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石墨炭负载单原子铁催化剂非均相还原NO的微观作用机理:DFT研究

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燃料化学学报（中英文） 2024年第5期52卷 717-724页

作者：赵妍李响黄金凯李先春朱亚明王焕然辽宁科技大学辽宁土木工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学辽宁化学工程学院辽宁鞍山114051

基于密度泛函理论和经典过渡态理论,探究了石墨炭负载单原子Fe催化剂(Fe/G)异相还原NO的微观机理,并对催化剂失活原因进行分析。结果表明,基于E-R机理,NO还原反应依次经历了N_(2)O形成与释放、N_(2)形成与释放四个阶段。而基于L-H机理,N... 详细信息

基于密度泛函理论和经典过渡态理论,探究了石墨炭负载单原子Fe催化剂(Fe/G)异相还原NO的微观机理,并对催化剂失活原因进行分析。结果表明,基于E-R机理,NO还原反应依次经历了N_(2)O形成与释放、N_(2)形成与释放四个阶段。而基于L-H机理,NO还原反应主要经历了N_(2)形成与释放两个阶段。在E-R机理作用下,NO分子以N,O-down结构吸附在Fe原子上发生的NO还原反应的控速步骤能垒值仅为15.5 kJ/mol,小于其余路径控速步骤能垒值。由能垒角度分析,Fe原子上残留的活性氧被还原的能垒值高于NO还原生成N_(2)的能垒值。NO分解后残留在Fe原子表面的活性氧抑制了NO的吸附与还原,Fe原子活性位的缺失导致催化剂的失活,单原子Fe的存在促进了NO还原反应的进行。由动力学角度分析,随着反应温度的升高,NO还原速率较活性氧转移速率提升更为显著。

关键词：单原子铁催化剂氮氧化物密度泛函理论机理失活

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基于自抗扰的永磁同步电机附加谐波损耗抑制方法

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电机与控制学报 2024年第2期28卷 87-98页

作者：韩雪岩刘文彬朱龙飞沈阳工业大学国家稀土永磁电机工程技术研究中心辽宁沈阳110870

针对永磁同步电机在变频器供电时,由时间电流谐波所引起的附加谐波损耗过大及难以在电机初始设计时被考虑到的问题,采用场路耦合联合仿真模型来计算电机的附加谐波损耗,并以4台现有的表贴式永磁同步电机为例,通过实验验证了场路耦合联... 详细信息

针对永磁同步电机在变频器供电时,由时间电流谐波所引起的附加谐波损耗过大及难以在电机初始设计时被考虑到的问题,采用场路耦合联合仿真模型来计算电机的附加谐波损耗,并以4台现有的表贴式永磁同步电机为例,通过实验验证了场路耦合联合仿真模型的有效性,为电机设计之初附加谐波损耗的选取,以及后续温升的计算提供了前期计算的方法。同时提出一种基于自抗扰技术的附加谐波损耗抑制方法,设计一种适用于永磁同步电机矢量控制的自抗扰控制器,并从理论上验证了自抗扰控制器对于时间电流谐波的抑制作用,以及针对自抗扰控制器参数众多调参困难的问题,给出一种参数整定方案。最后通过引入所设计的自抗扰控制器,对电机的时间电流谐波进行计算和分析,使电机的附加谐波损耗降低了68.1%,为同类型电机的附加谐波损耗抑制提供了一种有效的方法。

关键词：永磁同步电机自抗扰控制时间电流谐波附加谐波损耗场路耦合联合仿真

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AgNi双金属改性多面体钒酸铋的制备及光催化性能

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无机化学学报 2024年第3期40卷 601-612页

作者：李军李会鹏赵华刘钦龙辽宁石油化工大学石油化工学院抚顺113001

采用简单的水热法制备了多面体钒酸铋(BVO)材料,又通过化学还原法首次在BVO上原位合成了一种小尺寸的AgNi双金属助催化剂并研究了其光催化性能。采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、紫外可见漫反射光谱(UV-... 详细信息

采用简单的水热法制备了多面体钒酸铋(BVO)材料,又通过化学还原法首次在BVO上原位合成了一种小尺寸的AgNi双金属助催化剂并研究了其光催化性能。采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、紫外可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)、X射线光电子能谱(XPS)、光致发光(PL)光谱、N2吸附-脱附等手段对制备的AgNi/BVO材料的理化性能进行了表征。结果表明,AgNi双金属广泛负载在这种特殊形貌的BVO多面体表面,大大增加了金属的附着位点,同时AgNi负载也提高了BVO的结晶性。银表面等离子体谐振效应与镍的共格界面效应增强了BVO催化剂对可见光的吸收,增强了光生电子的分离,提高了光催化活性。光催化降解MB (亚甲基蓝)实验表明,当Ag、Ni的质量比为3∶1时,AgNi/BVO的催化活性最高,在可见光照射下其反应速率常数是BVO的5.4倍,该光催化剂在4次循环后仍能保持良好的光催化活性。

