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Graph convolutional network for axial concentration profiles prediction in simulated moving bed

Chinese Journal of Chemical Engineering 2024年第9期73卷 270-280页

作者： Can Ding Minglei Yang yunmeng zhao Wenli Du Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of EducationEast China University of Science and TechnologyShanghai 200237China

The simulated moving bed(SMB)chromatographic separation is a continuous compound separation process based on the differences in adsorption capacity exhibited by distinct constituents of a mixture on the fluid phase and stationary *** prediction of axial concentration profiles along the beds in a unit is crucial for the operating optimization of *** the correlation shared by operating variables of SMB has an enormous impact on the operational state of the device,these correlations have been long overlooked,especially by the data-driven *** study proposes an operating variable-based graph convolutional network(OV-GCN)to enclose the underrepresented correlations and precisely predict axial concentration profiles prediction in *** OV-GCN estimates operating variables with the Spearman correlation coefficient and incorporates them in the adjacency matrix of a graph convolutional network for information propagation and feature *** with Random Forest,K-Nearest Neighbors,Support Vector Regression,and Backpropagation Neural Network,the values of the three performance evaluation metrics,namely MAE,RMSE,and R^(2),indicate that OV-GCN has better prediction accuracy in predicting five essential aromatic compounds'axial concentration profiles of an SMB for separating p-xylene(PX).In addition,the OV-GCN method demonstrates a remarkable ability to provide high-precision and fast predictions in three industrial case *** the goal of simultaneously maximizing PX purity and yield,we employ the non-dominated sorting genetic algorithm-II optimization method to perform multi-objective optimization of the PX purity and *** outcome suggests a promising approach to extracting and representing correlations among operating variables in data-driven process modeling.

关键词： Chromatography Prediction Operating variables Graph convolutional network Optimization

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A deep reinforcement learning approach to gasoline blending real-time optimization under uncertainty

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2024年第7期71卷 183-192页

作者： Zhiwei Zhu Minglei Yang Wangli He Renchu He yunmeng zhao Feng Qian Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of EducationEast China University of Science and TechnologyShanghai 200237China

The gasoline inline blending process has widely used real-time optimization techniques to achieve optimization objectives,such as minimizing the cost of ***,the effectiveness of real-time optimization in gasoline blending relies on accurate blending models and is challenged by stochastic ***,we propose a real-time optimization algorithm based on the soft actor-critic(SAC)deep reinforcement learning strategy to optimize gasoline blending without relying on a single blending model and to be robust against *** approach constructs the environment using nonlinear blending models and feedstocks with *** algorithm incorporates the Lagrange multiplier and path constraints in reward design to manage sparse product *** abstracted states facilitate algorithm convergence,and the normalized action vector in each optimization period allows the agent to generalize to some extent across different target production *** these well-designed components,the algorithm based on the SAC outperforms real-time optimization methods based on either nonlinear or linear *** even demonstrates comparable performance with the time-horizon based real-time optimization method,which requires knowledge of uncertainty models,confirming its capability to handle uncertainty without accurate *** simulation illustrates a promising approach to free real-time optimization of the gasoline blending process from uncertainty models that are difficult to acquire in practice.

关键词： Deep reinforcement learning Gasoline blending Real-time optimization Petroleum Computer simulation Neural networks

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Quantifying Multi-hazards and Impacts Over Different Growth Periods of Maize:A Study Based on Index Construction

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International Journal of Disaster Risk Science 2023年第5期14卷 822-839页

作者： Dan Chen Ying Guo Rui Wang yunmeng zhao Kaiwei Li Jiquan Zhang Xingpeng Liu Zhijun Tong Chunli zhao School of Environment Northeast Normal UniversityChangchun130024China Jilin Province Science and Technology Innovation Center of Agro-Meteorological Disaster Risk Assessment and Prevention Northeast Normal UniversityChangchun130024China Key Laboratory for Vegetation Ecology Ministry of EducationChangchun130024China State Environmental Protection Key Laboratory of Wetland Ecology and Vegetation Restoration Northeast Normal UniversityChangchun130024China College of Forestry and Grassland Jilin Agricultural UniversityChangchun130024China

