几何属性整合进神经网络中,以提升血管分割的精度。具体而言,该方法首先将图像的显著性特征纳入非对称二次度量函数的构造中,充分考虑了图像的非对称性和各项异性特征;随后利用神经网络提供的关键参数完成测地线距离图的计算,并将其融入到注意力模块中,从而有效地将血管结构的几何属性融合入神经网络。通过此方法,本文提出了一个端到端的血管分割模型,该模型显著提高了神经网络对血管结构的识别能力,为血管结构的精确分割提供了一种高效的解决策略。本文提出的模型经过三个公开数据集的验证,实验结果充分证明了其在提高血管分割精度方面具有显著的优越性。(2)本文进一步提出了一种融合几何特征与神经网络的血管分割方法,该方法通过将测地线投票算法集成到神经网络中以克服血管结构在分割过程中出现的断裂问题。总体来说,神经网络提供了测地线投票算法所需的参数信息以及血管显著性特征,测地线投票算法则增强了神经网络对血管结构连续性的识别能力。具体而言,在该方法中,首先,利用神经网络为测地线投票算法提供关键信息,完成测地线密度图的计算;随后,将测地线密度图转换为血管结构特征图融入注意力模块,从而将血管结构的连续性特征引入神经网络。通过该方法,本文提出了一个端到端的血管分割模型。该模型有效地缓解了血管分割过程中出现的血管结构断裂问题。本文提出的模型经过多个数据集的综合验证,实验结果充分证明了其在解决血管分割断裂问题方面具有显著优势。

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南海表层初级生产力时空分布特征及对台风的响应研究

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作者：韩书扬大连海洋大学

学位级别：硕士

叶绿素a作为浮游植物光合作用中的核心色素,其浓度变化直接反映了浮游植物及藻类植物的生长情况,通常被认为是评价初级生产力的理想指标。因此,对叶绿素a的浓度及其在时间和空间上的分布进行精确监测,对生态研究而言至关重要。与传统的... 详细信息

叶绿素a作为浮游植物光合作用中的核心色素,其浓度变化直接反映了浮游植物及藻类植物的生长情况,通常被认为是评价初级生产力的理想指标。因此,对叶绿素a的浓度及其在时间和空间上的分布进行精确监测,对生态研究而言至关重要。与传统的走航调查等方法相比,通过卫星遥感技术监测海洋表层的叶绿素a浓度是一种经济高效、速度快且覆盖广泛的方法,是国内外研究者获取叶绿素a数据的主要途径。卫星遥感数据往往易受天气变化和传感器故障的影响,可能导致数据缺失,从而影响数据集的完整性和质量。为了解决这一问题,需要采用先进且合理的技术对叶绿素a数据进行重构和缺失信息的填补以提升数据的完整性和利用率,保证研究的质量和效率。本文首先使用DINCAE算法对南海表层叶绿素a数据进行重构,在研究区域选择合适的参数使重构效果较为理想,接下来利用重构Chl-a数据集和VGPM模型对南海海域的表层初级生产力进行初步估算,分析南海表层叶绿素a和初级生产力分布特征及变化规律。最后选用典型台风过程,分析上层海洋对台风的响应过程以及台风过程下表层初级生产力的贡献比例,进一步证实DINCAE算法在极端天气下的适用性。全文主要内容及成果如下:（1）利用DINCAE算法重构2014-2023年多传感器融合的南海海表叶绿素a遥感数据,验证数据集的MAE为0.0361 log（mg/m）,RMSE为0.2363 log（mg/m）,R为0.9232,表明重构效果较为理想,能保留重要特征并输出高质量图像。叶绿素a浓度的空间分布特征得以保持,验证了DINCAE处理大范围、高缺失率数据的有效性与可靠性,DINCAE保留小尺度特征的能力在空间分布上也有所体现。但数据缺失率从72%上升至98%时,重构精度下降,显示重构精度会受到数据缺失率影响。（2）分析南海海表叶绿素a时空分布特征,发现叶绿素a浓度整体偏低,近岸高而海盆低,体现了地形和陆源输入的影响。2014-2023年间,叶绿素浓度呈微弱下降趋势,季节性变化显著,冬季最高,春季最低。海表叶绿素浓度与海表温度呈显著负相关（相关系数-0.674）,与海面风场呈显著正相关（相关系数0.760）,显示环境条件对叶绿素浓度有重要影响,特别是冬季由于低海表温度和强东北季风促进浮游植物生长繁殖以及营养盐上涌,叶绿素浓度升高。（3）利用VGPM模型和遥感数据估算南海表层初级生产力,发现沿岸和岛礁附近表层初级生产力较高,而海盆多为低值区。2014-2023年的经验正交函数分解显示,主要模态方差贡献为47.93%,9.54%,3.76%,3.46%,表明季风、海流季节性变化及河流径流是影响南海表层初级生产力的关键因素,高值区集中在沿岸浅水区域。特定台风事件分析表明,台风通过降低海表温度和增强Ekman抽吸促进浮游植物的生长和底层水的营养盐上涌,影响表层初级生产力分布。台风“雷伊”过境期间,南海表层初级生产力显著增加,对全年的贡献约为11.9%。

