纤维素气凝胶的制备与应用研究进展

天然纤维素是一种自然界分布广、储量大的绿色材料.以纤维素为基体,采用冷冻干燥等技术制备的纤维素气凝胶不仅具有二氧化硅气凝胶的三维结构特征,同时还具有生物相容性、生物降解性、吸附性等优异特性.本文从纤维素气凝胶不同的原料及制备工艺出发,综述了纳米纤维素气凝胶、细菌纤维素气凝胶、再生纤维素气凝胶和纤维素衍生物气凝胶的特点、...     

基于PCA决策的PSO-BP模型预测高炉铁水产量

铁水产量是衡量钢铁厂产能效益的重要经济指标，根据炉次特征对其精准预测有利于钢铁厂的产能结构优化，可促进高炉的稳定与高产。为提高铁水产量预测准确率，结合机器学习理论，以国内某钢铁厂2022年全年生产冶炼数据为基础，提出基于主成分分析(PCA)决策的粒子群优化-反向传播(PSO-BP)混合预测模型。首先利用主成分分析对原始数据集进行降维处理；然后利用粒子群搜索算法优化BP神经网络的权值矩阵，成功解决BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题；最后结合炼铁理论，根据主成分分析结果确定模型的输入向量与拓扑结构。测试结果表明，该模型相较于其他传统模型预测误差更小，在误差范围为±50 t的情况下准确率达99.8%,实现对高炉铁水产量的精准预测，可有效指导铁水包的中转调度，为高炉参数调控提供数据支撑。     

不同超声辅助提取桂花黄酮及其抑菌性

为了探究桂花黄酮的最佳提取工艺及其对白色念珠菌的抑菌效果进行了以下实验：对超声提取法、超声辅助酶提取法和超声辅助双水相提取法提取桂花黄酮的提取率进行比较，选择提取率最高的方法，进行了单因素和响应面的工艺优化实验；采用超高效液相色谱-串联质谱（UPLC-MS/MS）对四个品种的桂花黄酮化合物进行了单体成分的鉴定；并测定了四个品种桂花黄酮对白色念珠菌的最小抑菌浓度（MIC）及其对菌体细胞膜完整性和生物膜形成的影响。结果表明，经超声提取桂花黄酮的提取率最高，经单因素和响应面实验优化后，其最佳提取条件为温度50 ℃，液固比17 mL/g，乙醇浓度52%，在此条件下，金桂、银桂、丹桂、四季桂的提取率分别为13.88%、8.79%、13.16%和10.28%；四种桂花黄酮对白色念珠菌的抑菌效果不同。其中，金桂的效果最好，MIC值为1.5 mg/mL，能够显著提高白色念珠菌细胞膜的通透性，导致细胞内容物流出，抑制生物膜的形成，抑制率最高可达46.59%。     

基于工艺理论与数据挖掘的铁水提钒关键措施分析

“高炉+转炉”法是中国主流的钒钛矿冶炼工艺,针对钒钛高炉冶炼数据探究铁水最终钒含量的影响机制,并量化具体的参数调控方案对钒钛烧结矿的高效冶炼具有重大意义。首先梳理了钒钛烧结矿的矿物组成及冶炼机理,结合不同反应的吉布斯自由能变化曲线分析了钒、钛元素的热力学特征,从理论方面确定了铁水钒、钛含量之间存在促进关系以及与渣中TiO₂含量存在抑制关系的主要结论。其次,以承德某钢铁厂的钒钛矿冶炼数据为基础,提出了一种高效的特征选择算法用于提取铁水钒含量的影响特征,计算参数之间的斯皮尔曼相关系数确定相关性;计算参数之间的互信息度判断冗余特征;结合最大相关-最小冗余的思想和工艺原理最终选取17个特征变量作为铁水钒含量的主要影响特征,同时引入“信息传递熵”的概念衡量高炉调参过程中的效果链式传递现象。最后,给出了提高铁水钒含量的具体措施,并结合控制变量法量化了不同的高炉调参策略对铁水钒含量的影响。有利于进一步明确钒、钛元素在高炉冶炼过程中的演变行为,通过试验数据的分析结果为铁水提钒的关键参数调控提供了操作依据,促进了钒钛高炉的稳定顺行与高效冶炼。未来,相关研究应致力于将数据分析与专家经...     

