关于解决g-C3N4在光催化制氢领域的两个局限的研究进展

随着工业的发展，化石燃料消耗巨大，环境问题也日益突出，寻找一种绿色新型能源已成为一个被广泛讨论的问题。氢气是一种清洁、可再生燃料，利用光催化剂分解水制氢气是一种制取氢气的有效途径。石墨碳氮化物（g-C3N4）作为光催化剂不仅成本低、反应稳定，而且其尺寸、厚度、结构、形貌等可控，在众多光催化剂中脱颖而出。但g-C3N4目前在光催化领域主要存在两个局限：g-C3N4不能有效地吸收光来产生足够多的光生电子-空穴对；g-C3N4不能有效的运输及分离光生电子-空穴对，以至于电子与空穴的复合率较高。文章综述了g-C3N4在光催化制氢领域的进展成果，分析了g-C3N4存在的问题并总结了其改进方法，最后对g-C3N4进行了展望，以期为设计高效、稳定的光催化制氢材料提供参考。     

新型过氧化物引发剂引发氯乙烯悬浮聚合动力学

研究了新型过氧化物引发剂过氧化新癸酸 1,1 二甲基-3-羟基丁基酯(Lup 610)在51.3与56.8℃以及过氧化新庚酸叔丁酯(Lup 701)和过氧化新戊酸叔己酯(HPV)在61.8℃单一引发剂引发氯乙烯悬浮聚合动力学，并采用模型计算结果绘制转化率 时间曲线，取与实验数据符合最好的f值作为引发剂的引发效率，求得引发剂Lup 610在51.3与56.8℃的引发效率分别为0.80与0.75，引发剂Lup 701和HPV在61.8℃下的引发效率分别为0.55和0.50。研究了上述引发剂与过氧化二碳酸二(2-乙基己酯)、过氧化新癸酸叔丁酯在各温度下复合引发剂引发氯乙烯悬浮聚合的动力学，与模型值相比较，发现两者能很好吻合。     

膜生物反应器在废水处理中的应用

膜生物反应器 (MembraneBio -Reactor ,MBR)是一种传统活性污泥法的改进技术 ,它应用于给水和废水处理的研究发展过程。介绍了膜生物反应器的发展状况、结构形式、优点和应用领域。     

南淝河生态补水水质改善效应试验研究

为改善南淝河水体水质,利用南淝河流域水污染治理和水生态修复成果,通过南淝河生态补水试验率定和验证 MIKE11 水动力水质模型合理性,分析南淝河在不同生态补水量下水质变化。MIKE11 水动力水质模型能够较好地模拟南淝河在生态补水条件下水动力和水环境质量改善的情况。通过条件优化和试算得出,与入河污染物总量相比,生态补水后河道自净能力的贡献占比约 14.6%～19.0%,其中河道自净能力增量占比约 6.2%～9.4%。研究结果表明,生态补水对南淝河水体水质情况有所改善,但仍以稀释作用为主,河道自净能力发挥的作用有限。     

基于博弈论-VIKOR法的科研项目立项评审研究

针对科研项目立项评审的特点,建立了基于博弈论-VIKOR法的科研项目立项评审模型。目的在于提高定性指标定量化处理的科学性,并通过具体科研项目评审实例描述该方法的运用过程。表明了该方法具有科学性、有效性与可操作性。     

智能变电站过程层网络异常流量检测

为了避免智能变电站过程层网络通信出现异常变动的现象,需要准确检测智能变电站过程层网络异常流量,为此提出新型的检测方法.设计了基于网络演算的变电站通信网络流量计算模型,将根节点全部设成信源,通过流量路由实现周围输入与输出端口的联系,获取智能变电站过程层网络中全部设备端口输入与输出流量.还应用优化支持向量模型进行异常流量检测,将网络异常流量与正常流量分类,实现智能变电站过程层网络异常流量检测.实验结表明:在检测,网络流量特征提取、异常流量检测效果均符合应用需求.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

基于RSSI高斯滤波的人工蜂群定位算法

基于接收信号强度指示(Received signal strength Index,RSSI)定位易受到环境影响.为此,提出基于RSSI高斯滤波的人工蜂群定位(RSSI Gaussian Filter-based Artificial Bee Colony Localization,RGBL)算法.采用高斯滤波对收集的RSSI值进行处理,剔除误差较大的RSSI值,保留精度较高的RSSI值,再利用这些RSSI值测距,降低测距误差;基于测距误差建立目标函数,再利用人工蜂群算法求解目标函数,实现节点的定位.仿真结果表明,提出的RGBL算法降低了归一化平均定位误差,提升了收敛速度.     

基于5G定位系统的标准时间同步系统设计

传统的被动式定位,时钟同步采用空口同步技术,这样在小区信号覆盖不好或者同频干扰严重的地方,同步性能急剧恶化,导致定位效率大大降低。基于5G的无线定位时间同步系统,为了克服上述场景的缺陷,将空口同步技术与GNSS授时技术相结合,借助无线通信模块,将室内定位系统与室外定位系统同步组网,协同定位,提升了在复杂场景的定位效率。     

人机不确定条件下康复步行训练机器人的部分记忆迭代学习限速控制

为了提高康复步行训练机器人的跟踪精度及安全性,提出了一种带有运动速度约束和部分记忆信息的自适应迭代学习控制方法,目的是抑制人机不确定性及速度突变对系统跟踪性能的影响.在考虑人机不确定性的基础上,建立了康复步行训练机器人的动力学模型.提出了基于模型预测的速度约束方法,通过限制每个轮子的运动速度,约束了机器人的实际运动速度.进一步,利用受约束的运动速度建立了动力学跟踪误差系统,提出了具有部分记忆信息的自适应迭代学习控制器设计方法,并验证了跟踪误差系统的稳定性.仿真对比分析和实验研究结果表明,文中提出的控制方法能抑制人机不确定性并使康复者在安全速度下完成步行训练.