福岛核事故释放放射性气溶胶的化学分析进展

本文综述了针对日本福岛核电站(FDNPP)事故后,早期阶段释放的放射性气溶胶的化学分析工作进展。内容主要涉及负载铯、钚、氙、碘等核素的气溶胶粒子。从粒子的取样与样品处理、粒子特性分析与表征、粒子输运与沉降行为、同类事故比较等角度,总结了事故后放射性气溶胶的部分物化特性与动力学行为。     

石蜡基原料油加氢异构脱蜡制润滑油基础油催化剂的研制

以AEL分子筛为载体,制备出一种贵金属异构脱蜡催化剂;以n-C12为模型物,以大庆炼化加氢预精制后的650SN糠醛精制油为实际原料考察该催化剂的加氢异构化催化性能。试验结果表明,所制备的异构脱蜡催化剂对n-C12以及650SN糠醛精制油均具有良好的异构化活性和选择性,其性能优于国外同类参比剂,加工650SN糠醛精制油时,可高收率地生产出优质API Ⅲ类润滑油基础油,目标产品倾点为－21 ℃,比采用参比剂时低6 ℃,重质基础油收率为62.79%,比采用参比剂时高5.55百分点。     

基于EPICS & ARM的分布式测控系统设计

设计了一种分布式测控系统,阐述了系统总体构架,重点介绍通用测控终端的设计方案。分析了多个模块设计的关键技术环节。该系统基于FPGA和ARM双核控制,设计了模拟量输入输出、调理电路、开关量输入输出电路、脉冲量输入输出、CAN通信接口、flash读写等模块。实验结果表明:该系统具有开放性、微型化、网络互联、友好人机界面,可靠性高、性价比高的特点。     

基于定向声波扫描的钻孔围岩结构探测方法

在大型水利水电、能源交通等基础设施的建设中,查明岩体结构中存在的不良地质特征是保证工程顺利建设的重要基础,而常规物探方法很难探测到钻孔围岩结构的精细特征以及异常区域的范围和走向,为此,本文在实验室岩样缺陷检测方法的基础上,提出了一种基于定向声波扫描的钻孔围岩结构探测方法,该方法为了适用于钻孔围岩结构特征探测,采用了定向声波探头、旋转部件以及定位装置相结合的技术方法来实现。首先,根据扫描探测数据建立了环形扫描矩阵,提出了构建环形扫描图的数据处理方法;随后,构建了声波数据和环形扫描矩阵的映射关系,将对应的声波处理数据按照映射关系进行对应匹配,形成了钻孔围岩结构断面图,在叠加深度信息之后实现了钻孔围岩结构的立体图重建;最后,针对钻孔围岩缺陷区域的岩石声速及缺陷位置参数难确定问题,通过利用不同频率声波在岩石中传递的相位特征关系,构建了声速维和距离维二维扫描向量,采用数值分析方法来求解岩石的声速以及异常区域的位置,实现了钻孔围岩的结构特征立体呈现和参数提取,并将该方法应用到了实际工程中,验证了方法的可行性和准确性。     

基于ARM&FPGA的CCD图像识别装置

给出了一种CCD图像识别装置的设计方法,该装置以ARM与FPGA为主控芯片,设计了基于Nios Ⅱ的A/D控制模块并行控制多路CCD图像信号的数据采集和基于Nios Ⅱ的多种内核,重点介绍了基于Nios Ⅱ的LCD驱动以实现液晶显示、设计A/D采样控制模块以实现多路数据采集以及设计SL811HS驱动以实现ARM与PC的USB通信等.实验结果表明系统具有应用价值高、速度高、可靠性高、故障少等优点.     