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两种抗菌肽CATHPb1和As-CATH4在亚心型四爿藻中的串联表达及功能分析

两种抗菌肽CATHPb1和As-CATH4在亚心型四爿藻中的串联表达及功能...

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作者：韩素冰烟台大学

学位级别：硕士

当前细菌感染已对水产养殖业构成了严重威胁,进而对全球食品安全造成了潜在的负面影响。长期以来,抗生素一直作为防治水产动物细菌性疾病的主要手段,但抗生素的滥用导致了细菌耐药性的急剧上升,对生态系统和人类健康形成了严重隐患。抗... 详细信息

当前细菌感染已对水产养殖业构成了严重威胁,进而对全球食品安全造成了潜在的负面影响。长期以来,抗生素一直作为防治水产动物细菌性疾病的主要手段,但抗生素的滥用导致了细菌耐药性的急剧上升,对生态系统和人类健康形成了严重隐患。抗菌肽作为天然免疫系统的重要组成部分,且具有独特的抑菌机制和相对较低的诱发耐药性风险,被视为对抗水产养殖中细菌感染的理想替代策略。因此本研究旨在通过基因工程手段,实现具有显著抗菌性能的两种抗菌肽CATHPb1和AsCATH4的串联表达,并对所获得重组抗菌肽的生物活性、稳定性和在实际水产动物中的应用效果进行系统性验证,以探寻减少抗生素使用的有效策略。本论文主要研究内容如下:(1)采用融合PCR技术对经密码子优化的CATHPb1和As-CATH4编码基因进行序列融合,通过同源重组方法将融合基因CATHPb-As-CATH整合入表达载体p TS中。采用基因枪法将重组质粒p TS-CATHPb-As-CATH导入宿主生物——亚心型四爿藻,在含有草丁膦的筛选培养基上经过7代筛选后,得到多株可以正常生长的重组藻株。分别在基因水平和蛋白质水平对重组藻株进行检测,最终得到2株成功整合重组抗菌肽基因并实现高效表达的突变株CAD。(2)通过测定重组藻株CAD的生长曲线并与野生型藻株进行比较后发现,外源抗菌肽的整合并未对其生长造成不良影响。随后对其可溶性总蛋白进行提取,经测定重组抗菌肽对多种病原微生物(金黄色葡萄球菌、副溶血弧菌、灿烂弧菌)在体外具有显著抑菌效果,并在模拟体内环境如酸性条件和酶解条件下对重组藻株CAD进行稳定性分析,确认其可以在水产动物消化道内稳定存在至吸收部位,因而具有实际应用潜力。(3)设计动物实验,将重组藻株CAD按照一定比例分别添加到水产动物海湾扇贝和大菱鲆饲料中,喂养一段时间后对重组抗菌肽在水产动物体内的生物活性进行检测。分别对扇贝幼苗和大菱鲆进行微生物群落和免疫相关活性检测,结果显示重组抗菌肽经海湾扇贝和大菱鲆摄食后均能够改善肠道微生物组成,减少潜在致病菌的相对丰度,提高机体抗氧化活性,并能够调节免疫功能。最后对大菱鲆进行副溶血弧菌攻毒实验,结果显示摄食重组藻株CAD的大菱鲆存活率显著提高,且重组抗菌肽在肠道中表现出明显的抑菌效果,大菱鲆肠道组织形态也得到显著改善。综上,本研究成功实现了抗菌肽CATHPb1和As-CATH4在亚心型四爿藻中的串联表达,并证实了所得重组抗菌肽具有显著的体外抑菌活性和良好的稳定性。进一步的生物活性验证结果显示,该重组抗菌肽在扇贝幼苗和大菱鲆幼鱼体内不仅能够改善肠道微生物组成,提高抗氧化活性,调节免疫功能,而且还表现出明显的体内抑菌效果,并有助于改善肠道组织形态。以上结果不仅表明抗菌肽可作为切实可行的抗生素替代途径,也为抗菌肽在水产养殖业及其他领域应用提供基础。

