以秸秆热解产生的焦油为原料,在固定床反应器实验台上进行了催化裂解实验,研究了反应温度和催化剂种类对生物质焦油的裂解反应产物——二次焦油成分的影响规律.在高铝砖作为催化剂作用下,随着温度的升高,二次焦油构成有芳香化的趋势,多环芳烃的种类和含量都在增加.反应温度的提高有利于焦油的深度转化,二次焦油产率降低;但是高温下生成的二次焦油芳化程度更高,更容易引起催化剂积炭失活.当反应温度为900℃时,碱性催化剂白云石和石灰岩作用下二次焦油成分相似,以复杂的大分子环烃为主,而且焦油成分种类减少到10种左右;酸性催化剂高铝砖作用下焦油成分仍然很复杂,有将近30种,除了含有大分子环烃外,还含有部分石蜡烃,芳香族种类很多,多以双环、三环以及四环的形式存在

以0.1 mol·L-1NaCl+0.01 mol·L-1 NaHSO3溶液为腐蚀介质，采用干/湿周浸加速腐蚀实验、腐蚀失重、X射线衍射、扫描电镜和能谱分析等方法，研究了湿热工业海洋大气中低碳钢的腐蚀行为.结果表明：实验钢的腐蚀过程均遵循幂函数d=Atn分布规律，钢种不同，常系数A、n的值不同；腐蚀产物主要由非晶物质和少量Fe3O4、α-FeOOH、β-FeOOH、γ-FeOOH晶体组成.所得锈层可分为主体锈层和界面疏松带两部分，由内至外锈层中Fe、O含量梯度变化很小.Cl-、SO2与水分的长期协同作用会导致内锈层结构变差，而添加稳定性或耐蚀性较高的元素可以改善锈层质量，进而增强钢材的耐腐蚀性能

以最小Gibbs自由能法计算固体氧化物燃料电池在不同组成碳基燃料气体组成下的理论积碳量,在此基础上讨论电池的理论开路电压(OCV),并测试在CO2重整甲烷下Ni-YSZ‖YSZ‖LSM阳极支撑固体氧化物燃料电池的OCV.计算表明,理论积碳量从C-H-O相图的C角往积碳界线处以均匀速率减小.当积碳全部发生电化学氧化时,建议提高燃料气的碳氢比以获得较高OCV;反之则建议减小碳氢比.当燃气组分接近位于C-H-O相图中OCV界线(OCV=0 V)时,OCV会发生急剧下降.同样地,实验表明,当燃气中CO2体积分数高于80%,会使得OCV大幅下降.综上可知,燃料气组分控制在积碳界线附近将有利于减少积碳并保证一定的电池发电性能.600℃时,在积碳界线的非积碳区侧,提高燃气中氢含量可提高OCV.而采用相同含量的CO2稀释时,CH4、H2和CO燃气下电池的OCV则依次降低.另外,实验表明升高外重整比例和降低温度,并不能显著提高OCV

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针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

为了探究切缝药包爆破定向裂纹与张开节理的相互作用过程，采用动态焦散线方法，结合高速摄影技术，开展了爆破模型实验研究。研究结果表明，张开节理对切缝药包爆破定向裂纹的扩展有阻滞作用，定向裂纹不会穿过张开节理继续扩展，而是在经过与节理相互作用后在节理端部产生两条翼裂纹。当定向裂纹垂直入射时，节理两端的受力状态基本相同，两条翼裂纹的起裂和扩展行为基本一致，两条翼裂纹的分布状态基本对称。张开节理的几何特征对翼裂纹起裂时的动态应力强度因子有显著影响，一定程度上决定了翼裂纹起裂的难易程度。当定向裂纹倾斜入射时，节理两端的受力状态存在差异，靠近定向裂纹入射点的一端能够获得更多的起裂能量，从而优先起裂和扩展，并形成更长的翼裂纹

聚合物的结晶过程是聚合物分子链由无序的排列转变成在三度空间中有规则 的排列，结晶的条件不同，晶体的形态及大小也不同，结晶过程是合成纤维和塑料 加工成型过程中的一个重要环节，它直接影响制品的使用性能。因此，对聚合物结 晶速度的研究和测定是一件很有意义、很重要的工作。 测定聚合物等温结晶速度的方法很多，其原理都是基于对伴随结晶过程的热力 学、物理或力学性质的变化的测定，如比容、红外、X 射线衍射、广谱核磁共振、 双折射诸法都是如此

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

为了提高小型两床变压吸附（PSA）制氧机在变产品气流量下的氧气体积分数，建立了改进的Skarstrom两床循环PSA制氧实验装置，研究了产品气流量对其氧气体积分数的影响。研究结果表明，在低产品气流量运行条件下，通过提高清洗气总氧量与原料气总氧量之比（P/F）以及降低最高吸附压力与最低解吸压力之比（θ）可消除氧气返混的不利影响；在高产品气流量运行条件下，通过提高P/F和θ可以提高实验装置中分子筛的工作能力，进而提高产品气中的氧气体积分数。在此基础上，对低和高产品气流量运行条件下的P/F和θ进行了调节，分别将产品气流量为3.55 L·min?1和19.88 L·min?1时的氧气体积分数从92.4%增加至了95.7%和从74.0%增加至了74.9%。本文的研究结果可为变产品气流量下PSA制氧工艺参数优化提供参考