关键词：钒酸铋双金属催化剂光催化

基于NSGA-Ⅱ算法选择光谱反射率重建样本的研究

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1227-1232页

作者：林鹭王智峰李超辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051

为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根... 详细信息

为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根误差与拟合优度系数的乘积,以这一标准选择光谱重建误差最小的样本作为代表性样本进行光谱反射率重建。受Liang等人工作的启发结合NSGA-Ⅱ算法选择代表性样本,先对全体训练样本使用多项式回归算法和伪逆法进行光谱反射率重建,再使用NSGA-Ⅱ算法,设定两个目标函数,一个是所需代表性样本个数的光谱均方根误差的和,另一个是拟合优度系数倒数的和,令两个目标函数值最小。将经过NSGA-Ⅱ算法挑选出的Pareto等级为1的全部样本按照样本出现次数由高至低排序,以此顺序从高到低依次选为代表性样本,直至达到所需代表性样本个数。若从Pareto等级为1的样本集合中挑选的代表性样本数不足所需要的个数则选择下一等级出现次数最多且没有被选择过的样本直至代表性样本数达到需求。将1269块无光泽Munsell标准色卡按照样本下标划分为偶数色卡、奇数色卡,第一组实验用Munsell奇数色卡为全体训练样本,从Munsell偶数色卡中随机选择20个色块为测试样本。第二组实验选用Munsell偶数色卡为全体训练样本,从Munsell奇数色卡中随机选取20个色块为测试样本。第三组实验训练样本与第一组相同,RC24色卡为测试样本。将该方法与Mohammadi、Cao、Liang等提出的三种样本选择方法进行对比。通过实验得到使用NSGA-Ⅱ算法结合多项式回归与伪逆法选择的代表性样本重建的光谱反射率在均方根误差和色差两个指标上均优于现有的样本选择方法,并且该方法不限于特定系统,具有通用性。

关键词：光谱反射率重建 NSGA-Ⅱ 多目标优化样本选择

基于活塞压载试验预测高压辊磨机静压功指数的方法

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第4期55卷 1272-1280页

作者：吴俊杰马阳崔少文刘恩建郭小飞代淑娟李丽匣辽宁科技大学矿业工程学院辽宁鞍山114051 本溪龙新矿业有限公司辽宁本溪117013 东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110819

以Bond第三粉碎理论为基础,提出将静压功指数作为评价矿石高压辊磨机料层粉碎比能耗的指标。研究活塞压载试验中不同施载压力对矿石粒度、比能耗和破碎比的影响,确定不同矿石活塞压载试验的适宜条件。通过试验测定3种矿石的高压辊磨机... 详细信息

以Bond第三粉碎理论为基础,提出将静压功指数作为评价矿石高压辊磨机料层粉碎比能耗的指标。研究活塞压载试验中不同施载压力对矿石粒度、比能耗和破碎比的影响,确定不同矿石活塞压载试验的适宜条件。通过试验测定3种矿石的高压辊磨机静压功指数,并将其与高压辊磨机生产实践中粉碎同种矿石的净输入功率进行对比。研究结果表明:在活塞压载条件试验中,随着压力的增加,金矿、磁铁矿和钒钛磁铁矿这3种矿石粉碎产品细粒级质量分数增高、粒度分布更加均匀,三者粉碎效果的差异逐渐减小;在加载压力为80 MPa、加载速度为0.2 mm/s的情况下,金矿、磁铁矿和钒钛磁铁矿这3种矿石的高压辊磨机静压功指数分别为1.36、1.44和1.42 kW·h/t,试验所得高压辊磨机静压功指数与工业生产实际中净比能耗的相对误差绝对值在5.26%以内。试验结果可为高压辊磨机静压功指数的预测及设备选型提供理论基础。

关键词：高压辊磨机 Bond粉碎理论活塞压载试验静压功指数预测模型

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辽宁太子河流域生态系统服务权衡/协同关系时空变化与情景预测

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生态学报 2024年第1期44卷 96-106页

作者：王耕冯妍辽宁师范大学地理科学学院大连116029

研究生态系统服务权衡与协同关系为制定合理的区域社会-生态系统管理方案提供依据,促进区域可持续发展。太子河是维护辽宁中部城市群生态安全和用水安全的重要保障,以重工业为主的产业布局使得该区生态安全受到威胁,严重影响社会经济的... 详细信息

