三种生物质的热解动力学研究

为进一步研究生物质的热解动力学,在氮气气氛和不同的加热速率下对马尾松、棉杆和杉木试样进行了热分析实验.结果表明,由于生物质中矿物质对热解的催化作用,灰分含量越高,热解温区越低;用占生物质质量约10%的碳酸钠对生物质进行处理后,其热解温区也明显降低;用Ozawa-Flynn-Wall法计算的活化能随转化率的增加而增加,这是由于生物质中不同成分如半纤维素与纤维素等的热解特性不同所致;联合运用Satava法和Ozawa-Flynn-Wall法确定了低温区和高温区热解的最佳机理函数,发现Avrami-Ero-feev方程、Jander方程和Zhuralev,Lesokin and Tempelmen(Z-L-T)方程分别可以用来很好地描述不同温区的热解过程.热解机理是随机成核和随后生长或三维扩散.除了高温催化段以外,在其他温区用两种方法计算的活化能均很接近.     

预测生物质热解动力学参数的随机森林模型

基于大量已发表的生物质热解实验数据,采用数值方法拟合全局反应热解模型的动力学参数,建立生物质热解的训练和验证数据库,并利用随机森林算法研究生物质热解动力学参数与生物质种类和加热条件之间的非线性关系,发展预测生物质热解动力学参数的随机森林模型.训练和验证的结果显示:随机森林模型能够较好地预测训练数据库中的生物质热解的动力学参数(R20.92),并能够准确预测验证数据库中的多种生物质的热解过程(R20.93).此外,变量重要性分析结果显示:纤维素质量分数对于反应级数和活化能影响较大,木质素对于反应级数的影响最大.加热条件对于活化能的影响可以忽略,但是对指前因子和反应级数的影响显著.     

预测生物质热解动力学参数的随机森林模型

基于大量已发表的生物质热解实验数据,采用数值方法拟合全局反应热解模型的动力学参数,建立生物质热解的训练和验证数据库,并利用随机森林算法研究生物质热解动力学参数与生物质种类和加热条件之间的非线性关系,发展预测生物质热解动力学参数的随机森林模型.训练和验证的结果显示:随机森林模型能够较好地预测训练数据库中的生物质热解的动力学参数(R20.92),并能够准确预测验证数据库中的多种生物质的热解过程(R20.93).此外,变量重要性分析结果显示:纤维素质量分数对于反应级数和活化能影响较大,木质素对于反应级数的影响最大.加热条件对于活化能的影响可以忽略,但是对指前因子和反应级数的影响显著.     

基于随机森林的沥青路面性能预测

为弥补路面性能预测问题中传统预测方法效率差、预测精度低等缺陷,针对普通公路沥青路面状况指数(pavement condition index, PCI)的预测问题,利用北京市9个县区包括路面性能指标、路面结构、交通参数及气象资料在内的1 249组观测值,提出了一种基于随机森林算法的PCI预测模型,并与神经网络、支持向量机模型预测结果进行对比.研究结果表明:通过对比分析不同模型的3个定量评价指标(均方根误差、平均绝对误差和决定系数)以及可视化散点图,证明采用随机森林算法的PCI预测模型的鲁棒性、准确性要优于神经网络和支持向量机模型,验证了该模型的有效性和优越性,可以为后续公路养护预算申请和决策方案制定提供科学依据,对于提高公路养护的经济效益具有重要意义.     

生物质秸秆燃烧动力学特性分析

为探讨生物质秸秆燃烧反应动力学特性,以便加深了解燃料的燃烧特性,为燃烧设备的设计提供指导作用.依据燃烧动力学理论,采用动态热重法和微分热重法联用,在已有相关研究基础上,研究了生物质秸秆失重过程中的燃烧特性和热解特性,分析了失重过程的原因,并针对升温速率、载气气氛对生物质秸秆燃烧动力学特性的影响进行了分析总结.     

