基于信息物理系统的轧制过程能源负荷时间序列预测

随着生产流程日趋复杂，传统的轧制过程能源管控方法已无法有效应对大数据、物联网等新场景、新模式带来的挑战，而信息物理系统(cyber physical system, CPS)热潮的到来，为上述问题的解决提供了新的思路。本文提出一种基于CPS架构的自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的能源负荷时间序列预测方法，通过与现有方法的对比可以看出，其均方根误差(root mean square error, RMSE)为0.634 2,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.582 1,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)为0.27,都达到最佳预测结果。本方法可通过更换回归模型来取得预测精度和计算效率的折中，证明了其场景适应能力较强。     

含杂原子的双子表面活性剂的合成与应用

以N,N-二甲基十二烷基胺和3-氧杂-1,5-二溴戊烷为原料合成了以3-氧杂戊基为联接基团的季铵盐型双子表面活性剂。产物的结构用红外光谱和核磁共振氢谱进行表征。测定了25℃下双季铵盐水溶液及其与NP-6、NP-8、NP-15、AEO-3的二元复配体系的表面张力。结果表明,与传统单链表面活性剂相比,双季铵盐表面活性剂具有更为优异的表面活性;每一种二元复配体系都具有显著降低表面张力的协同增效作用。与传统杀菌剂1631(十六烷基三甲基溴化铵)相比,双季铵盐表面活性剂具有更为优异的杀菌抑菌性能,其中对苹果轮纹菌、小麦赤霉菌的杀菌抑菌作用最佳。考察了弱碱性介质中双季铵盐水溶液及其复配体系对锌的缓蚀作用,结果表明:当pH值为8,双季铵盐水溶液的浓度低于20 mg/L时对锌具有较好的缓蚀作用,而高于此浓度时的缓蚀效果明显下降并表现出一定的腐蚀作用;在复配体系中,双季铵盐与NP-15的1∶1二元复配体系对锌的缓蚀作用最好。