基于DEA决策的调剖选井方法研究与应用

针对目前已有的调剖选井决策方法考虑参数过于简单且区分度小、可比性差等带来的调剖选井误差问题,提出了一种DEA决策法,用以指导调剖选井。DEA决策法筛选指标覆盖油水井静动态参数,多指标、更全面,操作简单,无需人为赋予权重或提前设定生产函数形式,能够更加准确地指导调剖选井。研究表明：DEA决策法通过定量表征注采参数响应程度来反映井组调剖的需求程度;注采参数响应程度范围在0～1,越接近1,井组越需要调剖。矿场应用结果表明,DEA决策将传统的PI决策方法作为一个考虑因素,能准确地指导注入井调剖选井,其准确性高于PI决策法。研究成果为油田调剖选井提供了重要的技术支持,可进一步推广应用。     

肥城桃木雕刻民俗的研究

我国是历史悠久的文明古国,拥有丰富多彩的文化遗产。非物质文化遗产是文化遗产的重要组成部分,是我国历史的见证和中华文化的重要载体,蕴含着中华民族特有的精神价值、思维方式、想象力和文化意识,体现着中华民族的生命力和创造力。保护和利用好非物质文化遗产,对于继承和发扬民族优秀文化传统、增进民族团结和维护国家统一、增强民族自信心和凝聚力、促进社会主义精神文明建设都具有重要而深远的意义。     

大孔吸附树脂分离纯化茶叶籽饼粕中的茶皂素研究

目的对采用大孔吸附树脂法分离纯化茶叶籽饼粕中茶皂素的工艺进行优化,为进一步开发利用茶叶籽资源提供依据。方法以茶皂素吸附率与解吸率为指标,通过静态吸附与解吸实验筛选最优树脂。通过单因素实验、正交实验及验证性实验,优化最优树脂动态吸附与解吸茶皂素的工艺参数。结果D101树脂的静态吸附量与解吸率分别为142.974 mg/g和98.02%,为分离纯化料液中茶皂素的最优树脂;当主要考虑茶皂素得率时,其最优动态吸附与解吸工艺参数为上样质量浓度10 mg/m L、上样流速3 BV/h、上样体积6 BV、乙醇洗脱体积浓度80%、洗脱流速3 BV/h、洗脱剂体积5 BV,在该工艺参数条件下,茶皂素得率为74.25%,纯度为84.30%;当主要考虑茶皂素纯度时,最优动态吸附与解吸工艺参数为上样质量浓度10 mg/m L、上样流速4 BV/h、上样体积7 BV、乙醇洗脱体积浓度70%、洗脱流速3 BV/h、洗脱体积5 BV,在该工艺参数条件下,茶皂素纯度为97.7%,得率为72.04%。结论 D101大孔吸附树脂是一种可应用于茶叶籽饼粕中茶皂素分离纯化的较好树脂。     

氢冶金气基直接还原竖炉的碳排放监测分析系统

基于我国双碳双控的政策背景，氢冶金领域中气基直接还原竖炉受到广泛关注。以气基直接还原竖炉作为研究对象，使用集成学习算法和数据离群筛选方法对气基竖炉冶炼过程中的碳排放数据进行收集、存储和分析，并使用C++程序语言搭建碳排放数据平台；采用大数据技术进行碳排放相关参数模型预测和宏观可视化；最后以网页形式进行碳排放分析结果的展示与板块分析。碳排放监测分析系统实现了对气基直接还原竖炉工艺碳排放情况的数据收集、存储、处理，聚类分析、模型预测与智能应用等功能。选取某钢铁厂的气基直接还原竖炉在完整冶炼周期内的实时信息作为系统运行的样本数据，在对其进行筛选、存储、模型预测与可视化呈现后，发现所得结果与实际趋势具有较高吻合度，且可视化结果较为准确和直观，有利于更加精准地对数据进行分析和提取，同时本系统的设计原理也为氢冶金领域进行碳排放含量的监测提供了一种基于物联网技术的解决思路，为日后的工艺改进提供了部分理论数据基础。