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面向工控系统异常检测方法的可解释性技术研究

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作者：韩梓昱齐鲁工业大学

学位级别：硕士

传统的工业控制系统在封闭的环境中运行,其安全性主要基于系统的封闭性得以保障。随着工业控制系统的开放化和互联化,其远程管理能力得到提升,这使得安全漏洞和事故风险也相应增加。基于深度学习的异常检测算法在工业控制系统安全领域... 详细信息

传统的工业控制系统在封闭的环境中运行,其安全性主要基于系统的封闭性得以保障。随着工业控制系统的开放化和互联化,其远程管理能力得到提升,这使得安全漏洞和事故风险也相应增加。基于深度学习的异常检测算法在工业控制系统安全领域展现出了巨大的应用潜力,但其可解释性仍是一个亟待解决的问题。现有的解释方法存在多个不足之处:其无法满足工控领域的特殊需求、对执行器数据的解释能力不足以及对工控系统异常检测概念漂移发生原因的解释不足等。针对上述问题,本文基于工业控制系统中执行器状态数据与传感器数据,开展了针对被攻击组件的识别与解释工作。本研究的具体内容及创新点如下:(1)现有的可解释方法主要适用于图像分析、自然语言处理等非安全领域,难以满足工控安全领域对稳定性、准确性和效率的特殊需求。其次,现有的解释方法对执行器数据的解释能力有限,工控系统中设备类型繁多,数据类型多样,传感器和执行器之间的潜在交互关系尚未得到深入探索。为了克服这些挑战,本文提出了用于异常解释和设备组件交互关系挖掘的通用框架——Deep INT,旨在为基于深度学习的异常检测模型提供解释,以帮助安全专家理解异常发生的原因。该方法利用搜索优化算法找到适当的参考点,准确识别异常中最有效的特征差异,并提供高度可靠的解释。其次,该方法引入了基于有限差分的交互检测方法,以探索执行器和传感器之间的潜在关系。Deep INT借助参考搜索方法,筛选出异常度较高的特征维度,减少了交互检测的运算量,从而提高了交互检测的效率,并在维持性能和时间效率之间达到了平衡。(2)随着时间的推移,工业控制系统可能会发生工艺流程、系统参数配置、传感器部署等变化,这可能导致概念漂移的发生。现有的解释方法对工控系统异常检测中概念漂移发生的原因解释不足。为了应对异常检测概念漂移的问题,并弥补当前概念漂移技术在解释性方面存在的不足,本文提出了一个概念漂移检测、解释和适应的综合框架——CDDIA,旨在解决无监督异常检测中正常数据的概念漂移问题,并为漂移样本提供可解释性。首先,CDDIA通过捕捉正常数据分布的动态变化,实现了对概念漂移的准确识别。其次,为解决当前概念漂移技术中普遍缺乏可解释性的问题,CDDIA利用搜索优化算法寻找概念漂移的新旧样本,并结合SHAP方法实现样本级别和特征级别的全面解释。CDDIA能够筛选出发生概念漂移的新旧样本,并通过重新训练异常检测模型来减轻概念漂移的影响,保障模型的稳定性和可靠性。

