一种快速检测水样中总磷含量的简便改进方法

提出了一种直接用比色管测定水样中总磷含量的双波长检测的改进方法。该法基于孔雀绿-磷钼杂多酸显色反应,采用在500 nm和620 nm波长处吸光度,通过双波长光谱法来消除由于比色管和仪器因素导致光谱基线漂移造成的误差。结果表明:用双波长的计算方法具有很好的检测精度和准确性,重现性测定的相对偏差(RSD)小于2.4%;与标准方法 RSD小于1.9%;检测限为0.0082 mg/L。因此,该方法非常适用于大批量水样总磷含量的高效检测。     

制浆工艺对高得率KP浆羧基含量的影响

绿液预处理和硫酸盐蒸煮工艺参数影响纸浆的羧基含量.随着绿液用量的增大、预处理温度的升高、时间的延长,羧基含量开始增加,而后减少;当预处理绿液用量为30%、120℃、处理时间30～40min时,羧基含量达到最大值.用碱量是对羧基含量影响最大的参数,羧基含量随KP蒸煮段用碱量的增大明显下降;H-因子为1200时,羧基含量较高.随着卡伯值和得率的降低,羧基含量减少.制浆方法也会影响羧基含量,不同制浆方法所得的纸浆在得率或卡伯值相同的情况下,羧基含量有所不同.     

液比对尾叶桉硫酸盐法制浆过程中脱木素的影响

本文以尾叶桉为原料,研究了液比对其在硫酸盐法蒸煮过程中脱木素的影响;在此基础上,建立了基于蒸煮液比、纸浆修正卡伯值预测溶解木素量的数学方程,即CLS=1.94(45-KappaM)(L-1.8)+136。结果表明:在蒸煮前期(保温15min前),相同卡伯值条件下,液比变化对溶解木素的扩散几乎无影响;在蒸煮后期(保温15min后),相同卡伯值下,液比越小木素溶出量随之减少。     

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。     

基于Matlab模型的三相离网逆变器设计

针对传统方式大规模编写代码给软件研发、验证和实现带来的困难,引入一种新的设计方法——基于Matlab的模型设计。该方法采用图形化设计方式,通过Matlab中Embedded Coder工具包自动生成目标板代码,可大大提高开发效率。基于Matlab模型设计了一种基于瞬时无功理论的三相离网逆变器,通过仿真模型设计与样机实验,快速实现了逆变器的功能,并验证了电压电流双闭环控制算法的优越性。     

轻量化卷积神经网络红外目标识别性能分析与FPGA实现

随着深度学习应用于计算机视觉,其数据量大、网络层结构复杂,在硬件部署中存在资源不足、延时高等成为关键问题,本文通过分析五种较有代表性轻量化网络的优缺点,提出一种将轻量化网络应用到红外目标检测领域的基于MobileNet的轻量化网络改进,并以FPGA为硬件载体实现。该网络使用Tanh激活函数替代原有激活函数并简化网络层数,以适应红外目标的特征提取,针对深度学习目标检测算法在硬件实现方面存在的数据量大,资源占用大,运算延时高等问题,采用FPGA进行硬件实现。实验表明,在Xilinx Zynq-7020 XA开发板上,设定时钟频率100 MHz,输入图像大小为640×512,改进后的MobileNet在保证原相同精度情况下实现5.1 ms每张图像。     

蔗渣氧碱法制浆的技术瓶颈及应对措施

基于环境保护和资源高效利用的考虑,对蔗渣纤维原料采用高效清洁的氧碱制浆方法进行纤维分离十分必要。然而,由于氧自由基的选择性差,在分离过程中会攻击纤维素,使其严重降解。因此,针对这一问题,认为有必要从物理传质、化学反应等角度对氧碱制浆过程进行了深层次的分析,并根据氧碱蒸煮过程的关键性影响因素,提出了抑制纤维素解聚的作用机制,以期为实现工业化氧碱蒸煮制备高品质蔗渣浆提供科学指导。     

卫生用品中苄索氯铵用量对杀菌效果的影响

对不同浓度苄索氯铵卫生湿巾的杀菌效果进行了测试,并根据计算出的杀菌率,从而确定了湿巾主要成分苄索氯铵的最佳浓度。结果表明:苄索氯铵浓度为0.02%时,杀菌率可达98%。市场上流通的卫生湿巾中苄索氯铵的浓度在0.08%及以上,而苄索氯铵对人体的皮肤有一定的刺激性。因此,研究结果对于湿巾生产中合理选择苄索氯铵浓度及配比具有指导意义。     

超临界乙醇体系中苯酚催化加氢的降解规律

目前,液化的生物油与石油粗油成分接近,通常环类化合物含量高,如煤焦油中酚及其衍生物含量占40%以上,急需加氢升级技术。超临界乙醇（243.1℃,6.38MPa）温度、压力条件低,具有良好的传质性能,且为绿色、可再生溶剂。在超临界乙醇体系下的催化加氢是一种油升级有效方式。本文以苯酚为生物油中环类化合物典型模型,在300～400℃、Pt/C催化剂下,探讨超临界乙醇体系下苯酚催化加氢过程。研究分析了超临界乙醇中温度、氢气压力和反应时间对苯酚催化加氢降解规律的影响,并建立了能很好地描述过程中苯酚转化率的动力学模型（R2 = 0.989）。实验表明：该体系下的苯酚催化加氢降解反应的级数为二级,反应的活化能为51.7kJ/mol;尽管升高温度和氢气压力均能提高苯酚的转化率,但温度对转化率的影响更为显著。本研究将为更好地控制反应过程和提高超临界乙醇体系中苯酚的转化率提供参考。     

一种预测速生桉木常规KP法纸浆卡伯值的新模型

研究了蒸煮温度、时间、H-因子、消耗碱的量和初始硫化度与蒸煮终点浆料卡伯值之间的关系.结果发现,卡伯值与H-因子的倒数成线性关系;与消耗的碱量平方的倒数成线性关系;与硫化物和残余碱含量之和的倒数同样成线性关系,并得出了卡伯值预测的数学经验方程,即:K=A+B/{H[(CAA-0.5S·CAA)-(0.5S·CAA+CREA)]2}.验证结果表明,该模型可以对速生桉木常规KP法蒸煮终点浆料卡伯值进行准确预测,其线性相关系数R2=0.9152.