生物质秸秆热解反应及动力学分析

为了对生物质热解设备进行分析和计算,用热重分析仪分别对稻草和玉米秸秆在不同升温速率下进行了热分析研究。结果表明:稻草和玉米秸秆的热解特性基本一致,热解过程可以用同一种模型描述;随升温速率的提高,热解最高速率及其对应温度明显提高。氮气气氛下第一阶段的热解较滞后,空气气氛下DTG失重峰均有提前。并利用Coats-Redfern法计算得到了稻草和玉米秸秆在不同升温速率下的反应动力学参数,为进一步研究生物质的实际热解过程提供了基本的理论依据。     

升温速度对煤热解动力学的影响

采用非等温热重分析对不同媒体度煤热解进行了试验研究,探讨了升温速度对煤热重曲红和失重速率峰值的影响。由热分析结果确定了煤的热解反应动力学参数,并就升温速度对煤热解动力学的影响进行了探讨。结果表明,通过不同升温速度下的热重实验可以为煤的气化、液化、干馏提供非常重要的信息,并可以为探索煤分子结构,阐述反应机理提供依据。     

生物质热解液化料粒参数的优选方法

要使生物质料粒在流化床热解液化工艺装置中充分热解,必需保证物料在床中充足的停留时间以使料粒达到或超过热解温度;即必要条件是停留时间必须大于或等于热解时间。但停留时间由工艺的流化速度及流化床参数决定,热解时间则由生物质料粒在流化床中的传热过程控制,而它们均与生物质料粒参数密切相关。论文分析了生物质在热解反应塔中的传热过程,建立了气固两相流的传热简化模型,研究了热解时间和停留时间随生物质粒径的变化规律,找到了确保生物质物料充分热解的料粒参数选取的理论方法。     

升温速度对煤热解动力学的影响

采用非等温热重分析对不同煤化度煤热解进行了试验研究,探讨了升温速度对煤热重曲线和失重速率峰值的影响．由热分析结果确定了煤的热解反应动力学参数,并就升温速度对煤热解动力学的影响进行了探讨．结果表明,通过不同升温速度下的热重实验可以为煤的气化、液化、干馏提供非常重要的信息,并可以为探索煤分子结构,阐述反应机理提供依据．     

生物质热解分布活化能模型的遗传算法实现

采用计算机matlab软件中的遗传算法程序对15K/min、25K/min、30K/min升温速率下的秸秆热解过程进行模拟分析,重点分析15K/min下的分布活化能理论计算数据和实验数据的拟合问题。其分布活化能标准值为185.43KJ/mol、标准偏差为15.78KJ/mol、指前因子为3.34×108s-1、线性相关系数为0.9983。计算结果表明遗传算法获得的分布活化能模型和实验数据具有较好的相关性.     

生物质的多组分热裂解动力学模型

热重试验结果表明组分不同的生物质的差分失重曲线存在明显差异,用传统的单组分热裂解动力学模型不能解释此现象,结合生物质的组分建立相关的动力学模型来阐述这种差异.花梨木由于其较高的半纤维素质量分数使得纤维素和半纤维素的热失重峰出现明显分离,导致其差分失重曲线在到达失重率最大值前存在一个明显的"肩状峰", 而水曲柳和杉木的半纤维素质量分数相对较低使得差分失重曲线较为光滑.基于生物质的组分独立热分解的假设建立了多组分反应动力学模型,并依据花梨木的试验数据得到了优化后的纤维素、半纤维素和木质素的热裂解动力学参数.利用该模型对杉木和水曲柳的热失重行为进行模拟,得到了与试验结果较为吻合的计算结果.     

基于随机森林算法的Android恶意行为识别与分类方法

针对当前Android恶意软件检测方法对检测出的恶意行为无法进行识别和分类的问题,提出基于随机森林（RF）算法的Android恶意行为的识别与分类方法. 该方法在对Android恶意软件的类型进行定义的基础上,利用融合多种触发机制的Android恶意行为诱导方法触发软件的潜在恶意行为;通过Hook关键系统函数对Android软件行为进行采集并生成行为日志,基于行为日志提取软件行为特征集;使用随机森林算法,对行为日志中的恶意行为进行识别与分类. 实验结果表明,该方法对Android恶意软件识别的准确率达到91.6%,对恶意行为分类的平均准确率达到96.8%.     

反硝化MBBR中生物膜和悬浮微生物的特性

移动床生物膜反应器(MBBR)是一种新型的水处理反应器.介绍了间歇式反硝化MBBR中,生物膜和悬浮微生物的特性,为实际生物膜反应器选择合适的生物膜和悬浮微生物比例及活性提供试验依据.在搅拌强度为100r/min、硝氮负荷为0.32(kg.m3)/d的条件下,以反硝化MBBR为对象,测定了系统到达稳定状态时的生物膜量、膜厚、悬浮微生物和生物膜各自占总生物量的比例以及各自的活性.试验表明,反应器内稳态时的平均生物膜量为33.7mg/g,膜厚为114μm;生物膜和悬浮微生物分别占总生物量的89.9%和10.1%.生物膜和悬浮微生物的COD降解速率分别为166.5(mg.g-1)/h和65.9(mg.g-1)/h,硝氮降解速率分别为32.1(mg.g-1)/h和12.2(mg.g-1)/h.     

