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991.
污染土壤原位修复技术对污染土壤扰动小、修复成本低、操作维护简单,已成为修复领域的研究热点.在Web of Science数据库检索到1991年至2020年近30年污染土壤原位修复领域的期刊论文共计2180篇,并对其文献类型、文献语种、来源国家、来源机构、学科、来源期刊、关键词进行统计分析.结果表明:美国在该领域的研究起步最早,文章影响力最高,中国在该领域的起步较晚但发展快,截至2020年是发文量最多的国家(595篇),研究机构中中国科学院发文量最多(130篇).污染土壤原位修复领域涉及多个学科,其中67.7%的文章属于Environmental Sciences学科.发文量最多的期刊是英国的Chemosphere,污染土壤原位修复领域关于污染物研究热点包括柴油、重金属、多环芳烃等,原位修复技术的研究热点包括化学氧化技术、化学氧化药剂筛选、生物修复技术、表面活性剂等. 相似文献
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994.
虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择. 相似文献
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Hongbing Song Lei Liu Bingxiao Feng Haozhong Wang Meng Xiao Hengjun Gai Yubao Tang Xiaofei Qu Tingting Huang 《中国化学工程学报》2021,40(12):293-303
In this work, modified g-C3N4 was fabricated successfully by calcination of ionic liquid (IL) and urea. The addition of IL changed the polymerization mode of urea, induced the self-assembly of urea molecules, modified the morphological structure of the tightly packed g-C3N4, and extended the electron conjugation system. When using 1-butyl-3-methylimidazolium chloride ([Bmim]Cl) as a modifier, the heteroatom Cl could be inserted into the g-C3N4 to optimize the electronic structure. The results of characterizations indicate that the unique structure of modified g-C3N4 has an expanded electron delocalization range, introduces an interlayer charge transmission channel, promotes the charge transmission, reduces the band gap, enhances the absorption of visible light, and inhibits electron-hole recombination. Modified g-C3N4 showed excellent photocatalytic performance for the degradation of rhodamine B and tetracycline. Furthermore, the effect of different anions in 1-butyl-3-methylimidazolium salts ([Bmim]Cl, [Bmim]Br, [Bmim][BF4], and [Bmim][PF6]) on the structure and function of g-C3N4 are discussed. 相似文献
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997.
无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)电力巡检时的图像数据量急剧增加,为使深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCN-N)在低功耗的前提下仍能准确识别出电力缺陷,将重点改进传统DCNN算法,以减少机载前端平台中DCNN模型的计算成本,有效提高电力缺陷识别的运行速度,进而延长巡检无人机的续航里程.首先将卷积网络中的浮点运算进行定点化近似,然后通过快速机器学习算法对DCNN模型的输入图像进行自适应选择,最后通过实验对所提方法进行了验证.实验结果证明,DCNN模型经8比特定点优化和自适应选择选择策略后的准确率达88.2%,推理时间缩短了65.9%,能耗减少了71.9%,查准率提高了9.8%.所设计的定点化DCNN模型自适应选择策略不仅能节约电力巡检系统的功耗,而且能提高电力缺陷识别的精度. 相似文献
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采用一种简单易行的共沉淀法合成了前驱体镍铁普鲁士蓝类似物NiFe-PBA(NF),然后通过溶剂热处理获得了镍铁普鲁士蓝纳米多孔材料(NFP)。通过XRD、SEM、TEM、XPS、BET及电化学方法对所得材料进行了结构表征和析氧性能测试。结果表明,NFP相对于前驱体NF,电化学比表面积增大、催化活性位点增多,电催化析氧反应(OER)性能显著提高。在浓度1 mol/L KOH水溶液中,达到10 mA/cm2电流密度时,NFP所需过电位仅为260 mV,比NF(320 mV)前驱体低18.75%,也优于大多数已报道的非贵金属催化剂和商用贵金属催化剂,显示出良好的应用前景。 相似文献
1000.