N-苯基马来酰亚胺的制备与表征

为了提高N-苯基马来酰亚胺的产率与纯度,以顺丁烯二酸酐和苯胺为原料,酸性离子液体作催化剂及脱水剂,对苯二酚为阻聚剂采用两步法制得N-苯基马来酰亚胺.结果表明催化剂与原料最佳配比(物质的量的比)为0.093:1,产品产率可达86.03％,纯度为97.42％.     

燃煤电厂石灰石-石膏湿法烟气脱硫技术概述

对近年燃煤电厂石灰石-石膏湿法脱硫的主流工艺系统分为9个子系统进行了介绍,对石灰石-石膏湿法脱硫的脱硫效率的主要影响因数进行了分析,并探讨了脱硫运行的优化措施,对湿法脱硫的设计和运行具有一定指导意义。     

复杂恶劣环境下水位智能检测方法研究

实现智能化水务管控和洪涝灾害预警，需要实时、准确感知水位信息变化情况。针对现有技术不能满足夜晚、雾天、雨天、漂浮物遮挡、灯光阴影等复杂恶劣环境下的水尺水位的影像水位反演（小目标特征）识别需求，提出一种融合改进YOLOv5与RankSE的水位智能检测方法。首先，采用强化小尺度特征的多层级特征融合方法来改进YOLOv5算法，以强化对小目标的捕捉能力；其次，融入RankSE模块进一步提升对小目标的感知能力；最后，提出一种全新的水位高程解算方案，仅需利用部分水尺锚框信息即可获得准确的水位高程信息，极大提升了检测方法的鲁棒性。研究结果表明，本文所述方法水位检测相对准确度达98.5%，较原算法提高了8.4%；在复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程，最大误差仅为0.11 m。研究结果有效提升了复杂恶劣环境下水位检测的准确性。     

基于深度学习的导波特征提取及其激光超声检测

针对激光超声检测中波场的三维数据处理计算量大且损伤特征提取难的问题,提出了一种基于深度学习模型的导波 波场分析方法. 首先,以 VGG-Net 网络为框架,建立了基于 VGG11(A-LRN)的残差网络模型,用于挖掘时间-空间波场数据中的 导波特征;其次,以局部波数特征为物理机理,采用导波传播的解析式生成训练样本,解决了深度学习大数据获取的问题,获得 了波场特征提取的神经网络模型;最后,以激光超声系统在含损伤结构中的实验数据作为测试样本,验证了所提出的网络模型 能够提取表征损伤的导波特征,实现了结构的损伤成像,其损伤成像精度均在 67% 以上,损伤形貌的可视化效果好。     

基于薄板固有特性的连续热镀锌带钢表面质量在线控制

对源于气刀附近带钢振动的连续热镀锌带钢表面质量在线控制理论和方法进行研究.建立连续热镀锌镀后冷却段的带钢振动模型,基于哈密顿原理得到振动模型固有特性的解析解,对振动模型的合理性进行数值仿真验证,结合现场测试结果和表面质量实时监测技术,提出连续热镀锌带钢表面质量在线控制的基本思想和解决方案.研究表明,带钢线张力和速度分别对带钢固有频率和激励频率产生显著影响,可以作为表面质量在线控制的主要参数.计算带钢固有频率时可以忽略轴向速度的影响.数值仿真结果确认振动模型中用简支代替接触辊支撑和稳定辊支撑的正确性.带钢固有特性求解的解析形式能够满足在线控制的需要.建议加强稳定辊和接触辊的支撑刚度来抑制气刀附近带钢振动.     

双酶连续催化生物合成D-丙氨酸

建立了天冬氨酸消旋酶和D-氨基酸转氨酶双酶连续催化制备D-丙氨酸的方法。利用天冬氨酸消旋酶全细胞催化L-天冬氨酸消旋得到DL-天冬氨酸,离心去除天冬氨酸消旋酶全细胞后升温灭活残留的游离天冬氨酸消旋酶,再加入经镍柱亲和纯化的D-氨基酸转氨酶酶液,催化D-天冬氨酸(D-Asp)和丙酮酸(PA)经转氨反应生成D-丙氨酸。经单因素实验得到天冬氨酸消旋酶最佳催化条件为:反应温度40℃,0.2 mol/L磷酸钾缓冲溶液(pH=7.0),底物L-天冬氨酸质量浓度为100 g/L。D-氨基酸转氨酶最佳催化条件为:反应温度42℃,0.2 mol/L磷酸钾缓冲液(pH=7.0),4 mmol/L磷酸吡哆醛,DL-天冬氨酸质量浓度为50 g/L,底物n(PA)∶n(D-Asp)=1∶10。转化产物经等电点结晶和阳离子树脂分离得到D-丙氨酸。在该条件下,D-天冬氨酸转化率达94%,D-丙氨酸收率为84%,对映体过量值(ee值)=98%。     

浅谈土石坝安全鉴定工程地质勘察的几点体会

针对在土石坝的安全鉴定勘察过程中,往往会遇到诸如周期短、经费有限,试验、取样困难,试验参数的选取复杂等问题,指出应经济合理地布置勘探工作、事前制定详细完善的计划、综合分析各种参数等措施才能使安全鉴定勘察工作圆满完成.     

融合 Transformer 与残差通道注意力的恶劣场景水 位智能检测方法

精准感知水位信息变化是实现精细水务管控和洪涝灾害的关键环节之一,而低照度、雾霾、雨雪、冰冻、波浪、镜头抖动等恶劣场景给水位检测带来极大挑战。针对现有方法中难以实现水位精准检测难题,构建一种融合Transformer与残差通道注意力机制的Unet模型(TRCAM-Unet),进而提出基于TRCAM-Unet的恶劣场景水位智能检测方法。关键技术包括通过全尺度连接结构实现多层次特征融合,通过Transformer模块强化区域特征的关联性,通过残差通道注意力模块强化有用信息的表达并削弱无用信息的干扰。相关试验和实践表明,TRCAM-Unet取得了98.84%MIOU评分与99.42%的MPA评分,在约150 m距离外水位检测最大误差不超过0.08 m,水位偏差均值(MLD)仅有1.609×10^-2 m,优于Deeplab、PSPNet等主流语义分割算法。研究结果对解决恶劣场景下水位精准检测难题及洪涝灾害预警具有重要应用价值。     

燃煤电厂SCR烟气脱硝装置的冷模实验和CFD数值计算研究

从2005年开始,国内燃煤电厂烟气脱硝环保市场进入指数增长期,大量的新建和改造火电厂大气NOx污染物治理均需要安装采用选择性催化还原(SCR)技术的烟气脱硝装置。通常在工艺设计过程中均需对整个SCR烟气系统进行冷模实验(FMT)和流体力学数值计算(CFD)研究,以保证必须的催化剂入口烟气流速和氨气浓度分布,最终达到理想的污染物去除效率。通过SCR项目的FMT仿真和CFD计算,指出通常设计计算中需要关注的要点。     

燃煤电厂1000MW机组无旁路烟气脱硫系统的设计与调试

介绍了I000MW发电机组无烟气旁路的烟气脱硫系统优化设计方案,调试、运行期间遇到的问题,以及针对无烟气旁路脱硫系统特点采取提高系统可用率采取的措施.