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中国医药制造业技术创新效率影响因素研究

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作者：韩长娟长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:本论文以中国医药制造业技术创新效率为研究对象,分别从静态及动态角度测算医药制造业技术创新效率,分析技术创新效率产生波动的原因,探究影响中国医药制造业技术创新效率的因素。并从企业微观和政府宏观两个维度提出合理的对策建... 详细信息

目的:本论文以中国医药制造业技术创新效率为研究对象,分别从静态及动态角度测算医药制造业技术创新效率,分析技术创新效率产生波动的原因,探究影响中国医药制造业技术创新效率的因素。并从企业微观和政府宏观两个维度提出合理的对策建议,为中国医药制造业技术创新效率的提升及产业经济高质量发展提供参考。方法:本论文基于技术创新理论、效率理论、现代经济增长理论,运用文献研究法,定性与定量研究法以及计量统计方法进行研究。首先,对中国医药制造业的生产经营情况、人员规模情况、创新投入、产出情况等方面进行描述性分析。其次,通过构建中国医药制造业技术创新效率评价指标体系,运用数据包络分析方法及DEA-Malmquist指数方法对中国医药制造业技术创新效率进行静态及动态测度分析。最后,通过搜集2011-2021年中国除西藏、青海外29个省份的医药制造业相关指标数据,构建技术创新效率影响因素评价指标体系,采用Tobit回归模型研究各项指标对中国医药制造业技术创新效率产生的正向或负向影响,得出相关结论进行综合分析。结果:(1)从静态测度结果分析,发现中国29省(区、市)的医药制造业技术创新效率存在显著差异,中国医药制造业技术创新效率DEA处于无效状态,平均值为0.758,说明中国大部分省份技术创新投入与产出结构不成正比。在2011-2021年研究期间规模效率平均值高于纯技术效率平均值,有8个年份规模效率值大于纯技术效率值,说明纯技术效率偏低是导致DEA无效的原因。(2)从动态结果分析,发现2011-2021年研究期间中国29省(区、市)医药制造业技术创新效率差异较为显著。中国医药制造业在2013-2014、2015-2016、2016-2018、2019-2020、2020-2021各个时期的技术创新效率指数均超过1,表明在该研究期间内,中国医药制造业的技术创新能力得到了显著提高。(3)从DEA-Tobit模型回归结果可知,研发资金投入强度、企业规模、新产品需求度对中国医药制造业技术创新效率的提升呈显著正相关;研发人员投入强度、企业成长能力、市场集中度、政府支持力度及区域对外开放程度,对中国医药制造业技术创新效率促进作用不显著。结论:基于以上对医药制造业技术创新效率的测算及影响因素的分析,针对医药制造业存在的问题及影响其发展的因素,从企业微观方面,加大研发创新投入,科学配置创新资源;提升科研人员能力,促进企业技术创新。从政府宏观层面,加大政府资金投入,支持创新平台建设;科学规划产业规模,加快产业结构升级;完善政策制度环境,加强知识产权保护;加强监管能力建设,提升创新监管水平等方面提出合理的对策建议,推动中国医药制造业技术创新的高质量发展。

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黏菌算法的改进及其应用研究

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作者：韩子萌西安理工大学

学位级别：硕士

元启发式算法是求解高维复杂优化问题的重要优化技术。黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)是2020年提出的一种新型启发式优化算法,其灵感来源于黏菌觅食过程中的行为和形态变换。SMA具有控制参数少、实现简单、求解能力强等优点,适用... 详细信息

