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主要进行异丙醇铝水解制备高纯拟薄水铝石和高纯多孔γ-Al_2O_3的研究。合成路线以异丙醇铝为原料,改变反应过程中水化液组成、水化温度和水化时间,制备一系列拟薄水铝石及其焙烧产物多孔γ-Al_2O_3。结果表明,水化液中异丙醇的存在会抑制无定型氢氧化铝的晶化,但也有助于形成大孔径、高比表面和大孔容的氧化铝;纯水体系下,60℃以下水化会出现三水铝石,60℃以上水化的产物则为拟薄水铝石;γ-Al_2O_3孔结构与前驱体拟薄水铝石的结晶度有关,晶粒越大的拟薄水铝石,焙烧所得氧化铝的孔径和孔容也增大。因此,水化条件的改变可以实现拟薄水铝石结构的控制,进而获得不同结构的多孔氧化铝。为由异丙醇铝水解制备高纯拟薄水铝石和多孔氧化铝的工业化提供相应的研究基础。 相似文献
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针对电力谐波信号中含有密集频率的谐波/间谐波问题,提出全相位快速傅里叶变换(apFFT)与解析模态分解法(AMD)相结合的检测方法. 由于AMD在分解前需要确定信号中各个频率成分,应用apFFT对待分析信号进行频谱分析,得到频谱中各个频率的值;通过apFFT相位谱的平坦特性来判断信号中是否含有密集谱频率成分,获得密集频谱谐波/间谐波频率的大概位置,若含有密集频谱成分,对信号中的密集频段使用量子粒子群进行优化,寻找最佳的二分频率;通过各个频率成分之间的二分频率,利用AMD方法将电力谐波信号分解为一系列的单频信号分量,以完成含有密集频率的谐波测量. 与希尔伯特-黄变换法(HHT)相比,该方法对于含有密集频率的谐波/间谐波信号分解效果更好. 仿真和实验结果都表明了该方法的有效性和准确性. 相似文献
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采用仲丁醇铝为原料水解制备高纯拟薄水铝石,研究水解温度、水用量、水解时间、干燥温度对拟薄水铝石胶溶指数的影响,并结合X射线衍射(XRD)和红外光谱(IR)分析产物的结构。研究结果表明:水解温度、水用量、水解时间以及干燥温度的改变都会影响拟薄水铝石的胶溶指数,其中水解温度和水用量的影响最为明显;水解温度的提高有益于拟薄水铝石结晶,低温产物无法胶溶,当水用量不断增大时,产物的晶型从最初的无定形态过渡到拟薄水铝石相,结晶度增加,相应产物的胶溶指数也增大;水解时间的延长,有利于水解产物的晶粒长大,胶溶指数增加;提高干燥温度对产物结晶和胶溶指数的影响均较小。实验最终得到周期短、残水量少、残碳量低的最优水解条件:仲丁醇铝与水物质的量比为1∶4.0,水解搅拌时间为2 h,水解温度和干燥温度均为110 ℃。为进一步提高产物的胶溶指数,采用将水解后产物再水化法对其进行优化,胶溶指数高达99.6%,优化后产物的各项技术参数均可与商用高纯拟薄水铝石(SB粉)相媲美。该研究为仲丁醇铝水解制备拟薄水铝石的工业化提供了相应基础。 相似文献
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为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。 相似文献
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锂离子电池正极材料的性能是锂电池技术发展的瓶颈。近年来,为了提高锂离子电池正极材料的循环寿命、热稳定性和倍率性能等,三氧化二铝涂覆正极材料已经被广泛研究。所讨论的三氧化二铝涂层分为粗糙涂层、超薄涂层和厚涂层。简要论述了三氧化二铝表面涂层改善正极材料的作用,如氟化氢清除剂、物理保护屏障、提高锂离子扩散速率、提升正极材料的热稳定性能、与六氟磷酸锂(LiPF6)反应生成二氟磷酸锂(LiPO2F2)和抑制JahnTeller效应等。介绍表面改性的方法,包括浸渍法、沉淀法、干法包覆、溅射法和原子层沉积法等,以及其对锂离子电池正极材料钴酸锂(LiCoO2)、锰酸锂(LiMn2O4)、磷酸铁锂(LiFePO4)及三元材料(Li-Ni-Co-Mn-O)的影响。最后,展望了三氧化二铝表面包覆和原子层沉积技术的发展前景。 相似文献
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视觉场景理解包括检测和识别物体、推理被检测物体之间的视觉关系以及使用语句描述图像区域.为了实现对场景图像更全面、更准确的理解,将物体检测、视觉关系检测和图像描述视为场景理解中3种不同语义层次的视觉任务,提出一种基于多层语义特征的图像理解模型,并将这3种不同语义层进行相互连接以共同解决场景理解任务.该模型通过一个信息传递图将物体、关系短语和图像描述的语义特征同时进行迭代和更新,更新后的语义特征被用于分类物体和视觉关系、生成场景图和描述,并引入融合注意力机制以提升描述的准确性.在视觉基因组和COCO数据集上的实验结果表明,所提出的方法在场景图生成和图像描述任务上拥有比现有方法更好的性能. 相似文献
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空间注意力机制和高层语义注意力机制都能够提升图像描述的效果,但是通过直接划分卷积神经网络提取图像空间注意力的方式不能准确地提取图像中目标对应的特征。为了提高基于注意力的图像描述效果,提出了一种基于注意力融合的图像描述模型,使用Faster R-CNN(faster region with convolutional neural network)作为编码器在提取图像特征的同时可以检测出目标的准确位置和名称属性特征,再将这些特征分别作为高层语义注意力和空间注意力来指导单词序列的生成。在COCO数据集上的实验结果表明,基于注意力融合的图像描述模型的性能优于基于空间注意力的图像描述模型和多数主流的图像描述模型。在使用交叉熵训练方法的基础上,使用强化学习方法直接优化图像描述评价指标对模型进行训练,提升了基于注意力融合的图像描述模型的准确率。 相似文献