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Zhimei Zheng Taixiu Liu Qibin Liu Jing Lei Juan Fang 《International Journal of Hydrogen Energy》2021,46(38):19846-19860
Solar thermochemical hydrogen production with energy level upgraded from solar thermal to chemical energy shows great potential. By integrating mid-and-low temperature solar thermochemistry and solid oxide fuel cells, in this paper, a new distributed energy system combining power, cooling, and heating is proposed and analyzed from thermodynamic, energy and exergy viewpoints. Different from the high temperature solar thermochemistry (above 1073.15 K), the mid-and-low temperature solar thermochemistry utilizes concentrated solar thermal (473.15–573.15 K) to drive methanol decomposition reaction, reducing irreversible heat collection loss. The produced hydrogen-rich fuel is converted into power through solid oxide fuel cells and micro gas turbines successively, realizing the cascaded utilization of fuel and solar energy. Numerical simulation is conducted to investigate the system thermodynamic performances under design and off-design conditions. Promising results reveal that solar-to-hydrogen and net solar-to-electricity efficiencies reach 66.26% and 40.93%, respectively. With the solar thermochemical conversion and hydrogen-rich fuel cascade utilization, the system exergy and overall energy efficiencies reach 59.76% and 80.74%, respectively. This research may provide a pathway for efficient hydrogen-rich fuel production and power generation. 相似文献
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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献
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Qiang Wang Lei Shen Tong Xue Gao Cheng Cheng Zhi Huang Hong Jin Fan Yuan Ping Feng 《Advanced functional materials》2021,31(2):2002187
The {100} facet of single-crystalline TiO2(B) is an ideal platform for inserting Li ions, but it is hard to be obtained due to its high surface energy. Here, the single-crystalline TiO2(B) nanobelts from H2Ti3O7 with nearly 70% {100} facets exposed are synthesized, which significantly enhances Li-storage capacity. The first-principle calculations demonstrate an ab in-plane 2D diffusion through the exposed {100} facets. As a consequence, the nanobelts can significantly accommodate Li ions in LiTiO2 formula with specific capacity up to 335 mAh g−1, which is in good agreement with the electrochemical characterizations. Coating with conductive and protective poly(3,4-ethylenedioxythiophene)-poly(styrenesulfonate), the cut-off discharge voltage is as low as 0.5 V, leading to a capacity of 160.7 mAh g−1 after 1500 cycles with a retention rate of 66% at 1C. This work provides a practical strategy to increase the Li-ion capacity and cycle stability by tailoring the crystal orientation and nanostructures. 相似文献
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氯甲烷在镁修饰的ZSM-5分子筛催化剂上催化转化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在镁修饰的ZSM-5分子筛催化剂上,氯甲烷可以被催化转化为烃类产品。分别采用了离子交换和浸渍的方法来修饰ZSM-5分子筛。离子交换的Mg-ZSM-5催化剂和浸渍的Mg/ZSM-5催化剂都可以提高反应产物中的低碳烯烃的选择性,降低烷烃的选择性,并且保持较高的反应活性,但高的浸渍量对反应活性有一定的影响。NH3-TPD的结果表明,浸渍镁的ZSM-5催化剂的强酸中心数目明显减少。镁的修饰对催化剂酸性的影响导致了产物中低碳烯烃的增加。浸渍Mg的ZSM-5催化剂是潜在氯甲烷转化生成低碳烯烃的催化剂。 相似文献
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基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用 总被引:10,自引:2,他引:8
针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。 相似文献