元启发式算法是求解高维复杂优化问题的重要优化技术。黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)是2020年提出的一种新型启发式优化算法,其灵感来源于黏菌觅食过程中的行为和形态变换。SMA具有控制参数少、实现简单、求解能力强等优点,适用于现实世界的各种优化问题。然而,在求解高维复杂问题时,SMA也存在和其它智能算法一样的不足,如收敛速度慢,求解精度低等。因此,本文以黏菌算法为主线,提出了两种改进的黏菌算法,并拓展其应用领域。具体研究工作如下:(1)提出一种多策略改进黏菌算法(Enhanced Slime Mould Algorithm with Multi-strategy,MESMA)并将其用于优化支持向量机参数。首先,采用佳点集初始化种群,使初始种群在空间中分布更均匀,提高了种群的遍历性;其次,引入广义正态分布搜索策略,以当前的平均位置和最优位置为指导更新黏菌种群位置,提高算法开发能力;然后,在黏菌更新位置之后加入自适应比例变异策略,进一步提高算法搜索效率。在CEC2017基准测试集上进行数值实验,结果表明MESMA与其它对比算法相比拥有更好的收敛速度和求解精度。最后,采用MESMA对支持向量机的两个参数进行寻优,建立MESMA-SVM分类模型。在UCI数据库中的7个经典数据集和3个医学数据集上进行分类实验。结果显示MESMA-SVM相比其它四种模型具有更好的指标值和更高的分类准确率。(2)提出一种基于分散迁移和链式觅食的黏菌算法(Slime Mould Algorithms based on Distributed Migrationand Chain foraging,DCSMA)并将其用于低照度图像增强。首先,引入分散迁移过程,利用个体维度信息,扩大种群探索范围;其次,采用水波动态振荡因子替换原始振荡因子,平衡算法的探索和开发能力;然后,加入链式觅食策略,提高算法搜索效率。在CEC2017和CEC2020基准测试集上进行数值实验,将所提算法同多种先进智能算法和改进的SMA算法进行对比,结果表明DCSMA算法拥良好的优化性能和求解精度。将DCSMA用于优化双伽马调整函数参数,以增强图像亮度与对比度,同时采用非线性拉伸函数增强图像饱和度。选取低照度图像测试集中的6幅图像,将基于DCSMA的图像增强方法与SMA以及其它5种经典图像增强方法进行对比实验。结果表明基于DCSMA的低照度图像增强方法在主观评价和5个客观评价指标上均具有显著优势。

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基于源头降碳的烧结过程NOx与VOCs协同脱除机制

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作者：韩世旺齐鲁工业大学

学位级别：硕士

NO和VOCs是两种常见的空气污染物,对环境和人体健康构成显著威胁。钢铁企业生产链条长、生产工序复杂,污染物排放种类较多,尤其是烧结矿生产工序,烟气温度偏低、波动范围大,NO和VOCs排放较多,缺乏与生产过程相协同的多污染物综合脱除技... 详细信息