研究生态系统服务权衡与协同关系为制定合理的区域社会-生态系统管理方案提供依据,促进区域可持续发展。太子河是维护辽宁中部城市群生态安全和用水安全的重要保障,以重工业为主的产业布局使得该区生态安全受到威胁,严重影响社会经济的可持续发展。综合气象、土地利用等多源数据,借助InVEST模型,探究太子河流域固碳、土壤保持、生境质量的时空特征;采用Pearson相关分析法,探讨不同样点尺度、不同地类上权衡与协同关系的时空变化,并对2030年不同土地利用情景进行预测。结果表明:①三种生态系统服务在各尺度上(除100m尺度)均为协同关系,且样点尺度越大,相关系数越高。②在不同地类中,耕地、林地、草地三种地类生态系统服务功能类似,以土壤保持功能为主,碳储功能其次;生态系统服务的热点区分布在流域的东部,冷点区集中在流域西部。③不同预测情景下三种生态系统服务间仍为协同关系,在保护情景下生境质量最好、水域面积最多,生态系统服务能力最高;开发情景下建设用地面积增加最多,但生境质量最差。

关键词：生态系统服务权衡与协同时空变化情景预测太子河流域

基于先验知识的弓网接触电阻预测模型精度提升方法

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4535-4546页

作者：时光陈翼喆李莹张国威辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105

高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流... 详细信息

高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流对接触电阻的影响,并进一步结合表面形貌特征,分析了磨损机制、电弧放电与接触电阻演变规律之间的关系。其次为了预测不同工况下的接触电阻,建立了径向基(RBF)神经网络回归模型,通过在模型训练中融入先验知识和采用改进的食肉植物优化算法(ICPA)优化RBF神经网络超参数,提升弓网接触电阻预测模型的精度。有、无先验知识的ICPA-RBF模型预测性能对比仿真结果表明,两类先验知识分别有助于提高模型的收敛速度和预测精度。最后采用假设检验验证了模型的有效性。

关键词：接触电阻先验知识径向基(RBF)神经网络食肉植物算法假设检验

融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法

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光学精密工程 2024年第4期32卷 622-634页

作者：张丽丽陈子坤潘天鹏屈乐乐沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136

不同于普通图像压缩,多光谱图像压缩除了需要去除空间冗余同时还需要去除光谱间冗余,近年来研究表明端到端的卷积神经网络模型在图像压缩方面具有很好的性能,但对于多光谱图像压缩其编解码器并不能有效解决同时高效提取到多光谱图像空... 详细信息

不同于普通图像压缩,多光谱图像压缩除了需要去除空间冗余同时还需要去除光谱间冗余,近年来研究表明端到端的卷积神经网络模型在图像压缩方面具有很好的性能,但对于多光谱图像压缩其编解码器并不能有效解决同时高效提取到多光谱图像空间和光谱间特征的问题,同时也会忽略图像局部特征信息。针对以上问题,本文提出了一种融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法。所提出网络在压缩模型的编解码器中嵌入了可以提取出不同尺度下空间和光谱间特征信息的多尺度特征提取模块,以及可以用来捕捉局部空间信息和光谱信息的空间光谱间非对称卷积模块。实验表明,与传统算法如JPEG2000和3D-SPIHT以及深度学习方法相比,在Landsat-8的7波段和Sentinel-2的8波段数据集上所提出模型的峰值信噪比(PSNR)指标高于传统算法1-2dB。在平均光谱角度(MSA)指标的衡量下,所提出的模型在Landsat-8数据集上优于传统算法约8×10^(-3)rad,在Sentinel-2数据集上优于传统算法约2×10^(-3)rad。满足了多光谱图像压缩对空间和光谱间特征提取以及局部特征提取的要求。

关键词：空间光谱间特征非对称卷积卷积神经网络多光谱图像压缩

基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识

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电力系统保护与控制 2024年第5期52卷 94-104页

作者：谢国民江海洋辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning ... 详细信息

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)对其参数进行寻优。但由于NGO收敛速度较慢,易陷入局部最优,引入切比雪夫混沌映射、择优学习、自适应t分布联合策略对其进行改进。同时为了提高模型整体的准确率,通过结合Adaboost集成算法,构建Adaboost-INGO-HKELM变压器故障辨识模型。最后,将提出的Adaboost-INGO-HKELM模型与未进行降维处理的INGO-HKELM模型、Isomap-INGO-KELM模型、Adaboost-Isomap-GWO-SVM等7种模型的测试准确率进行对比。提出的Adaboost-INGO-HKELM模型的准确率可达96%,均高于其他模型,验证了该模型对变压器故障辨识具有很好的效果。

关键词：故障诊断油浸式变压器 Adaboost集成算法切比雪夫混沌映射混合核极限学习机等度量映射