Owing to the complexity and variability of global climate,the study of extreme events to ensure food security is particularly *** standardized precipitation requirement index(SPRI)and chilling injury index(I_(Ci))were introduced using data from agrometeorological stations on the Songliao Plain between 1981 and 2020 to identify the spatial and temporal variability of drought,waterlogging,and low-temperature cold damage during various maize growth *** drought and low-temperature cold damage events(CDLEs)and compound waterlogging and low-temperature cold damage events(CWLEs)were then *** measure the intensity of compound events,the compound drought and low-temperature cold damage magnitude index(CDLMI),and compound waterlogging and low-temperature cold damage magnitude index(CWLMI)were constructed by fitting marginal ***,the effects of extreme events of various intensities on maize output were *** findings demonstrate that:(1)There were significant differences in the temporal trends of the SPRI and ICiduring different maize growth *** predominated in the middle growth period(MP),waterlogging predominated in the early growth period(EP)and late growth period(LP),and both drought and waterlogging tended to increase in intensity and *** frequency of low-temperature cold damage showed a decreasing trend in all periods.(2)The CDLMI and CWLMI can effectively determine the intensity of CDLEs and CWLEs in the study area;these CDLEs and CWLEs had higher intensity and frequency in the late growth period.(3)Compared to single events,maize relative meteorological yield had a more significant negative correlation with the CDLMI and CWLMI.

关键词： Compound events magnitude index Drought Growth periods Low-temperature cold damage Spatiotemporal distribution Waterlogging

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Rapid Coal Quality Detection Based on Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy

Rapid Coal Quality Detection Based on Near-Infrared Diffuse ...

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第43届中国控制会议

作者： Yaning Wang Yuqiang Li Jia Li Zixiang Wang Hanshun Gu Feidi Chen yunmeng zhao East China University of Science and Technology School of Information Science and Engineering Qingyuan Innovation Laboratory

This study investigated the application of near-infrared（NIR） diffuse reflectance spectroscopy for rapid and non-destructive detection of ash and sulfur content in coal powder. Partial least squares（PLS） regression models were established using NIR diffuse reflectance spectroscopy. Preprocessing methods included standard normal variate, first derivative,second derivative, and multiplicative scatter correction were discussed. The ash and sulfur content models processed with standard normal variate transformation outperformed. The experimental results demonstrate that the established models for ash and sulfur content have achieved satisfactory performance, with coefficients of determination（R） of 0.95 and 0.96, respectively,and root mean square error of prediction（RMSEP） of 0.68 and 0.18, respectively. The confirmation of NIR spectroscopy modeling for rapid detection of coal powder properties compared to traditional methods indicates faster speed and satisfactory precision, demonstrating its significant applicability in industrial process analysis. It has been confirmed that NIR spectroscopy modeling enables rapid detection of coal powder properties. Compared to traditional methods, it offers faster speed while meeting the required precision standards, demonstrating higher application value.

关键词： Near-infrared spectroscopy coal preprocessing methods PLS

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负压吸引加局部封闭治疗皮肤慢性溃疡临床研究

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淮海医药 2000年第1期18卷 18-19页

作者：赵云猛安徽省滁州卫校附属医院 239000

目的研究治疗皮肤慢性溃疡的新方法，提高治疗效果。方法应用负压吸引器反复吸引溃疡创面，并于溃疡基底部的浅层组织注射运量的０．２５％～０．５％利多卡因。结果４５例皮肤慢性溃疡经过４～５次治疗，治愈３７例，好转８例。... 详细信息

目的研究治疗皮肤慢性溃疡的新方法，提高治疗效果。方法应用负压吸引器反复吸引溃疡创面，并于溃疡基底部的浅层组织注射运量的０．２５％～０．５％利多卡因。结果４５例皮肤慢性溃疡经过４～５次治疗，治愈３７例，好转８例。结论负压吸引加局部封闭能增加血供，改善营养，加快上皮修复，促进溃疡愈合。