NO和VOCs是两种常见的空气污染物,对环境和人体健康构成显著威胁。钢铁企业生产链条长、生产工序复杂,污染物排放种类较多,尤其是烧结矿生产工序,烟气温度偏低、波动范围大,NO和VOCs排放较多,缺乏与生产过程相协同的多污染物综合脱除技术。因此,针对污染物排放特点,对钢铁企业铁矿石烧结过程采取有效的控制措施,兼顾源头减排和末端治理,对减少NO和VOCs的排放至关重要。本文在源头减排方面,基于零碳排放的理念下,采用生物炭替代烧结工序中所使用焦粉作为燃料助剂,研究生物炭替代比例、热解气掺烧对烟气成分以及烧结矿孔径、机械强度等的耦合影响,在保证烧结矿品质的情况下实现烧结过程源头减排。在源头减排的基础上,根据烧结烟气中NO和VOCs的生成特性,以准东煤基碳材料作为载体,通过负载金属氧化物对催化剂脱除NOx和VOCs的性能进行提升,开发出一种多污染物协同脱除催化剂。本研究实现了铁矿石烧结的全过程治理,为钢铁企业多污染物协同治理提供一定的研究基础,具体内容如下:（1）本研究在源头减排部分,使用杨木焦作为辅助燃料代替铁矿石烧结过程中所使用部分焦粉,对烧结过程和尾气中的NO和VOCs排放机理进行了系统研究。研究中以铁矿石、杨木生物炭、焦粉模拟烧结原料进行配比,通过烧结测试发现,在生物炭替代焦粉量为50%时,烧结过程中所产生NO排放量最低,烟气中NO累积排放量减少90%以上,主要是生物炭中所含N含量相较于焦粉来说较低,使得烧结过程中NO生成条件减少,在一定程度上抑制了燃料型NOx的生成,并且在含氧量低的情况下,CO生成量增多,使得气氛呈现还原态势,发生SNCR反应。通过VOCs测试,发现对比于未添加生物炭样品,因生物炭更低的杂质含量和更稳定的化学性质,使样品在烧结过程中VOCs排放量减少81%。此过程中,由于生物炭的参与,CO减排等量约为传统烧结过程的50%。研究中还采用XRD、Raman、FTIR、维氏硬度测试等方式对烧结矿物理化学性质进行分析,研究表明不同添加量的杨木焦替代焦粉的烧结产物硬度波动范围在610-710N,Fe元素的含量和晶相变化不大。（2）本研究在末端治理部分,以准东煤作为原料采用水热耦合高温CO烧蚀法制备多孔碳材料,通过水热浸渍方式将Cu、Mn、Ce成分负载于碳材料上制备NO吸附还原双效催化剂。在制备过程中研究了负载微量金属后,碳基催化剂孔道结构、表面官能团、金属间协同作用等受金属负载含量的影响。在VOCs吸附方面,经过水热、CO烧蚀等活化方法,所制备催化剂载体孔道结构丰富,吸附量为154.26 mg/g,但在负载金属时,过量金属氧化物Cu、Mn、Ce会堵塞孔径,减少微孔的存在,导致AC-5样品的VOCs吸附量减少为103.98 mg/g。在进行NO性能以及活性测试时,CuMnCe样品的NO吸附性能qe为13.81 mg/g,Cu-Mn-Ce金属间的协同效应有利于活性炭孔道结构丰富和表面吸附位点生成,增加了催化剂表面吸附氧含量,促进了反应物种的吸附和活化。NO转化率在200°C达到66%,这主要是因为优化碳载体表面的金属含量可以使催化剂表面金属间相互作用增强,促进了NO+CO反应中的NO解离反应。通过In situ DRIFTS结果证实NO与CO吸附在催化剂表面,CO*与NO*发生反应生成N和CO,反应遵循Langmuir-Hinshelwood机理。

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锂电池材料专利信息分析与对策研究

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作者：韩福航景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

随着技术变革和芯片时代的到来,人们对各种新型电池的需求也在不断增长。而电池升级换代的关键就在于材料的选取,本文在本人作为主要人员参与“九江市电子信息产业专利导航”的项目基础上,选取其重点技术分支锂电池材料展开专利信息分析... 详细信息

