纳米Al2O3对烟叶热反应产物的影响

为降低烟叶热反应产物中有害物质生成量并增加显效成分含量,考查纳米Al2O3对烟叶热反应产物的影响.采用热分析仪分析了添加不同比例纳米Al2O3的烟叶热解特性,使用Coats-Redfern法对主要热失重阶段进行了动力学计算,通过GC/MS对热反应产物进行分析比较,以优化纳米Al2O3添加量.结果表明:①纳米Al2O3降低了烟叶50℃～400℃之间第Ⅱ～Ⅳ阶段的最大热失重温度,增大了第Ⅱ～Ⅲ阶段的最大失重速率,可促进烟叶热反应;②添加纳米Al2O3后将烟叶热反应第Ⅳ阶段的控制机制由扩散控制转变为化学反应控制,且降低了各阶段的反应活化能E和指前因子A;③纳米Al2O3可不同程度地增加烟叶低温热反应产物中的杂环类、酮类、烟碱含量,当比例为100∶1时,产物中烟碱和总成分含量增加比最大;比例为50∶1时,杂环类和酮类增加比最大.     

养殖固废再利用的高效磷吸附剂制备与作用机制

以干化牲畜粪便为前驱体,耦合铁盐制备了高性能铁负载型生物炭吸附剂(Fe@C).通过扫描电镜、X射线衍射分析、氮气吸附/解吸以及X射线光电子能谱等分析手段,明确了Fe@C的基础物化性质.该吸附剂用于水中磷酸盐的吸附去除,展现了良好的性能.其最大吸附量达到了85.43 mg/g,可在30 min的接触时间内快速达到吸附平衡,投加量为3(质量比)的情况下,可完全去除水中的磷酸盐.电化学分析表明,Fe@C具有良好的化学稳定性;X射线光电子能谱及原位傅里叶变换全反射红外光谱分析表明,Fe@C表面羟基化以及铁组分水解产物是磷酸盐吸附主要活性位点.研究对西部地区养殖业废弃生物质的有效利用提供了资源化的理论依据,具有显著的指导意义.     

利用零序电流倍增特征的不接地系统故障选线

针对中性点不接地系统单相接地故障选线困难的问题,通过母线故障相接地故障转移与中性点接入小电阻的方式来增强故障信息从而选出故障线路。建立了故障转移阶段、并联电阻投入前后各个阶段的零序网络模型,分析了健全线路和故障线路各自的零序电流幅值的变化特征。在中性点小电阻投入、母线开关分闸前后各馈线零序电流幅值变化明显,健全线路零序电流在母线开关分闸后显著减小而故障线路零序电流增大。利用故障线路与健全线路的零序电流变化特征构建了不接地系统故障选线判据。大量的仿真计算验证了该方法对于不接地系统单相接地故障良好的适应性,有助于进一步提高故障选线准确率。     

一步法制备2-氟苯甲醚

以邻二氟苯、甲醇钠为原料,甲苯、四氢呋喃为溶剂,一步醚化法制备了2-氟苯甲醚,用1H NMR表征了该化合物结构.考察了不同原料配比、反应温度和反应溶剂对目标产物收率的影响,在优化条件下,目标产物的收率为84.8％.该路线操作简单,收率高,对环境友好,适合工业化生产.     

双酰胺类杀虫剂及其作用机制、抗性机理与环境风险

双酰胺类杀虫剂结构新颖多样,作用机制新颖独特,防虫效果卓越广谱.介绍了双酰胺类杀虫剂的结构类型,总结了具有应用价值进入研发程序的双酰胺类杀虫剂,并就其作用机制和抗性机理进行了分析探讨,就其环境风险进行了浅析评价,旨在为双酰胺类杀虫剂的研究、开发与应用提供支持与指导.     

基于机器学习的网络拥塞控制研究

拥塞控制是网络研究的经典课题,可以避免网络因拥塞而性能下降。其在互联网的发展中扮演着重要的角色。近年来,随着机器学习、深度学习和强化学习的兴起,给拥塞控制提供了新的思路。对网络拥塞控制的机制进行了详细分析,阐述了国内外对于该领域的研究现状及进展,将有代表性的解决方案分为基于规则的解决方案、基于路由反馈的解决方案和智能解决方案3类,并详细分析了各方案的原理及优缺点。     

基于AIE特性的萘酰亚胺衍生物的合成及光谱研究

以分子内电荷转移为原理,选用萘酰亚胺为荧光团,与三苯胺通过偶联反应,制备了一种萘酰亚胺衍生物有机光功能小分子材料,其合成路线简单,实验操作条件易控,成品产率较高。对其光学性能进行研究,在不同溶剂中的光学性能主要表现出两个强吸收带,荧光发射达到到近红外区域,其表现出了非常明显的聚集诱导发光（AIE）特性,固体表现出很强的橘橙色荧光现象。     

高职"完全线上"信息化教学的实证探索 ——以南京科技职业学院为例

新冠疫情防控期间,完全线上教学是"停课不停教、停课不停学"的主要形式,南京科技职业学院教师在教学工作中各显身手,形成了有温度、有质感、有质量的线上教学课堂.对学校整体线上教学情况进行了总结和统计,通过调查问卷的形式对学校教师和学生进行了调查,从布置作业次数、是否批改作业、是否安排教学提问及希望后期的培训等方面对线上教学质量进行了调研和反馈,并从教学设计、教学方式和教学制度等方面总结出"完全线上"信息化教学的举措.     

住宅小区充电站电动汽车有序充电方法

对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今"绿色出行"时代亟待解决的问题.基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模型,以北京市某小区电动汽车出行历史数据为例,利用模糊C均值聚类算法对车主的行驶行为、入网电动汽车的初始电池荷电状态进行分析,把握电动汽车负荷特性.基于马尔科夫链的思想建立由精炼后的多条典型电动汽车负荷模式转移概率矩阵组成的模型,对电动汽车的随机动态变化过程进行描述,并应用多种群遗传算法求解电动汽车的有序充电问题.以小区充电站为例,并与其他方法进行对比,验证了本文模型和方法的有效性.     

蛙跳式充电的无人机自主巡线技术与系统(一):基于GPS/RTK的无人机自主定位

为解决无人机巡线过程中的续航难题,设计实现基于蛙跳式充电的无人机自主巡线系统.作为第一部分,本文基于GPS/RTK的无人机自主定位展开研究.首先,针对南方电网公司提出的无人机无人操控自主巡线目标,搭建了蛙跳式充电平台,以提高无人机的续航能力;然后,为保证无人机能按预设航迹进行自主导航,并准确降落到地面平台进行充电,对无人机GPS/RTK组合导航模块中自主巡线关键技术进行了研究;最后,分别对巡线技术中姿态解算、加速度补偿及延时补偿这3个主要环节进行实验仿真.实验结果表明:姿态解算算法可以准确地估计无人机在飞行中的飞行姿态,并能适时快捷地补偿运动加速度;延时补偿算法能有效地解决定位传感器延时的问题;在气压计输出高度数据不健康时,系统能识别数据的健康状况,并自动融合GPS输出的高度数据.因此本文提出的方法和研究结论对无人机的自主巡线有着重要的工程指导意义.