关键词：负压吸引局部封闭皮肤慢性溃疡

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云南核桃园天牛科Cerambycidae昆虫种类记述

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西南林业大学学报（自然科学） 2020年第4期40卷 137-143页

作者：张新民赵宁赵云梦杨斌西南林业大学生物多样性保护学院云南省森林灾害预警与控制重点实验室云南昆明650233

为掌握危害云南核桃的天牛昆虫的种类,采用网捕法和搜索法对在云南核桃上发生危害的天牛昆虫进行调查和采集,依据形态特征将采集到的标本进行分类鉴定,并记述了各种引证和地理分布信息及分种检索表。结果表明,危害云南核桃的天牛昆虫隶... 详细信息

为掌握危害云南核桃的天牛昆虫的种类,采用网捕法和搜索法对在云南核桃上发生危害的天牛昆虫进行调查和采集,依据形态特征将采集到的标本进行分类鉴定,并记述了各种引证和地理分布信息及分种检索表。结果表明,危害云南核桃的天牛昆虫隶属于2亚科,16属,共计16种,包括云南新记录种2种。

关键词：鞘翅目天牛科昆虫名录核桃云南

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玻璃钢约束阻尼复合结构的阻尼特性

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复合材料学报 2016年第2期33卷 304-309页

作者：史盼王庆军董文文赵云蒙陆义东南京大学高分子科学与工程系南京210093

以玻璃纤维增强树脂作为约束层主要材料、丁腈橡胶为阻尼层、钢板为基板制备约束阻尼复合结构,运用动态黏弹谱仪和悬臂梁共振法,研究温度、约束层刚度和阻尼层结构对约束阻尼复合结构减振效果的影响。结果表明:自由阻尼复合板的最大阻... 详细信息

以玻璃纤维增强树脂作为约束层主要材料、丁腈橡胶为阻尼层、钢板为基板制备约束阻尼复合结构,运用动态黏弹谱仪和悬臂梁共振法,研究温度、约束层刚度和阻尼层结构对约束阻尼复合结构减振效果的影响。结果表明:自由阻尼复合板的最大阻尼范围落在阻尼层的玻璃化转变区;玻璃钢约束层能将复合结构的阻尼拓展至阻尼层的高弹态区域,增加阻尼层厚度可以提高约束复合板的阻尼性能;提高孔隙率同样有利于约束复合板阻尼性能提升;铝板约束层提升作用尤为显著,然而在海洋环境、干湿交替等强腐蚀场合中,铝板极易腐蚀而丧失约束功能,因此在这类特殊场合下耐腐蚀的玻璃钢具有优势。

关键词：约束阻尼复合结构悬臂梁共振法复合损耗因子玻璃纤维增强树脂阻尼性能

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高技术产品进口能促进东道国经济增长吗?——基于OECD国家2006~2018年数据分析

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产业经济评论（山东） 2021年第3期20卷 45-64页

作者：张志新赵云梦山东理工大学经济学院淄博255049

随着贸易保护主义再度兴起,高技术产品进口环境复杂多变,研究高技术产品进口与经济增长的关系成为当前研究的重要问题。文章使用OECD中31个国家2006~2018年的面板数据,采用固定效应模型和2SLS方法研究高技术产品(货物和服务)进口对OECD... 详细信息

随着贸易保护主义再度兴起,高技术产品进口环境复杂多变,研究高技术产品进口与经济增长的关系成为当前研究的重要问题。文章使用OECD中31个国家2006~2018年的面板数据,采用固定效应模型和2SLS方法研究高技术产品(货物和服务)进口对OECD国家经济增长的影响,结果发现:高技术产品进口促进经济增长且存在异质性;高技术货物进口有利于研发强度较高的东道国经济增长,高技术服务进口有助于研发强度较弱的东道国经济增长;高技术货物进口对经济发展水平较高的东道国经济增长促进作用要优于高技术服务进口。高技术产品进口主要通过人力资本效应和研发投入效应对东道国经济增长产生作用,且高技术货物进口主要通过高素质人力资本这一路径影响经济增长,而高技术服务进口主要通过研发投入效应影响经济增长。基于此,本文提出东道国应根据自身研发强度、经济发展水平等基本国情,选择有利于本国经济增长的高技术产品进口策略,以及调整高技术货物与服务进口比例关系等建议。

