新型石墨基复合材料导电性能与力学性能影响因素的机理分析

以石墨与酚醛树脂粉料为原料通过低温热模压成形工艺制备新型石墨基复合材料.首先进行单因素试验分析了酚醛树脂含量、固化时间对复合材料导电性能与力学性能的影响机理;然后利用均匀试验方法进行多因素试验分析了酚醛树脂含量、固化温度、固化压力对复合材料导电性能与力学性能的综合影响.     

硅烷偶联剂在防腐涂层金属预处理中的应用研究

使用硅烷偶联剂对金属进行预处理是新兴的、环保型的表面处理工艺,可使涂层的附着力及耐蚀性能显著提高,可替代传统的磷化和钝化处理.本文对SCA的结构、作用机理,SCA的选择、溶液的制备,金属表面硅烷化处理,有机硅烷薄膜及其分析测试做了简要阐述.     

X70管线钢焊接接头热影响区的冲击性能

对X70管线钢焊接接头热影响区进行了冲击试验,对结果进行了分析。结果表明：X70管线钢焊接接头热影响区冲击试样的冲击功与断口剪切面积基本成线性比例关系,冲击功越高,剪切面积越大。焊接接头热影响区冲击试样的断口由韧性区、脆性区和韧脆混合区组成。脆性区为解理断裂,韧脆混合区为准解理断裂。     

树脂/石墨PEMFC双极板的制备工艺与性能研究综述

介绍了质子交换膜燃料电池双极板的功能及性能要求,综述了树脂/石墨双极板复合材料的性能研究进展及双极板的主要成型方法——注射成型与模压成型,并对这两种成型方法进行了比较。指出在双极板成型中,模压成型既可兼顾成分和性能又可保证成型工艺的要求,可以考虑将模压成型作为双极板批量化生产的主要成型方法。     

聚合物驱后阳离子聚合物堵水技术

聚合物驱转水驱后，由于不利的流度比，注入水沿高渗透层及高渗透通道向油井突进，油井含水率上升速度快，产出液中聚合物含量高。为了充分利用地下的聚合物，提高聚合物驱替后注入水的波及系数，研究了不同阳离子聚合物与聚合物驱的絮状反应特点及对岩心的堵塞程度。研究结果表明，淀粉改性型阳离子聚合物及乳液型阳离子聚合物与聚合物驱混合均易形成絮状沉淀；乳液型阳离子聚合物（用热水溶解快）产生絮状沉淀强度较高，絮状沉淀可使地层岩心的渗透率有较大程度降低（大于90％），加入粉煤灰的絮状沉淀可使高渗透地层的渗透率有较大程度降低，适于高渗透地层堵水调剖。     

锻压应力对铸锻复合成形加Cr的6061铝合金性能的影响

采用不同的锻压应力对加Cr的6061铝合金进行铸锻复合成形试验,并对其力学性能和耐腐蚀性能进行分析.结果表明:随锻压应力增加,试样的抗拉强度和屈服强度先增大后缓慢减小,伸长率、腐蚀试验单位面积质量损失量均先减小后缓慢增大,试样的强度性能和耐腐蚀性能先提高后下降.与90 N/mm2锻压应力相比,130 N/mm2锻压应力...     

筛管内砾石充填防砂水平井产能影响因素优化设计

砾石充填防砂方法是应用较早,被认为是目前防砂效果最好的方法之一.本文建立了砾石充填防砂水平井产能计算模型,利用正交实验对其主要参数进行了优化设计.采用VB.net语言编写了优化设计软件,采用优化设计软件对孤岛13P513水平井参数进行了优化,并分析了参数对产能的影响.现场应用表面该方法具有一定的应用价值.     

高含水期阳离子聚合物驱油调剖实验研究

通过室内实验研究了高含水期阳离子聚合物浓度对原油采收率的影响,同时研究了用阴离子聚合物驱后的非均质地层中阳离子聚合物的调剖驱油效果。结果表明,较高浓度的阳离子聚合物的驱油效果优于低浓度聚合物;水驱至含水98%后,再实施阳离子聚合物段塞驱仍可提高采收率;交替注入阴、阳离子聚合物后,形成的絮状沉淀可以有效地封堵高渗透地层,使高、低渗透层的采收率都有明显提高;该阴、阳离子聚合物形成的絮状沉淀适于中低渗透性地层调剖。     

全钒液流电池用石墨毡研究进展

全钒液流电池的多种电极材料中,石墨毡作为电极材料综合性能最优,但仍然需要进行活化增强其性能.简述了全钒液流电池用石墨毡活化处理的基本原理,综述了国内外石墨毡的各种活化处理方法的研究进展,介绍了常用的热处理、酸处理、电化学处理等活化方法的特点及活化处理方式,并对石墨毡活化改性未来的发展方向进行了展望.     

基于注意力与门控机制相结合的细粒度情感分析

细粒度情感分析(fine-grained sentiment analysis)是自然语言处理领域的关键问题之一,其通过学习文本的上下文信息来进行特定方面的情感分析,可以帮助用户和商家更好地了解用户评论特定方面的情感。针对基于用户评论的方面级别细粒度情感分析任务,提出了BiGRU-Attention与门控机制(gated mechanisms)相结合的文本情感分类模型。首先,通过整合现有的情感资源,将HOWNET评价情感词典作为种子情感词典,利用SO-PMI算法扩充用户评论情感词典,结合否定词典以及词性信息扩充用户评论情感知识,将用户评价情感知识作为用户评论情感特征信息;其次,引入字词特征与情感特征信息,将它们联合作为模型输入,使用BiGRU对文本进行深层次的特征提取;然后,结合门控机制以及注意力机制,根据获取的方面词信息进一步提取与方面词相关的上下文情感特征信息;最后,在输出层进行文本情感分析,经过softmax获得最终的情感极性。在AIchallenger2018细粒度情感分析中文数据集上,所提模型的Macro_F1_score值达到了0.7...