随着技术变革和芯片时代的到来,人们对各种新型电池的需求也在不断增长。而电池升级换代的关键就在于材料的选取,本文在本人作为主要人员参与“九江市电子信息产业专利导航”的项目基础上,选取其重点技术分支锂电池材料展开专利信息分析,详细分析了全球及中国锂电池材料的专利情况,并对主要区域的专利进行对比分析,为锂电池材料产业的发展提供帮助。本文采用文献研究法、专利分析法、比较分析法和可视化分析法进行研究,主要研究结论如下:全球锂电池材料领域相关专利173 020件,专利申请整体呈增长趋势,经历了萌芽期,现在仍处于持续发展的技术成长期,专利申请量和申请人都在不断增加。在主要申请人中,日本的申请人最多且以企业为主。乐金集团专利申请数量最多。全球锂电池材料分布最多的专利技术领域的是H01M。在该领域中国申请量最大,但主要在国内进行专利申请,对外布局较少。中国锂电池材料专利申请始于1985年,总量为72 108件,占全球申请总量的42%。经历了技术发展初期、缓慢发展期、快速发展期,专利数量8257件,我国逐步成为专利申请大国。从专利法律状态来看,有效专利占比较大,失效原因中驳回、撤回和未缴年费较多。专利技术主要集中在H01M、G01R和C01B三个小类中。我国高校及科研机构创新主体数量少,但创新能力较强。我国锂电池材料协同创新合作多为母子公司之间的合作,但也不乏与外部企业、高校和科研机构之间合作的情况。从我国锂电池材料专利主要区域的对比分析可以看出,广东、江苏、浙江、北京和湖南是锂电池材料专利申请的主要区域。从专利法律状态来看,湖南省有效专利和在审专利达74.3%,说明湖南省近两三年在锂电池材料领域正在创新,积极研发。从专利产业结构对比来看,广东省在四大分支领域的专利数量处于绝对优势,在四大分支领域具有相对更高的占比。在产业集聚水平方面,湖南省的正负极产业以及广东省的电解质和隔膜产业占据产业集聚优势。五大省市专利价值度得分在9分的高价值专利占比很高,北京市和湖南省高价值专利的占比位列前茅。前五省市的专利技术主要集中在H01M小类。综合专利质押、专利转让、专利许可三个方面的数据,广东省的专利运营情况相对更好。最后,从加大研发力度、重视专利布局、加强校企合作、强化专利管理、把握重点区域等角度,为我国锂电池材料领域创新主体未来发展提供对策建议。

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苯酚羟基化中副产物的抑制及反应条件的优化研究

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作者：韩令龙北京化工大学

学位级别：硕士

苯二酚是重要的化工原料,被广泛应用于化工、医药、农药、电子设备等领域。以TS-1为催化剂的苯酚羟基化生产苯二酚工艺,具有反应条件温和,苯酚转化率高,苯二酚选择高等优点,是目前最理想的苯二酚生产工艺,但反应中生成的少量副产物焦油... 详细信息

苯二酚是重要的化工原料,被广泛应用于化工、医药、农药、电子设备等领域。以TS-1为催化剂的苯酚羟基化生产苯二酚工艺,具有反应条件温和,苯酚转化率高,苯二酚选择高等优点,是目前最理想的苯二酚生产工艺,但反应中生成的少量副产物焦油带来了严重的环境问题。此外,焦油还会堵塞催化剂,降低反应效率,增加运行成本。因此,如何抑制苯酚羟基化反应中焦油产生,提高反应选择性具有重要意义。本文针对苯酚羟基化中焦油副产物的问题,实验研究了苯酚羟基化反应及苯二酚氧化的规律,探究了焦油产生的原因和条件,并进行了苯酚羟基化反应的系统性优化研究,设计了一种适用于苯酚羟基化反应的反应器。主要研究内容如下:通过实验研究了苯酚羟基化的反应规律及苯二酚的氧化规律。在实验条件下,苯酚羟基化反应表观反应速率对苯酚和双氧水为1.25级,表观反应活化能为45.22 k J·mol-1。双氧水对于苯二酚的氧化起着重要作用,提高反应物浓度会导致反应体系中对苯醌及焦油含量增加。提高反应温度和增加催化剂用量可以加快苯酚转化为苯二酚的速率,但同时也加快了苯二酚氧化的速率,导致苯二酚的选择性下降。在相同条件下对苯二酚比邻苯二酚反应活性更高,更容易被双氧水氧化形成焦油,催化剂以及对苯醌的存在可以显著促进苯二酚的氧化。故在苯酚羟基化反应中,应该减少苯二酚与双氧水、催化剂及苯醌的接触,以控制焦油的生成。在间歇釜式反应器中探究了反应温度、溶剂、反应物浓度、催化剂浓度等对苯酚羟基化反应的影响。通过系统性化实验,得到了优化的反应条件:反应温度70℃,苯酚浓度10wt.%,苯酚双氧水摩尔比1:1,水为溶剂,催化剂浓度1wt.%,双氧水流加时间4 h,流加结束后继续反应2 h。在优化条件下苯酚的转化率为71.0%,苯二酚选择性为97.6%,邻对比为0.56。根据苯酚羟基化反应的特点设计了一种接近平推流的管式反应器,并用于苯酚羟基化反应,研究了反应温度、停留时间对反应的影响。在管式反应器中苯酚羟基化的效果要好于在釜式反应器。优化的反应条件为:苯酚浓度10wt.%,苯酚双氧水摩尔比1:1,水为溶剂,催化剂填充量0.5 g,反应温度65℃,停留时间180 s。在优化条件下苯酚转化率为63.5%,苯二酚的选择性为99.1%,邻对比为0.55。在管式反应器中可以实现苯二酚的高效连续化生产,为苯酚羟基化反应工业化提供了指导。

