基于深度稀疏自动编码器的社区发现算法

社区结构是复杂网络的一个重要特征,社区发现对研究网络结构有重要的应用价值.k-均值等经典聚类算法是解决社区发现问题的一类基本方法.然而,在处理网络的高维矩阵时,使用这些经典聚类方法得到的社区往往不够准确.提出一种基于深度稀疏自动编码器的社区发现算法CoDDA,尝试提高使用这些经典方法处理高维邻接矩阵进行社区发现的准确性.首先,提出基于跳数的处理方法,对稀疏的邻接矩阵进行优化处理.得到的相似度矩阵不仅能反映网络拓扑结构中相连节点间的相似关系,同时能反映不相连节点间的相似关系.接着,基于无监督深度学习方法,构建深度稀疏自动编码器,对相似度矩阵进行特征提取,得到低维的特征矩阵.与邻接矩阵相比,特征矩阵对网络拓扑结构有更强的特征表达能力.最后,使用k-均值算法对低维特征矩阵聚类得到社区结构.实验结果显示,与6种典型的社区发现算法相比,CoDDA算法能够发现更准确的社区结构.同时,参数实验结果显示,CoDDA算法发现的社区结构比直接使用高维邻接矩阵的基本k-均值算法发现的社区结构更为准确.     

Al_2O_3/316L整体式催化剂载体的制备与表征

以拟薄水铝石作为γ-Al2O3催化剂载体的前驱体,HNO3为胶溶剂,制备预涂敷铝溶胶浆液。以γ-Al2O3、拟薄水铝石、铝溶胶、聚乙烯醇(PVA)制备二次涂覆浆液。采用预涂敷和二次涂敷两步法,在酸洗后的316 L不锈钢表面浸渍提拉涂敷浆液,经烧结制备出γ-Al2O3/316L整体式催化剂载体。采用SEM,BET,XRD,EDS对载体的形貌特征和物相组分进行了分析,并用超声波震荡法对载体和基体的附着力进行了测试。结果表明:通过酸处理可使基体表面产生多孔结构,经2次焙烧,可以有效地提高载体的附着力,超声波振荡法测定载体平均质量损失率为1.24%。所制备的γ-Al2O3催化剂载体孔径适宜,主要在3 nm和10 nm之间,和常用催化剂载体孔径相近。γ-Al2O3催化剂载体生长均匀光滑,无裂痕,比表面积大,为234 m2/g,孔隙连通性好。     

费托合成微反应器研究进展

费托合成技术能将煤、天然气和生物质等含碳资源间接转化为液体燃料, 对于缓解我国油品资源短缺的现状具有重要意义。本文在介绍费托合成技术的原理以及微反应器优势的基础上, 对费托微反应器的相关研究工作进行了总结。在反应器的类型介绍部分, 分析了填充型和壁面涂覆型两大类微反应器各自的特点, 与壁面涂覆型微反应器相比, 填充型反应器有压降大、导热性能相对较差等问题, 而在整体式微反应器中应用的催化剂层壁面涂覆技术则可有效地避免这些问题。在数值分析方面, 指出费托合成相关的模拟研究主要集中在通过建立反应动力学模型, 对微反应器内的温度场和产物分布进行分析, 并对操作工况和反应器结构的设计提供依据。最后指出, 目前费托合成微反应器在反应板片和冷却系统的结构优化与匹配设计、反应单元的组装、催化剂的壁面负载技术以及微反应器中的传输现象等研究领域, 还有很多方面需要研究, 在未来微反应器中费托合成技术会得到更大的发展。