基于卷积神经网络的轮胎花纹噪声值预测

利用图像处理和卷积神经网络（CNN）搭建轮胎花纹结构与轮胎花纹噪声值之间的数学模型，分别采用CNN模型和BP神经网络对轮胎花纹噪声值进行预测，并对比预测精度。结果表明：采用CNN模型，轮胎花纹噪声值的预测值与实测值的平均绝对误差为0.591 dB，平均相对误差为0.81%；采用BP神经网络，轮胎花纹噪声值的预测值与实测值的平均绝对误差为0.713 dB，平均相对误差为0.95%；相较于BP神经网络，CNN模型对轮胎花纹噪声值的预测精度更高。     

基于神经网络-遗传算法优化制氢工艺水碳比

根据某炼油厂制氢车间的生产数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播(BP)算法建立了制氢装置转化生产中的水碳比神经网络预测模型,生产数据的检验表明,ANN方法能准确地关联和预报制氢装置转化生产中的水碳比,水碳比预测平均相对误差为2．83％;该神经网络预测模型用遗传算法优化并得到了最佳制氢工艺操作条件。     

高含硫气田硫沉积对气藏储层的伤害研究

高含硫气藏由于富含硫化氢剧毒性气体,使得其开发具有很大的危险性和复杂性。因此,研究元素硫的沉积对气藏储层伤害和对气井产能影响,对指导高含硫气田的开发具有重要而长远的意义。本文在元素硫溶解度计算模型基础上,考虑元素硫沉积延迟效应,建立了高含硫气藏中气体混合物满足达西和非达西运动时元素硫沉积模型;利用延迟效应硫沉积模型研究了元素硫沉积对地层孔隙度、渗透率、地层含硫饱和度、极限生产时间和气井产能等的影响;应用元素硫沉积模型进行了实例计算,对比研究平衡和非平衡过程,气体作达西运动和非达西运动时,元素硫沉积对地层孔隙度、渗透率和气井极限生产时间的伤害和影响。     

基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究

利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。     

应用经遗传算法优化的BP神经网络预测催化裂化装置焦炭产率

焦炭是催化裂化装置的主要副产物,准确预测催化裂化焦炭产率对提高装置的操作平稳度和经济效益具有重要意义。人工神经网络(ANN)具有强大的自学习和自适应能力,在非线性预测方面具有明显的优势。本研究将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,基于某炼厂催化裂化装置的生产数据,分别从原料、催化剂和操作条件3个方面选取28个关键影响参数建立了催化裂化焦炭产率预测模型,分别将BP神经网络和经遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的预测结果与工业数据进行对比。结果表明,经遗传算法优化的预测模型无论在预测结果的准确性还是稳定性方面效果更好。最后,本研究还通过考察原料残炭、反应温度等单一关键参数对焦炭产率的影响,进一步证明了经遗传算法优化的BP神经网络预测模型的准确性。     

航空发动机磨损趋势预测模型研究

文章讨论了神经网络的BP算法和遗传算法,提出用遗传算法来优化BP神经网络,应用遗传算法训练神经网络权重,实现网络结构的优化,用优化后的BP人工神经网络建立了航空发动机磨损故障趋势预测模型,利用发动机的光谱监测数据作为预测磨损趋势的特征参数,进行了模型的训练和预测试验,并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较,证明了基于遗传算法的人工神经网络是航空发动机磨损故障趋势预测的一种理想方法。     

基于神经网络-遗传算法优化生物柴油制备工艺

根据生物柴油制备的实验数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播(BP)算法建立了生物柴油转化率神经网络预测模型,提出了适宜的人工神经网络拓扑结构,讨论了BP算法中学习速率、动量系数及过拟合现象对网络的影响。实验数据检验表明,ANN方法能准确地关联生物柴油制备工艺条件与转化率的关系,转化率预测平均相对误差为1.917%,复相关系数R为0.9996;该神经网络预测模型用遗传算法优化,得到了最佳生物柴油制备条件。     

基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法

为提高长输管道泄漏检测的准确率,提出基于GA＿Elman神经网络的管道泄漏检测方法,该方法通过使用遗传算法（GA）对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷,而且提高了Elman神经网络的预测精度。实验证明该方法可用于管道泄漏检测,其效果优于BP神经网络与Elman神经网络检测模型,预测精度96.9%。     

采用不同模型预测低碳Fe–Ni合金等离子熔覆层的冲击韧性

采用等离子熔覆法在Mn13高锰钢上制备了低碳Fe-Ni合金层。以熔覆电流、喷头移动速率、离子气流量和热处理温度作为输入参数,以冲击韧性作为输出参数,建立了BP(误差反向传播)神经网络模型和粒子群算法优化(PSO)BP神经网络模型,并跟冲击韧性与热处理温度之间的线性回归模型进行对比。结果表明,线性回归模型、BP神经网络模型和PSO-BP模型的平均相对误差分别为7.06%、6.12%和3.03%。PSO-BP模型的预测结果与实测值的误差较小。     

H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的神经网络模型研究

基于BP（Back-Propagation）神经网络模型,编写了通用的计算程序,对30℃时H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的液液平衡数据进行了关联,经过反复试算,得到最佳的神经网络拓扑结构为{3,10,3},采用该结构关联富含水相中三种组分的质量分数,平均相对误差分别为0.065%、2.218%和0.781%,最大相对误差为3.916%;优于文献中的Othmer-Tobias经验方程＋溶解度曲线方程的关联精度,该方程得到的平均相对误差分别为0.09%、2.77%和1.73%,最大相对误差为4.52%。较为成功地应用神经网络模型处理了含离子液体的双水相体系的液液平衡数据。     