关键词：高技术货物进口高技术服务进口经济增长 OECD

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基于DIC与声发射技术的裂纹识别与损伤变量分析

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矿业研究与开发 2024年第10期44卷 150-158页

作者：陈博汪学清董泽赵云猛汪壮壮中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院北京100083

为探究交叉裂隙对岩石的影响,对含不同角度交叉裂隙的类岩石试件进行了试验研究,其中试件的主裂隙角α保持不变,为45°,次裂隙角β分别取30°、45°、60°、75°、90°、105°、120°和135°。研究表明,由于裂隙的存在,含裂隙试件的峰... 详细信息

为探究交叉裂隙对岩石的影响,对含不同角度交叉裂隙的类岩石试件进行了试验研究,其中试件的主裂隙角α保持不变,为45°,次裂隙角β分别取30°、45°、60°、75°、90°、105°、120°和135°。研究表明,由于裂隙的存在,含裂隙试件的峰值应力较完整试件明显降低,随着β的逐渐增加,试件的峰值应力呈现先增加再降低最后增加的“√”形变化趋势;借助数字图像技术(DIC)与声发射技术对试件裂纹种类进行识别,发现β≤60°时,裂纹以剪切裂纹为主;β>75°时,裂纹则以拉伸裂纹为主,两种方法均能较好地识别裂纹种类;借助DIC技术与声发射技术对试件的损伤过程进行分析,发现损伤变量能较好地描述试件的破坏过程,同时也验证了两种方法在损伤变量分析方面都具有较好的应用效果。

关键词： 3D打印交叉裂隙 DIC 声发射损伤变量

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双线盾构施工地面沉降槽形状判别数值研究

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城市轨道交通研究 2024年第10期27卷 51-58页

作者：汪壮壮汪学清杨晶晶赵云猛陈博中建材(合肥)钢构科技有限公司合肥230051 合肥水泥研究设计院有限公司合肥230051 中国矿业大学(北京)力学与土木工程学院北京100083

[目的]双线盾构施工地面沉降槽形状会随隧道净距、埋深发生变化,因此需对沉降槽随净距、埋深的演化机理进行深入研究。[方法]以成都地铁17号线小南街站—人民公园站区间双线盾构工程为依托,采用数值模拟方法分析了不同净距-埋深组合工... 详细信息

[目的]双线盾构施工地面沉降槽形状会随隧道净距、埋深发生变化,因此需对沉降槽随净距、埋深的演化机理进行深入研究。[方法]以成都地铁17号线小南街站—人民公园站区间双线盾构工程为依托,采用数值模拟方法分析了不同净距-埋深组合工况下双线盾构施工的地面沉降槽形状变化过程,基于双线地面沉降公式拟合出各工况中各项取值,并提出沉降槽形状判据S。[结果及结论]Peck公式和刘波公式能较好地表达地面沉降的模拟监测结果:当S∈[0.319,0.536)时,沉降槽呈“V”形;当S∈[0.536,0.783)时,沉降槽呈“U”形;当S∈[0.783,1.120)时,沉降槽呈“浅W”形;当S∈[1.120,3.873)时,沉降槽呈非对称“W”形;当S≥3.873时,沉降槽呈“双V”形或“双W”形。当隧道埋深为1D(D为隧道直径),且两隧道之间的净距为2D至3D时,两隧道中线附近的地面会出现隆起现象,并且随着净距的增加,隆起的范围也会相应增大。在两隧道中心正上方的地面上,由于盾尾注浆压力的作用,部分沉降被抵消,导致该区域的沉降槽呈现出独特的“双W”形形态。

关键词：地铁隧道盾构法沉降槽形状判据数值模拟

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