基于改进随机森林算法的铁磁材料硬度预测

为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归（auto regression,AR）谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票机制减少噪声干扰与运算复杂度.通过2种金属的硬度预测实验,获得预期的结果,采用本文特征与算法的预测方法均方误差仅分别为60.3、81.3,与经典时域预测方法的均方误差229.8、298.7相比,所提出的特征与算法的预测方法具有明显的精确度和优越性.

     

预测砌体墙板开裂模式的支持向量机方法

为探索一种简单易行、精度良好的砌体墙板开裂模式预测方法,建立了一个预测面外均布荷载下砌体墙板开裂模式的支持向量机方法:对砌体墙板试验开裂模式进行特征提取,获取开裂模式先验知识;对提取的开裂模式特征进行数值化定义,得到描述开裂模式的特征值;应用支持向量机学习这些试验墙板开裂模式的特征值;应用学习/训练后的支持向量机模型,对新墙板进行开裂模式的预测.对该支持向量机方法的验证,分别考察了3种情况:三边支撑墙板、四边支撑墙板、混合两种支撑的墙板.结果表明所建立的支持向量机方法,能够基于试验墙板开裂模式,较精确地预测新墙板开裂模式.     

水下目标回波信号的分形Brown运动随机特征矢量与分类

在研究水下目标回波信号的统计性质的基础上，给出以分形Brown运动小波均方展开式中随机系数的方差作为目标回波信号随机矢量特征，以模糊竞争网络作为分类器对目标进行分类的方法；并给出了该方法的计算方法和计算步骤。大量模拟计算结果和实测目标回波信号的分类结果表明，新方法具有较好的实时性和较高的识别率。     

预测面外荷载下砌体墙板破坏模式的CA模型

基于典型墙板试验记录,提出了应用细胞自动机技术直接预测面外均布荷载下砌体墙板破坏模式的方法,其中一个传递函数被用来模拟边界效应向墙板内各个区域的传递和效应,由此产生了基础墙板和新墙板内各个区域的状态值,进而应用所建议的准则匹配两墙板内的类似区域,最后以两墙板的类似区域和基础墙板的试验破坏模式为依据,鉴别出新墙板的破坏区域,预测出新墙板的接近试验结果的破坏模式.     

填埋场成层衬垫污染物运移参数等效模型

为了高效评价填埋场成层衬垫的防污性能,提出基于时间矩卷积的污染物运移参数等效分析模型. 给出多层衬垫等效渗流速度和扩散系数表达式;采用土柱实验数据验证模型的合理性和可靠性;基于衬垫系统底部相对浓度、瞬时通量及累计通量等对填埋场土工膜（GM）+压实黏土衬垫（CCL）+天然衰减层（AL）及GM+钠基膨润土防水毯（GCL）+AL不同复合衬垫进行等效计算. 结果表明,衬垫底部相对浓度更适合等效计算. 随设计水头与AL厚度增加,GCL复合衬垫的防污性能较好. 基于Cl^?击穿时间100 a标准,当水头为15 m时,与采用CCL相比,采用GCL复合衬垫可以使总厚度减少0.45 m. 土工膜防污能力随水头增加而增强,土工膜等效的CCL厚度随服役年限呈对数线性增大.     

基于惯性测量单元的欠驱动球形机器人惯性参数辨识

针对欠驱动球形机器人,提出基于惯性测量单元的惯性参数辨识方法。首先,根据Kane方法建立欠驱动球形机器人的动力学模型;其次,利用该模型中的三个欠驱动方程推导出球形机器人惯性参数辨识模型;最后,以一种新型的球形机器人为实验平台,根据安装在球形机器人框架上的惯性测量单元实测信息,对本文方法进行实验验证。实验结果表明,辨识结果具有合理性。该方法简单可行,为其他欠驱动机器人惯性参数辨识提供了一种新的思路。     

基于随机旋转预编码的准正交空时分组码的设计与性能分析

为了提高准正交空时分组码在多输入多输出衰落信道中的性能,文章结合随机旋转及预编码技术,提出了一种新的发射分集方案。通过随机旋转使得准正交空时分组码的符号间干扰随机化,接收端在进行均衡译码的同时,将信道信息反馈给发送端,发送端可以随之选择预编码矩阵,完成自适应编码。仿真结果表明,相对于未经过预编码矩阵的系统,新的发射方案能够有效地降低误码率,提高系统的性能。