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1.
2.
磷酸盐玻璃陶瓷是固化“难溶”核废料的优异基材,具有高的废料包容量和优异的稳定性,因而,磷酸盐玻璃陶瓷固化是高放核废料固化处理的重要研究方向之一。本文简要综述了高放核废料磷酸盐玻璃陶瓷固化体的类型、固化机理、固化体设计、稳定性及其制备,并对其研究做了展望。其今后研究方向主要包括:(1) 磷酸盐玻璃固化体的中长期化学稳定性、蚀变规律和抗腐蚀机制的研究;关注其物理性能、热稳定性和辐照稳定性;(2) 磷酸盐玻璃陶瓷固化体的简洁制备工艺技术及其工艺原理,及其对设备和电极的侵蚀和寿命的影响。 相似文献
3.
建立含不同参数的正六边形截面丁胞传热管有限元分析模型,仿真研究雷诺数为5000~40000时丁胞组合类型、深度和直径对传热管中流体流动及传热性能的影响。此外,采用离散方法计算并分析丁胞参数对传热管表面偏态和峰度的影响。最终基于丁胞参数对偏态和峰度的影响规律对丁胞传热管的性能进行分析。研究结果表明,凹坑或凸起丁胞通过增强流体的回流效果及削弱流体边界层厚度,能够有效增强传热管内流体的流动及传热性能,且凹坑丁胞的影响优于凸起丁胞。此外,不同丁胞组合类型的影响表现为偏态越小、传热管的流动及传热综合性能越好。然而,对于凹坑丁胞传热管,其表面偏态越大、峰度越小,传热管的流动及传热综合性能越好,增加凹坑丁胞深度和直径可增大偏态、减小峰度。 相似文献
4.
跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中. 相似文献
5.
针对一起500 kV线路故障进行分析,确定该线路分相电流差动保护跳闸位置开入异常,查出跳闸位置开入异常是由厂家配线错误导致的。本次异常处理对变电二次检修、基建验收等环节有一定的借鉴意义。 相似文献
6.
计算机在酶工程中的应用使得酶的序列空间探索度不断被扩大。随着不同分子力场参数的建立,涌现出诸多以计算分子能量为基础的算法,并被用于酶的催化活性、稳定性、底物特异性等的改造与筛选。伴随计算机硬件的提升与算法的优化,从头设计全新功能的人工酶取得成功并得以发展。近年来,人工智能在蛋白质结构预测上不断获得突破,同时也被应用到酶的设计中。介绍了分子力场基础和酶设计与筛选的算法,重点阐述了从头设计的方法和成功案例,以及机器学习设计酶的流程和最新的研究进展,展望了人工智能在酶工程领域的未来发展,为酶的改造与全新功能的生物催化剂的设计助力。 相似文献
7.
以超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(ultra-performance liquid chromatography- tandem q-exactive quadrupole-electrostatic field track trap high resolution mass spectrometry,UPLC- Q-Exactive)建立蜂蜜中20种植物源毒性成分的快速筛查和测定方法,基于高分辨质谱的精准分子量和多级碎片信息确立了20种植物源毒性成分的质谱数据库。以纯水提取样品,以混合型阳离子交换固相萃取小柱(Mixed-mode polymeric strong cation exchange and reversed-phase column,MCX)净化,采用AQ-C18色谱柱(2.1 mm×100 mm, 1.9 μm)进行分离,乙腈和含0.1%甲酸的10 mmol/L甲酸铵水溶液作为流动相梯度洗脱,质谱采用全扫描/数据依赖的二级扫描模式(full scan data-dependent MS/MS acquisition mode,Full MS/ddMS2),外标法定量。结果显示,20种化合物在10.0~200.0 μg/L范围内,线性关系良好(r>0.99);该方法的检出限为0.4~6.9 μg/kg;在3个加标水平下,平均回收率为74.1% ~ 114.6%, 相对标准偏差(RSD)为0.2%~4.7%。该方法灵敏度高,准确可靠,操作简单,可对蜂蜜中20种植物源性毒性成分进行快速筛查和定量分析。 相似文献
8.
针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度. 相似文献
9.
为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法。在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素,通过相关性强弱选择特征量并构建数据样本集,利用长短时记忆网络建立预测模型,并基于大量实际样本数据进行训练,对入水温度和冷却裕度发展趋势做出预测、提前预警,同时提供极端工况下冷却裕度的分析模型,为现场处理决策提供依据。通过穗东换流站的实例分析,验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
10.
将羟基香茅醛(1)与盐酸羟胺反应合成羟基香茅醛肟(2),再与溴代烷反应制得4种羟基香茅醛肟烷基醚(3a~3d),用GC-MS、IR和NMR对产物结构进行了表征。采用平皿法测定了羟基香茅醛肟及其烷基醚在不同浓度下对一年生黑麦草生长的抑制作用,结果表明:化合物3b(0.31 mmol/L)、化合物3c(0.63 mmol/L)、化合物3d(2.50 mmol/L)对一年生黑麦草根的生长抑制率高于阳性对照敌草隆(10 mmol/L)对黑麦草根的抑制率(94.1%);化合物3b(0.31 mmol/L)、3d(0.31 mmol/L),化合物3c(0.63 mmol/L)对一年生黑麦草茎的生长抑制率高于敌草隆(10 mmol/L)对黑麦草茎的抑制率(88.10%)。 相似文献