世界硫需求及硫肥状况

阐述世界硫肥的需求状况:到2012年世界农业缺硫量预计每年将达1 100万t,而亚洲和美洲将成为全球最严重的缺硫地区。环境污染控制、集约化农业生产以及低硫高浓度肥料的使用,加剧了全球范围内土壤缺硫状况。缺硫日益成为农业可持续发展和提高肥料利用率的限制因素之一,但也刺激农用硫肥的需求,为肥料工业开发新技术和新产品、开拓市场提供了契机。有3种硫肥,分别是:(1)硫酸盐基;(2)硫磺基;(3)液态硫基,其中硫酸盐基占绝大部分,其具有较好的理化特性,可直接、均衡为作物提供多种养分。本文介绍含硫肥料的种类、各种肥料的性能及目前世界上开发多种新型含硫肥料产品来适应和满足不同作物、土壤的需要。     

二氧化硫催化还原为单质硫的研究进展

介绍了以H₂、CO、NH₃、炭及烃类物质为还原剂将SO₂催化还原为单质硫的研究进展，指出以CO和C₂H₄为还原剂的研究将更有实际意义。     

含硫气井新型高效溶硫剂体系的研制及评价

对溶硫剂二甲基二硫醚(DMDS)、二芳基二硫醚(DADS)进行复配,并加入催化剂PT,得到了去除气井开发中沉积的硫的有效配方。催化剂PT在DMDS-DADS-PT体系中的加量为15%,压力为0.10 MPa,磁力搅拌速率为420 r/min下,25℃时,硫在DMDS-DADS-PT体系中的溶解度为173.6%,溶硫时间为2.52 min;90℃时,硫在DMDS-DADS-PT体系中的溶解度为600.8%,溶硫时间为0.55 min。其性能优于美国SULFA-HITECH溶硫剂和加拿大DMDS-DMF-NaHS溶硫剂。     

广西合山高硫煤各种形态硫的分布及其利用途径

高硫煤中各种形态硫的分布及其镶嵌特征是选择煤的脱硫工艺和合理利用的基础,采用氯化锌重液分级和岩相分析手段对合山高硫煤的各种硫的分布作了深入细致的研究,表明合山高硫煤中的有机硫占80％以上,因而很难通过洗选的方法来脱除其硫分。     

催化还原烟气中SO2到单质硫的研究进展

综述了烟气中催化还原SO₂到单质硫的研究进展，着重介绍了无氧及含氧体系下以H₂和CO为还原剂，将SO₂还原为单质硫的主要研究成果，主要包括各种催化剂的组成、性能和催化机理，并对催化还原脱硫的研发趋向作了展望。     

锂硫电池硫/炭复合正极材料的研究进展

锂硫电池具有高比能量密度、原料丰富且对环境友好等优势,成为当前最具有吸引力的二次电池体系之一.然而循环寿命低制约着其商业化进程.本文主要综述了几十年来国内外学者在硫/炭复合正极材料方面的研究现状,并对未来新型正极材料的研究方向进行了展望.     

Reaction of elemental sulfur in ethylenediamine with sulfur mustard

Reaction of elemental sulfur in ethylenediamine with 1,1-thiobis(2-chloroethane) or sulfur mustard, the potent chemical warfare agent has been studied. The optimum conditions for the reaction are established for the complete conversion of sulfur mustard into non-toxic products. The above reaction has been successfully converted into a technology for chemical destruction of sulfur mustard (patented in USA, Russia, Germany and India).     

我国高硫煤资源研究

煤炭燃烧释放大量的SO2气体,给生态环境带来极大的影响。高硫煤是我国重要的煤炭资源,了解高硫煤的分布特征、赋存状态对环境保护具有重要的现实意义。文章介绍了我国高硫煤资源及其分布特点,针对高硫煤尤其高有机硫煤的赋存特征和地质成因进行了分析,为高硫煤资源的合理开发利用提供依据,以期获得更全面的认识。     

高硫石油焦热解过程及硫形态的变化特性

在管式炉实验装置上进行不同温度高硫石油焦N₂气氛热解实验,并利用X射线光电子能谱分析（XPS）技术进行表征,深入分析高硫石油焦热解过程中硫形态变化特性,同时采用热重-红外联用（TG-FTIR）技术深入分析热解过程。热重分析结果表明,高硫石油焦热解经历了干燥脱水阶段,长链脂肪烃、稠环芳香烃等组分分解阶段,在430℃和635℃失重速率达到最大形成失重峰。红外分析结果表明,高硫石油焦热解释放气体主要包括CO₂、CH₄、H₂O、SO₂、芳烃化合物和脂肪族化合物等,并且在不同温度区间释放气体组成有着巨大的差异。XPS分析结果表明,高硫石油焦表面硫含量及存在形态与热解温度紧密关联,随着热解温度的不断升高,高硫石油焦表面硫含量在700℃达到最大值,不同硫形态之间发生相互转化。     

含硫重钙中总硫含量的测定

开发了两步法测定含硫重钙中总硫的方法。用盐酸溶解样品中的硫酸盐,玻璃砂芯坩埚过滤后,滤液用硫酸钡重量法测定硫酸盐含量。滤渣用硫饱和丙酮溶出干扰物质,再以二硫化碳溶出单质硫,通过减量法测定单质硫。结果显示,运用此方法对实验样品多次平行测定的相对标准偏差分别在2.30%～2.81%和1.09%～1.23%,回收率分别在96.8%～102.5%和98.7%～103.0%。