MDEA脱硫溶液近红外光谱法在线分析技术研究北大核心CSCD

目的为保证天然气净化装置产品气质量达标,剑阁天然气净化厂首次利用近红外光谱法在线分析技术实现脱硫溶液组分快速、准确地测定,便于脱硫系统工艺参数及时调整。方法通过反复优化“建模数据”与“建模算法”,建成了最优的脱硫溶液组分近红外光谱分析模型。结果通过多组在线分析数据与实验室分析数据对比分析,发现分析结果偏差均在2%以内,表明近红外光谱技术能准确监测脱硫溶液中MDEA含量及水含量。结论近红外光谱法在线分析技术的成功应用为脱硫系统连续补水提供及时、准确的数据支撑,保证天然气净化装置脱硫稳定运行,具有极其重要的推广应用意义。     

糖的种类对海参蛋白美拉德反应产物性质影响研究

以海参蛋白为研究对象，分别选择葡萄糖、果糖、乳糖、麦芽糖、葡聚糖为糖源，探究糖的种类对海参蛋白美拉德产物性质的影响，并对海参蛋白与糖在不同反应时间和pH条件下所得产物性质进行分析。通过接枝度、溶解性和乳化性的测定，得出接枝度大小依次为葡萄糖、乳糖、麦芽糖、果糖和葡聚糖糖化产物，溶解性整体基本随pH和反应时间的增大呈上升趋势，乳化性随反应时间的延长明显提高。基于傅里叶变换红外光谱和差示热量扫描法对不同种类糖和海参蛋白的美拉德反应产物的进行结构表征，结果表明，海参蛋白在糖化反应后3348 cm-1附近的峰向低波数发生了移动，移动的大小为葡萄糖<果糖<乳糖<麦芽糖<葡聚糖，说明糖化过程中发生了氢键缔合，同时海参蛋白美拉德产物的变性峰温度有所提高，稳定性增强。本研究为海参的高值化利用提供基础数据支撑。     

LNG运输船储罐发展综述

介绍了几种常用的LNG运输船储罐发展现状，通过对比分析给出了储罐发展趋势，为LNG运输船储罐设计及选型提供参考。     

拉曼光谱小波阈值去噪最佳分解层数自适应确定方法的研究

拉曼光谱技术是一种广泛应用于食品检测、环境监测和化学分析等领域的高新技术，噪声是影响分析结果准确性的主要原因，因此消除检测过程中的噪声干扰尤为重要。小波阈值去噪具有计算速度快、选基灵活的优点被广泛运用到信号去噪中，最佳分解层数的确定是该方法最重要内容之一。对白噪声与实际噪声的差异性和共性进行研究与分析，结合小波分解原理和小波系数变化规律，提出基于小波细节系数能量比值的最佳分解层数自适应确定方法，在整个小波阈值去噪过程中，只需要进行一次阈值处理和小波重构。通过仿真和实验验证了该方法的可行性和正确性，结果表明该方法可以更快速、更准确地找到最佳的分解层数，可以缩短拉曼光谱仪等光学检测仪器的分析时间、提高分析结果的准确性和仪表的智能化、自动化程度。     

基于贝叶斯-随机森林的数据中心制冷系统温度预测

数据中心制冷系统具有典型的非线性、时变、多变量耦合等特性，其中关键因素冷冻水温度会随流量不断变化且易受到各种参数影响。鉴于对象的特殊性及复杂性考虑，无法通过传统的机理建模方法进行模型搭建^[1]。针对这一问题的出现，以数据中心8月份的历史数据为基础，使用数据建模的方法进行建模。整个建模过程，选用随机森林、支持向量机和高斯回归三种算法进行模型训练。在性能效果评估方面，选用平均绝对误差(RMSE)判定系数(R²)两种指标进行效果评估。     

渣油及其组分黏度的分子层次组成关联研究

渣油由于自身的黏度大和流动性差制约其加工和运输,所以渣油高黏度的来源成为探究的关键。本研究把不同渣油分离成SARA (饱和分、芳香分、胶质、沥青质)四个组分并进行黏度和分子组成的关联研究。研究结果表明:从组分含量来看,渣油黏度影响的灰色关联顺序为:沥青质>饱和分>胶质>芳香分。饱和分黏度远小于渣油的黏度,说明饱和分是渣油体系主要的稀释剂。从组分分子层次来看,发现饱和分的黏度贡献主要来源于环烷烃的贡献,环数越多对饱和分黏度影响越大。芳香分的黏度贡献主要来源于N1O1类和N1类化合物的分布。除了金属元素Ni及Fe元素,胶质黏度很大程度受O1类化合物的影响。