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金属有机骨架(Metal-organic frameworks,MOFs)是一类有机?无机杂化材料,通常是指金属离子或金属簇与含氮、氧刚性有机配体通过自组装过程形成的功能性多孔材料。MOF材料具有丰富的可设计的结构类型、可调控的化学功能、低密度的骨架、超高的比表面积,以及可功能化的永久的孔空间,在气体存储与分离、催化、传感、药物运输与缓释等领域都有广泛的应用潜力。近年来,MOF及其复合材料已经被应用于多种污染物的去除。本文对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第一篇,主要针对MOF材料在水体重金属污染物去除方面的研究进行论述。通过对以往的研究分析可知,MOF材料对常见重金属Pb2+、Cu2+、Cd2+、Co2+、Ag+、Cs+、Sr2+、Hg(II)以及$ {\\rm{TcO}}_4^ - $
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基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果。为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法,梳理其发展的轨迹,分析算法特点。最后,展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战
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为探究新型混凝土受硫酸盐侵蚀后的力学性能,采用质量分数为5%的硫酸盐溶液全浸泡加速侵蚀法,对11组聚丙烯纤维混凝土(PC)试块、11组聚丙烯纤维锂渣混凝土(PLiC)试块、8根PC大偏心受压柱和8根PLiC大偏心受压柱进行侵蚀试验,得到了不同侵蚀时间下混凝土的力学性能。基于分形理论分析了试块及构件破坏时表面裂缝分布的分形特征,详细讨论了试块及构件表面裂缝分形维数与其侵蚀时间、抗压强度、极限承载力之间的关系。研究表明,PC和PLiC立方体抗压强度随侵蚀天数先增加后降低,在120 d达到最大;试块及构件破坏时表面裂缝分布具有分形特征,试块表面裂缝分形维数随侵蚀天数的增加呈现先增加后减少再增加的规律,随试块抗压强度的提高而减少;PC及PLiC混凝土大偏心柱极限承载力随侵蚀天数的增加先增加后减少,锂渣的掺入可以提高聚丙烯纤维混凝土柱的抗硫酸盐侵蚀能力,构件破坏时表面裂缝分形维数随硫酸盐侵蚀天数呈现震荡上升的趋势;因此混凝土表面裂缝的分形特征可作为判定构件损伤程度的指标之一,可为今后对在役混凝土结构承载力和寿命预测提供参考
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泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数,因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机,对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验;借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系,结合对尾矿颗粒的受力分析,推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型,揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系,并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律;结合矿山生产对于底流浓度的要求,应用该数学模型,为其推荐了泥层高度的合理范围,验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据
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由于矿石粒径配比、表面粗糙度、密度等性质差异,筑堆过程中堆内极易出现矿石颗粒偏析现象.细粒层是导致矿石表面受侵蚀程度不均的关键因素,其严重制约了铜矿资源的高效浸取.为探究细粒层对矿石浸出效果、表面形貌及钝化现象的影响,选取粗颗粒矿石(4 mm < d < 6 mm)与细颗粒矿石(2 mm < d < 4 mm),开展不同细粒层位置下次生硫化铜矿微生物浸出实验.结合CT扫描与冷场电镜扫描技术等分析手段,从宏、细、微观多层面,探究不同细粒层位置下矿石宏观浸出规律,细观矿石团聚结块,微观表面形貌特征与钝化.结果表明:细粒层导致铜浸出率普遍降低,均低于无细粒层、均匀粗颗粒介质的实验组;不同矿堆位置处细粒层对浸出效果影响不同,细粒层位于顶部的实验组铜浸出效果最优,浸矿60 d铜浸出率达71.3%;同一细粒层不同位置处矿石表面孔裂结构演化程度不一;浸矿60 d后,铜浸出率趋于峰值,矿石团聚结块与钝化现象显著,矿石表面形成以黄钾铁矾、多硫化物、胞外多聚物、硫膜为主的钝化物质层
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针对膏体充填技术中添加絮凝剂对尾砂浓密后浓度提高有限,且屈服应力增大,流动性降低等问题,研究了絮凝剂?浓密增效剂共同作用,进一步提高全尾砂膏体充填料浆浓度,降低料浆屈服应力,并从微观角度进行机理分析. 结果表明:通过沉降与流变试验发现,最佳添加工艺为加入絮凝剂沉降完毕后再加入浓密增效剂,固相质量分数可提高8.57%~10.13%,同时屈服应力降低6.68~12.85 Pa;多组分浓密增效剂不仅能降低单耗与成本,还可以提高膏体充填材料的抗压强度;灰砂质量比1∶12并添加浓密增效剂的膏体充填材料28 d抗压强度为2.5 MPa,与灰砂质量比1∶6未添加浓密增效剂的膏体充填材料强度相差小于20%;通过总有机碳(TOC)吸附试验与Zeta电位试验发现,浓密增效剂具有吸附与分散的作用,会打开絮凝结构,释放絮团间水,从而提高尾砂浓度,并改善尾砂颗粒的流动性
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为探究洛带古镇隧道瓦斯爆炸下洞口衬砌致损机理,对隧道内积聚瓦斯等效、量化研究,采用LS-DYNA建立与洞门几何结构一致的流固耦合数值模型并验证,以RHT模型模拟混凝土并修正参数,对爆炸过程中冲击波的传播特征及强度、洞门致损机理研究分析,并将模拟结果与实际情况对比.研究表明:爆炸冲击波在隧道内无规则的反射效应使其强度剧增、流场复杂,局部位置有聚焦现象,隧道内高压达1.2~2.4 MPa;传播过程中,靠衬砌一侧冲击波运动速度较快,形态也由“球状”变为“喇叭”状;当以平面波形态传至洞门时,拱顶冲击波强度增加56%,达2.8 MPa,并在削竹式洞门周边发生衍射;自隧道传出后,强度逐渐降低,边墙及底板处的冲击波沿纵向径直射出,拱部冲击波向斜上方运动,形成“蘑菇云”.爆炸作用下,衬砌曲边墙脚处完全破坏;爆心距7 m范围内衬砌受损严重;7~15 m范围内拱部几乎未受损;洞门受损严重.缺少围岩的约束作用,洞门拱顶Y向、拱脚X向位移分别达0.26和0.14 m,迎爆面、背爆面拉应力分别介于7.9~31.5 MPa、4.9~15.6 MPa,背爆面出现多个应力峰值,洞门主要为受拉致损.经对比,洞门损伤特征的数值模拟结果与现场实际情况基本一致,可为后续的衬砌灾害处治提供依据
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浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度
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以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内,认为一定材料配比条件下,膏体的屈服应力是确定的,即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验,分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响,发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力,发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律,即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率,动态屈服应力反比于测量时间,以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度,其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大,Cvmax=27.07%,而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小,Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律,解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理
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