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一体化全对中式三维车削力传感器研究

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作者：韩继科陕西理工大学

学位级别：硕士

切削力反映了车削过程中的工件质量情况和刀具磨损情况,切削力的精准检测是机械零部件高精度加工的前提和保障。针对当前商用车削力传感器与机床集成度不高、抗串扰能力差等缺陷,本文以刀具即传感器的设计理念,研制了一种具有极低串扰,... 详细信息

切削力反映了车削过程中的工件质量情况和刀具磨损情况,切削力的精准检测是机械零部件高精度加工的前提和保障。针对当前商用车削力传感器与机床集成度不高、抗串扰能力差等缺陷,本文以刀具即传感器的设计理念,研制了一种具有极低串扰,兼具高灵敏度和高刚度的全对中式一体化车削力传感器,主要的研究内容如下:(1)研究了切削偏心力对正交十角环抗串扰的影响机理,提出了一种全对中式十角环传感器弹性体结构模型,通过理论计算和有限元仿真分析,验证了所提出的全对中十角环结构能够有效克制传感器横向串扰。(2)针对应变式传感器灵敏度和固有频率之间的矛盾关系,以固有频率和变形量为优化目标,开发了灰狼算法优化的反向传播神经网络的非线性代理模型,并选用TOP算法对传感器弹性体结构敏感参数进行了结构优化。仿真结果表明,优化后的传感器弹性体结构平均变形量提升了一倍,固有频率基本维持不变;此外,为了进一步提升传感器灵敏度,在结构体环臂上引入了应力集中孔,并以传感器的变形量,固有频率和路径应力为优化目标,开孔位置参数作为设计变量,构造了响应面和神经网络混合的代理模型,选择Sparse EA进行寻优,仿真结果表明,引入应力集中孔后,十角环环臂等效应力增加1.5倍。(3)利用线切割等加工手段,完成了传感器敏感结构体的加工工作;根据设计的应变片布桥方式,选用国内某应变计企业生产的高精度应变计,完成了传感器的贴片和样机制作工作;针对应变式传感器原始输出信号小的缺陷,设计和选用了适用于本文传感器的信号调理电路,并对部分电路进行了集成;设计并制作了传感器标定工装,为后续的传感器性能测试提供了支撑。(4)进行了车削力传感器的一系列性能测试实验,获取了所研制传感器样机的静态、动态性能,并与市面上同类型的传感器进行综合性能对比分析,结果表明,本文所设计的传感器在抗串扰、动静态性能等方面均表现出优异性能,具备了在智能机床进一步应用的潜力。(5)利用本文所设计的传感器进行了实际车削实验,实验结果表明,本文设计的传感器能够及时反馈异常的车削力信号,进一步验证了传感器正确性和实用性。

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