基于交替吸附和分区再生的涂装废气深度治理技术探讨

针对传统涂装废气治理技术存在的去除效率低、运行能耗高和吸附容量利用率低等不足,提出采用交替吸附和分区再生方式实现废气深度治理和提高吸附剂的吸附容量利用率和降低再生能耗。应用实例显示基于交替吸附和分区再生的涂装废气深度治理技术与传统涂装废气相比在VOCs去除效率、吸附剂容量利用率、运行经济性和安全具有明显优势。采用该法处理涂装废气,VOCs去除效率大于95%,排放浓度低于10 mg/m~3,吸附再生综合能耗下降了65%。     

计及遮雨帽和隔音装置的空心电抗器散热性能分析及结构参数优化设计

根据空心电抗器的设计参数,建立了三维流场-温度场耦合仿真模型,获得了加遮雨帽和隔音装置前后电抗器温度场仿真结果。提取不同路径下电抗器温度和流速分布,揭示了电抗器包封线圈的散热特性。通过分析包封线圈间气道内流体的流速,给出了在加遮雨帽和隔音装置下电抗器温升显著增加的原因。为了降低电抗器的温升,选取影响电抗器散热性能的遮雨帽和隔音装置主要结构参数,采用拉丁方试验设计与有限元仿真相结合的方法,获得了不同结构参数下电抗器温度场仿真结果。在此基础上,构建了Kriging近似模型,该模型反映了电抗器最高温度与遮雨帽、隔音装置结构参数间的相互关联。采用灵敏度分析技术获得了结构参数对电抗器最高温度的影响程度。基于粒子群优化算法,获得了最佳的遮雨帽和隔音装置结构参数。优化结果表明,在最佳的结构参数下电抗器最高温升从73.6℃下降到61.2℃,温升显著降低,优化方法对提高电抗器散热能力具有重要的指导意义。     

Pt-Ru疏水催化剂制备及氢-水液相交换催化性能

用乙二醇为还原剂和碳黑分散溶剂,微波快速加热,1～2 MPa压力下制备了Pt/C和Pt-Ru/C催化剂,用XRD、TEM和XPS对其进行了表征.Pt/C和Pt-Ru/C催化剂活性金属平均粒径为1.9～2.0 nm.随Ru的加入,活性金属粒子的面心立方结构逐渐不明显.Pt-Ru/C中Pt以Pt(0)、Pt(Ⅱ)和Pt(Ⅳ)形式存在,Ru以Ru(0)和Ru(Ⅳ)形式存在.再将Pt/C、Pt-Ru/C催化剂与聚四氟乙烯一起负载于泡沫镍,得到疏水催化剂,研究了其对氢-水液相交换反应的催化活性.研究中观察到,Pt中掺入适量Ru可提高单一Pt基疏水催化剂的催化活性.其可能的原因是:水在Pt表面不解离,Pt表面氢气与水间同位素交换通过形成中间体(H2O)nH+(ads)(n≥2)进行,而水在Ru表面会发生解离,Pt-Ru疏水催化剂同时存在另一条反应路径.     

融合多元经验模态分解与Hilbert空间填充曲线的sEMG处理方法

基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的表面肌电信号(surface electromygraphy, sEMG)手势识别算法通常将一维sEMG转换成二维肌电图作为CNN的输入。针对sEMG瞬时样本量偏少、以及一维sEMG转换成二维肌电图时带来的局部时序特征丢失等问题,提出了将多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition, MEMD)算法与Hilbert空间填充曲线相结合的方法,以提升手势识别算法的准确率。采用开源数据集NinaPro-DB1作为实验数据集;通过MEMD算法对sEMG进行分解;将分解后的本征模态函数(intrinsic mode functions, IMFs)作为Hilbert曲线的填充域(Hilb-IMFs)映射成二维肌电图;选择DenseNet作为手势识别的基本网络。实验结果表明,提出的方法相对于传统信号升维方法在手势识别准确率上约有4%的性能提升,验证了该方法的有效性。     

Pt-SDB疏水催化剂中残氚的测量

研究了Pt-SDB疏水催化剂中残氚测量方法。待测样品经5A分子筛三级干燥和真空热处理排除催化剂表面吸附氚、微波消解制样后,液闪测得残氚量为1.69×104Bq/g,测量不确定度为10%(K=2)。