工业木质素的改性及其作为精细化工产品的研究进展

随着社会的发展,人类正面临着资源消耗过度、环境污染加剧的困境。积极寻找可再生资源,采用绿色化学工艺、减少环境污染是人类社会可持续发展的必然选择。木质素是自然界第二丰富的生物质可再生资源,工业木质素是制浆造纸的副产品,目前回收利用率不高,大部分随废水排放,既污染环境,又浪费资源。工业木质素的资源化利用具有重大的经济、社会与环境效益。实现工业木质素的资源生态化利用,必须考虑市场对产品的需求、产品的性能价格比、生产工艺的绿色化及发挥工业木质素本身的特性等四方面的因素。技术创新是保证实现工业木质素资源生态化利用最重要的条件。工业木质素通过改性后作为混凝土减水剂、水处理剂、水煤浆分散剂等方面的研究与应用已取得良好进展,是工业木质素资源生态化利用的成功例子。     

UHMWPE改性PP共混物的力学性能

研究了UHMWPE型号及UHMWPE的用量对PP材料力学性能的影响。结果表明:在PPH/PPR/PPB为60/20/20时分别加入UHMWPE2401和UHMWPE2402,可起到增强增韧的效果,在开炼机上制试样UHMWPE2402的效果要好于UHMWPE2401,注射制样为UHMWPE2401好于UHMWPE2402;随UHMWPE含量的增加,PPH/PPR/PPB共混物的缺口冲击强度大体呈直线上升趋势,在UHMWPE2401为20份时,达到29 4kJ/m2。     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

基于交通流仿真的多指标航段结构研究

航段作为空域结构基本的构成要素之一,是空中交通必不可少的虚拟路网细分单元,对空中交通流的安全高效地运行有重要的作用.为探讨航段类型及其长度对航空器的活动以及航空器之间相互制约的影响程度,基于交通流仿真,建立了三种航段长度优化模型,并分别从飞行时间、燃油消耗、经济价值、机型特征、飞行冲突、管制员工作负荷等多指标分析优化结果.优化结果表明,随着航段长度的增加,单位航班飞行时间和燃油消耗均呈递减趋势,但两个优化目标不可兼得:仅优化时间时,航班总飞行时间减少2.87％;仅优化燃油消耗时,总燃油消耗降低2.56％;综合优化飞行时间与燃油消耗时,燃油消耗对航路结构的影响最大,此时总成本减少2.53％.     

区块链环境下基于秘密共享的数字权限管理方案

针对数字权限保护中对内容加密密钥的安全保存和有效分发的需求,提出了一个区块链环境下基于秘密共享的数字权限保护方案。该方案主要包括系统初始化、内容加密、许可授权和内容解密4个协议。在该方案中,利用Pedersen可验证秘密共享方案和属性基加密（ABE）算法来实现内容加密密钥的保护和分发,将内容提供商从管理内容加密密钥的任务中解放出来,从而确保了密钥管理的安全性和灵活性。此外,基于区块链的数字权限保护方案具有信息公开透明、不可篡改等特点。安全性分析表明,该方案在区块链环境下是安全可行的;仿真实验结果表明,该方案能够以较低的开销实现数字内容的权限保护。     

基于神威平台的Floyd并行算法的实现和优化

求解全源最短路径的Floyd算法是许多实际应用基础上的关键构建块,由于其时间复杂度较高,串行Floyd算法不适用于大规模输入图计算,针对不同平台的并行Floyd算法设计可为解决现实问题提供有效帮助.针对Floyd算法与国产自主研发处理器匹配滞后的问题,首次提出基于神威平台的Floyd并行算法的实现和优化.根据SW26010处理器主-从核架构的特点,采用主从加速编程模型进行并行实现,并分析了影响该算法性能的关键因素,通过算法优化、数组划分和双缓冲技术进行优化,逐步提升算法性能.测试结果表明,与主核上串行算法相比,基于神威平台的Floyd并行算法在单个SW26010处理器上可以获得106倍的最高加速.     

基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究

文本情感分析是自然语言处理的经典领域之一.文中提出了一种基于transformer特征抽取器联合多通道卷积神经网络的文本情感分析的模型.该模型使用transformer特征提取器在传统Word2vector,Glove等方式训练的静态词向量的基础上来进行单词的分层、动态表示,针对特定数据集采用Fine-Tuning方式来进行训练有效提升了词向量的表征能力.多通道卷积神经网络考虑了不同大小范围内词序列之间的依赖关系,有效进行特征抽取并达到降维的目的,能够有效捕捉句子的上下文语义信息,使模型捕获更多的语义情感信息,提升文本的语义表达能力,通过Softmax激活函数达成情感倾向分类的目标.模型分别在IMDb和SST-2电影评论数据集上进行实验,测试集上准确率达90.4％和90.2％,这明所提模型较传统词嵌入结合CNN或RNN的模型在分类精确度上有了一定程度的提升.     

KMnO4氧化降解雌酮反应动力学与氧化产物

为探讨KMnO_4氧化降解雌酮(E1)的效能和反应机理,在假一级条件下,研究KMnO_4氧化降解E1的动力学规律,利用三重四级杆串联线性离子阱液相-质谱联用仪(LC-MS/MS)对KMnO_4氧化降解E1的产物进行分析.结果表明,KMnO_4氧化降解E1符合假一级动力学规律,且假一级动力学常数Kobs(s-1)随着KMnO_4浓度的增加呈线性增加,二级反应动力学常数k(L·mol~(-1)·s~(-1))随着pH的升高而增大.通过与HOCl和O_3氧化E1对比,在中性p H附近,KMnO_4氧化E1的二级反应动力学常数与HOCl相当,但远低于O_3.然而,实际水体中KMnO_4的除污染效能明显高于HOCl和O_3,主要是由于HOCl和O_3在实际水体中的消耗速度比较快,有效剩余浓度低,而KMnO_4在实际水体中的消耗速度比较慢.LC-MS/MS测定KMnO_4氧化降解E1产物的结果表明,KMnO_4易氧化进攻E1苯环上的活性位酚羟基,形成一系列羟基化、醌型、羧酸化芳香开环产物,并且有效降低其内分泌干扰活性.     

BP神经网络的改进算法及在大坝变形分析与预报中的应用

针对传统的BP算法收敛速度慢、精度较低的缺陷,本文以西津大坝26#点的50期观测数据为例,选择了4个变形因子,进行了改进的BP神经网络在大坝变形分析与预报中的应用与研究.在此基础上,比较了改进的BP神经网络与传统的BP神经网络的预报效果.结果表明:改进的BP神经网络无论在学习算法的收敛速度,还是在预报精度上,都得到了大幅度的提高,且有一定的推广意义.     

基于FLAC3D的锚杆支护边坡地震稳定性分析

运用有限差分软件FLAC3D,对复杂边坡的锚杆支护地震稳定性进行模拟分析,先后通过对模型的最大不平衡力收敛曲线,模型的水平和铅直2个方向的位移分析,得到了该边坡内部应力的平衡状态以及边坡的滑坡模式和滑坡机理,为后续进行复杂的边坡破坏力学研究提供理论依据.