一步法甲醇制汽油工艺的研究

利用100 mL等温固定床实验装置,以改性ZSM-5分子筛为催化剂,研究了反应温度、系统压力、进料空速等工艺条件对一步法甲醇制汽油反应性能的影响,并考察了甲醇转化率、产物分布和产品组成随反应时间的变化规律。结果表明,在反应温度为360~420℃,系统压力为1.0~2.0 MPa,甲醇进料空速为1.0~1.5 h-1的条件下,甲醇可完全转化,汽油收率为35%~37%,汽油辛烷值达到93,同时生成4%~6%的具有较高附加值的液化气。     

高瓦斯有突出危险性矿井的揭煤实践

通过对贵州林华高瓦斯有突出危险性矿井揭煤施工,就揭煤过程中应注意的问题,提出对应措施。     

个人信用评估组合模型选择方案研究

为准确评估借款人的信用和合理控制商业银行风险,首先对个人信用评分模型的常用模型进行了总结和归纳,然后通过分析比较说明了不同模型的准确性.在"坏样本"的区分与结果判断上采用加权方式,提出修正算法来确定信用评分模型中的指标权重,满足不同银行数据多样化的需要,提高评分模型精度.     

关于保健食品的知识、态度、行为调查分析研究

目的 调查消费者保健食品知识、态度、行为（KAP）现状,探讨其相关影响因素,为保健食品科普工作的开展提供依据。方法 通过网络问卷对我国23省、4个直辖市的消费者开展保健食品KAP调查,并对科普工作者和保健食品从业人员的专业素养、工作意愿进行调查。结果 消费者保健食品知识的平均知晓率为45.30%,正确态度的平均持有率为67.92%,正确行为的平均具备率为44.86%。年龄、户籍、学历、从事行业等是影响保健食品KAP得分的因素,且知识、态度、行为得分两两之间存在正相关关系。科普工作存在科普力度不足、科普形式单一、科普内容片面等问题。结论 消费者保健食品知识、态度和行为整体水平偏低,应加大科普力度、增强科普趣味性,同时应遵循客观性原则科普保健食品功效。     

对等网络中基于失效规律的自适应失效检测器

如何在保障准确性的前提下以较低的负载快速发现失效节点是失效检测器的设计目标,为此提出一种GA-FD的改进算法F-AFD.首先分析了P2P系统中节点的失效规律,基于对节点在线概率的预测实现对检测周期的动态调整,有效地降低了检测速度对检测周期的限制;在此基础上,为了以更低的检测负载同时满足多种应用定量描述的准确性及检测速度需求,提出了F-AFD.最后通过实验对F-AFD的正确性及检测性能进行了验证和分析,并证明了在部分同步模型下F-AFD可实现一个◇P类的失效检测器,具备解决一致性等分布式基础问题所需要的完整性和准确性.     

香料2,3-丁二酮的合成现状及展望

介绍了香料2,3-丁二酮合成的国内外研究现状,其中着重介绍了微生物发酵法生产中的菌种、工艺以及目标产物的检测方法及高产策略,并对利用微生物发酵法生产2,3-丁二酮存在的问题提出了一些解决方法,以期待减少环境压力,提高香料安全.     

稀土掺杂对ZnO材料结构及光催化性能的影响研究

为提高ZnO光催化性能采用超声波辅助微波水热法分别制备了ZnO、Nd/ZnO及Dy/ZnO光催化材料,利用XRD、SEM、FESEM、XPS及亚甲基蓝降解实验对样品的结构与性能进行了表征.研究表明:掺杂Nd及Dy有助于促进六方纤锌矿结构ZnO晶体的生长.与纯ZnO相比,掺杂Nd及Dy促进了样品表面羟基化及氧的吸附,从而提高了ZnO的光催化活性.采用超声波辅助微波水热法制备的样品光催化性能优异,紫外光辐照4h后,ZnO、Nd/ZnO、Dy/ZnO样品对亚甲基蓝的降解率分别为89.69％,91.01％,91.13％.     

3-羟基丁酮的合成及应用进展

介绍了3-羟基丁酮合成的国内外研究现状,其中着重介绍了发酵法生产3-羟基丁酮的发酵菌株、代谢机理及高产策略;并在分析3-羟基丁酮作为食用香料市场前景的基础上,对发酵法生产3-羟基丁酮进行了成本核算,认为进一步扩大其生产规模,不仅可以满足人们对天然安全香料的需求,而且具有丰厚的利润空间.     

利用锰渣制备钙长石/顽辉石复相陶瓷

以电解锰渣、滑石为主要原料,添加适当的铝矾土和石英,在1 100~1 200℃温度内成功制备了钙长石、顽辉石陶瓷。实验发现,单相钙长石陶瓷在1 140℃以下就能生成,复相钙长石/顽辉石陶瓷需在1 140℃以上方能形成,而在1 200℃则会出现过烧现象。研究表明,在1 100~1 200℃烧结温度内,随着烧结温度升高,样品吸水率(Wa)和气孔率(Pa)均逐渐减小,体积密度(D)却逐渐增大,经1 180℃温度烧成样品的Wa和Pa极小而D最高(2.38g/cm3)。在1 100~1 160℃内,样品的抗折强度快速增加,在1 160~1 180℃时达到稳定状态,约105MPa,而一旦超过1 180℃,样品的抗折强度急剧下降。     

基于改进的三向流Faster R-CNN的篡改图像识别

为了进一步提高对拼接、缩放旋转、复制粘贴三种主要篡改手段的识别准确率,增强算法普适性,提出了一个基于三向流特征提取的卷积神经网络篡改图像识别系统。首先,分别根据图像局部彩色不变量特性比较特征子块相似度,根据噪声相关性比较篡改区域边缘的噪声相关系数,以及根据图像重采样痕迹计算子块标准偏差对比度,完成了对图像RGB流、噪声流和信号流的特征提取;然后,通过多线性池化,结合改进的分段AdaGrad梯度算法,实现了特征降维和参数自适应更新;最后,通过网络训练和分类,完成了对拼接、缩放旋转、复制粘贴这三种主要的图像篡改手段的识别与相应的篡改区域的定位。为衡量所提模型的效果,在VOC2007和CIFAR-10两个数据集上进行了实验。在约9000张图像上的实验结果表明,该模型对拼接、缩放旋转、复制粘贴这三种篡改手段均能进行较准确的识别与定位,识别率分别为0.962、0.956和0.935。与对照文献的双向流特征提取方法相比,该模型的识别率分别提高了1.050%、2.137%、2.860%。三向流特征提取模型丰富了卷积神经网络对图像的特征信息采集,提高了网络的学习性能与识别精度,同时改进的梯度算法通过分段控制参数学习率的下降速度,降低了过拟合,减少了收敛震荡,提高了收降速度,实现了算法的优化设计。