基于GRNN的冻融期土壤蒸发预测

基于2017～2018年冻融期实测大田土壤蒸发数据和日气象数据,采用主成分分析法与广义回归神经网络(GRNN)相结合的方法对土壤蒸发量进行预测。即先利用主成分分析法提取影响冻融期土壤蒸发的7个主要因子,将其作为GRNN模型的输入变量,土壤蒸发量作为输出变量;再利用10折交叉验证法选取的最佳光滑因子建立GRNN土壤蒸发预测模型。结果表明,GRNN模型预测值与实测值拟合程度较高,R~2为0.982、均方根误差为0.014mm/d、平均相对误差为5.281%、平均绝对误差为0.010mm/d,模型模拟精度较高,可用于冻融期土壤蒸发预测。     

钝化时间对Fe30Mn9Al合金钝化膜半导体特性影响

运用电化学阳极钝化技术对Fe30Mn9Al合金在1 mol/L Na_2SO_4溶液中进行不同时间的表面钝化处理;利用俄歇电子能谱(AES)、X射线光电子能谱(XPS)表面分析技术及Mott-Schottky曲线测试技术研究钝化时间对Fe30Mn9Al合金钝化膜的组成结构与半导体特性的影响。结果表明:Fe30Mn9Al合金在1 mol/L Na_2SO_4溶液中钝化15 min所得钝化膜分为内外2层,外层具有n型半导体特征,由Fe_2O_3、Al_2O_3、Mn_2O_3、FeOOH和AlOOH组成,内层具有p型半导体特征,由MnO组成。随着钝化时间由15 min增至5 h,钝化膜中的MnO溶解,Mn含量降低,Fe、Al填充Mn留下的空位在膜内富集,Fe、Al氧化物转变为Fe、Al氢氧化物,钝化膜由FeOOH、AlOOH和Mn_2O_3组成,具有n型半导体特征。与钝化15 min所得钝化膜相比,钝化5 h所得钝化膜的施主浓度ND由2.58′10~(21) cm~(-3)降至1.96′10~(21) cm~(-3),平带电位Efb由–283 mV降至–366 mV,钝化膜的保护性能提高。