基于随机森林的京津冀地区PM2.5遥感反演及变化分析

大气细颗粒物PM_2.5是影响人类生存环境和身体健康的主要大气环境污染物,研究PM_2.5质量浓度季节变化的规律及空间分布特征,对于大气污染物的预防和治理有着重要的意义。利用2018～2020年MODIS卫星L2级AOD产品、MERRA-2气象数据以及地面站点PM_2.5实测数据,基于改进的随机森林算法,构建AOD-PM_2.5反演模型,对京津冀地区PM_2.5质量浓度进行估算,并分析PM_2.5质量浓度空间分布特征以及季节变化规律。结果表明：(1)春夏秋冬4组模型决定系数(R2)均值分别为0.78、0.66、0.83、0.83,模拟精度较高。(2)2018～2020年京津冀地区春夏秋冬四季PM_2.5浓度呈显著的空间分布特征及季节变化规律。其中PM_2.5污染最大值出现在冬季,最小值出现在夏季。(3)历年同季节相比,京津冀地区PM_2.5污染范围和浓度数值均有所减小,2020春季和秋季PM_2.5<...     

北京西店记忆文创小镇

<正>本项目的基地介于东四环与东五环之间,被纵横交错的数条铁轨所分割,随着城市迅猛扩张,其逐渐被孤立被遗忘。初见基地,我们看到的是破败仓库藏匿下的一片原始生机,我们占卜到的是一方城市荒漠中的秘密花园。本项目总建筑面积预计为14万平方米,通过引入文化创意类产业来激活片区。作为最先介入的建筑设计方,我们承接了其中作为引导块的建筑改造设计以及销售中心室内设计的工作。引导块共分为三部分,A区为销售中心以及设计酒店,B区样板房区,以及C区餐饮区,共计约6000平方米。     

Electrode Evaporation Effects on Air Arc Behavior

A numerical study of the effects of copper and silver vapours on the air arc behavior is performed. The commercial software FLUENT is adapted and modified to develop a twodimensional magneto-hydrodynamic （MHD） models of arc with the thermodynamic properties and transport coefficients, net emission coefficient for the radiation model of 99% ai-1% Cu, 99% air-1% Ag, and pure air, respectively. The simulation result demonstrates that vaporization of the electrode material may cool the arc center region and reduce the arc velocity. The effects of Ag vapour are stronger compared to those of Cu vapour.     

创新县级供电企业管理的几点思考

介绍了江华县电力局创新企业管理,加大制度化建设、安全管理、精细化管理、人力资源开发、企业文化建设等方面的创新力度的经验,通过增强法律意识、风险意识、技术创新意识,进一步深化企业改革,促进技术进步,强化团队精神,提高企业管理水平,确保企业健康稳定发展.     

非织造布设计“课程思政”的探索与实践

以西安工程大学纺织工程专业非织造布设计课程建设为例,通过完善课程育人教学目标、设计“课程思政”教学方案、创新课程教学方法以及提升教师“课程思政”的意识和能力,将思想政治教育融入非织造布设计课程专业教育全过程,以期实现“全过程育人、全方位育人”,提升专业课程的育人能力和育人水平,促进高校思想政治教育改革进程。     

ICP-M S法测定酿酒用水中22种金属元素

研究了采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)同时测定酿酒用水中22种金属元素的方法.22种金属元素的线性范围在0.999以上,检出限(3δ)在0.006～2.393μg/L范围内.加标回收率在90.35％～110.7％范围内,6次平行测定的相对标准偏差在0.260％～4.743％范围内.采用该检测方法对生产过程中用...     

微波氩气等离子体对吸附于碳布的对硝基苯酚的降解研究

对硝基苯酚(PNP)广泛存在于水体中,且对生物体具有极大的毒性作用.吸附法被认为是去除废水中PNP的经济有效的方法,但吸附只完成了 PNP的转移,如何绿色高效地降解吸附剂上的PNP仍是一个挑战.本文提出利用碳纤维高效吸附PNP,采用微波氩气等离子体实现PNP的绿色高效降解.实验结果表明,经过在气体压强为500 Pa时处...     

金属有机框架材料在光催化制氢领域的应用

太阳能光催化分解水是实现绿色、高效生产可持续能源氢气的重要途径之一,而光催化剂的设计和开发在这一过程中起着关键作用。常用的传统半导体光催化剂目前面临的主要挑战包括阳光利用率不足、载流子易复合、活性位点暴露不足等问题,因此,开发新型、高效光催化剂的研究显得尤为重要。具有类半导体行为的金属有机框架(metal-organic frameworks, MOFs)材料,由于其超高的比表面积、孔隙率及高规整度,近年来在光催化产氢领域受到越来越广泛的关注。介绍了MOFs材料的结构特点及在光催化制氢领域中应用的独特优势,基于光催化机理从改善光吸收、促进电荷分离和加速表面反应几个方面,总结了提高MOF基光催化剂活性的策略,并对其应用前景进行了展望。     

基于门控图卷积神经网络的有机化学反应预测

随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络（ASGGCN）模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范（SMILES）编码,通过门控图卷积神经网络（GGCN）以及注意力机制预测反应中心所在位置;然后,根据化学约束条件和候选反应中心枚举出可能的化学键组合来生成候选产物,再通过门控图卷积差分网络对候选产物进行筛选;最终,得到反应产物。门控图卷积神经网络拥有三个权重参数矩阵并通过门控对信息加以融合,与传统的图卷积神经网络相比,它能获取更加丰富的原子隐藏特征信息。通过主动采样的方式进行训练,使得该模型能够兼顾较差样本和普通样本的分析能力。实验结果表明,所提模型对化学反应产物的Top-1预测准确率可达87.2%,对比Weisfeiler-Lehman差分网络（WLDN）模型提高了1.6个百分点,可见模型能够更准确地预测有机化学反应产物。     

海藻酸纤维对Zn2+的吸附性能研究

研究了海藻酸纤维对Zn2+的吸附性能,对Zn2+浓度、温度、时间以及pH值等影响因素进行了分析。结果表明:吸附时间和温度对吸附平衡的影响较小,但Zn2+溶液的初始浓度和pH值的影响很大。初始浓度越大,吸附容量越大但去除率越小,pH值在5～7时去除率较大。Freundlich吸附模型比Lang-muir吸附模型能更好地模拟海藻酸纤维对Zn2+的吸附过程。