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广州大气粒子中的硝酸和硫酸离子

华南理工大学学报（自然科学版） 1997年第10期25卷 94-98页

作者：钱公望刘焕彬华南理工大学造纸与环境工程学院

利用复合薄膜法，对中国广州的大气粒子进行了研究。粒子通过一个二级粒子撞击器分为二部分：粗大粒子（ｒ＞１．０μｍ）和微小粒子（ｒ≤１．０μｍ）。在电子显微镜下，一个粒子中所含的ＮＯ－３和ＳＯ－２４分别可以通过针状结晶和... 详细信息

利用复合薄膜法，对中国广州的大气粒子进行了研究。粒子通过一个二级粒子撞击器分为二部分：粗大粒子（ｒ＞１．０μｍ）和微小粒子（ｒ≤１．０μｍ）。在电子显微镜下，一个粒子中所含的ＮＯ－３和ＳＯ－２４分别可以通过针状结晶和同心圆环状结构的生成物而检出。观察表明，在广州大气粒子中，含有ＳＯ－２４的粒子，在小于１μｍ的粒子领域中占有优势，而在大于１μｍ领域中，没有被发现。而含有ＮＯ－３的粒子，在以上两个领域中都被观察到。对一个粒子中所含的ＮＯ－３和ＳＯ－２４的形成过程进行了讨论。

关键词：复合薄膜法硫酸离子硝酸离子个个粒子广州大气粒子

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硫酸盐法间歇蒸煮过程的建模(英文)

华南理工大学学报（自然科学版） 2000年第1期28卷 25-30页

作者：罗琪刘焕彬华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640

本文从硫酸盐法间歇蒸煮脱木素动力学出发,推导出其蒸煮过程纸浆Kappa值数学模型为:Ka=A-Bln{(H-Hb)[ln(S)EAb]R},用实验和工厂的数据对模型的验证结果表明,该模型具有很好的拟合精度,其相关系数γ大于0.934。

关键词：有效碱浓度建模硫酸盐法间歇蒸煮纸浆

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陶瓷基纳米二氧化钛膜的制备与性能研究

现代化工 2005年第3期25卷 34-36页

作者：陈小泉刘焕彬华南理工大学资源科学与造纸工程学院广东广州510641

控制钛氧有机物水解条件合成稳定的纳米二氧化钛胶体,X射线衍射和扫描电子显微镜研究表明,该胶体的胶粒为锐钛矿型晶体,晶粒大小约12.m。将制得的纳米二氧化钛胶体喷涂于陶瓷表面,经焙烧处理得到陶瓷基纳米二氧化钛膜。扫描电子显微镜... 详细信息

控制钛氧有机物水解条件合成稳定的纳米二氧化钛胶体,X射线衍射和扫描电子显微镜研究表明,该胶体的胶粒为锐钛矿型晶体,晶粒大小约12.m。将制得的纳米二氧化钛胶体喷涂于陶瓷表面,经焙烧处理得到陶瓷基纳米二氧化钛膜。扫描电子显微镜和气相光催化反应实验显示,陶瓷基纳米二氧化钛膜由致密的球形纳米二氧化钛粒子组成,光照下具有好的分解有机物的能力和光诱导亲水性,其光催化分解有机物的反应属于动力学一级反应。此陶瓷材料拥有良好的自洁净功能和光诱导亲水性。

关键词：纳米二氧化钛膜胶体喷涂法陶瓷基

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独立元及小波分析估计多元系统状态变量

控制与决策 2006年第1期21卷 88-92,96页

作者：姚志湘刘焕彬华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室

结合状态空间描述,利用独立元分析(ICA)方法对状态变量进行估计.解析和算例验证表明,按照状态变量数目计算的ICA分量是状态变量的良好估计,非线性误差得到降低.在含噪声系统中,结合小波去噪可去除ICA无法去除的噪声,获得状态变量的估计... 详细信息

结合状态空间描述,利用独立元分析(ICA)方法对状态变量进行估计.解析和算例验证表明,按照状态变量数目计算的ICA分量是状态变量的良好估计,非线性误差得到降低.在含噪声系统中,结合小波去噪可去除ICA无法去除的噪声,获得状态变量的估计值,显著提高信噪比;噪声可以削弱非线性引起的误差,采用先获取状态变量,后小波去噪的方法,能得到更好的状态变量估计值.

关键词：独立元分析小波分析状态空间

左截断右删失数据下百分剩余寿命函数的非参数估计

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数学杂志 1996年第4期16卷 449-456页

作者：刘焕彬湖北黄冈师范高等专科学校

在左截断右删失数据的模型中，文章讨论了可靠性中一类重要的α一百分剩余寿命函数的非参数估计，证明了该估计的强一致相合性并获得了该估计的弱收敛性结果。

关键词：寿命函数左删失数据非参数估计可靠性

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多模式多规格培养优秀人才

中国高等教育 1999年第24期 12-13页

作者：刘焕彬华南理工大学

人工神经网络在纸浆卡伯值光学定量分析中的应用

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高等学校化学学报 2000年第8期21卷 1208-1210页

作者：沈文浩谢益民刘焕彬华南理工大学制浆造纸国家重点实验室广州510641

The pulp kappa number is determined quantitatively by measurement of absorbance of cooking liquor. Three methods, artificial neural networks (ANN), stepwise regression analysis artificial neural networks (SRA ANN) and principal component regression artificial neural networks (PCA ANN), are applied to data processing. The results of data processing show that the predicting models determined by three methods all have good learning accuracy and predicting accuracy, and the best model of all is determined by principal component regression artificial neural networks.

关键词：人工神经网络定量分析卡伯值纸浆