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41.
为了预测有机污染物的光催化降解速率,探究污染物分子结构与其降解速率之间的构效关系,设计了一种基于分子指纹的机器学习模型。该模型使用81种有机污染物的523条记录作为模型数据,将污染物MACCS分子指纹与5种实验条件(辐照度、温度、催化剂用量、污染物初始浓度和pH值)作为输入特征,采用10种机器学习算法进行建模。结果显示LightGBM算法性能最佳(R2=0.909 4)。利用沙普利加法解释(Shapley additive explanations, SHAP)框架评估了各输入特征对光催化降解速率的贡献程度,探讨了各输入特征影响光催化降解速率的具体原因。分析表明,在光催化降解中污染物本身结构特征是影响光催化降解速率的主要原因。而且结构中含有卤素原子、N原子和不饱和碳的污染物分子降解速率最快,而结构中含有醚键或羰基的污染物分子降解速率最慢。 相似文献
42.
有机相变材料具有过冷度低、无析出、性能较稳定以及熔点温度与中低温储热系统的应用温度相匹配等优点,受到了众多研究人员和工业界人士的关注。但有机相变材料导热系数低、光热转换效率差的缺点限制了其在太阳能光热转换中的进一步应用。将金属基、碳基等材料与有机相变材料进行复合是提高其性能的有效途径。本文介绍了常见的有机复合相变材料制备方法,并对其制备流程和优缺点进行了讨论,分析了不同添加剂和制备方法对有机复合相变材料的光热转换效率、导热系数、相变焓乃至形状稳定性的影响,并对其应用前景进行了展望。 相似文献
43.
为进一步提高卟啉基自组装光催化剂的性能,先使用密度泛函理论对10种备选单体进行理论筛选,从偶极矩、氢键数量、能带间隙等3个方面考虑,H6TCPC在10种待选单体中性能最好;然后,使用含时密度泛函理论对H6TCPC的激发态进行计算,得到其紫外可见光谱,并使用电子-空穴分析、片段间电荷转移方法对S1~S5的5个激发态进行分析,确定其激发类型,绘制了电子-空穴图、Chole-Cele图、Sr函数图;计算了D、Sr、H、t、Ecoul、HDI和EDI等7种指数;最终得到S1激发态的各组成原子对电子和空穴的贡献和各组成片段间的电子转移量。 相似文献
44.
为了得出局部减薄水电站光面管失效模式判定方法,开展了该类管道失效机理研究.结合试验结果验证了本文失效分析方法的可靠性,选取局部减薄管道与相应无缺陷管道失效时塑性区体积比为失效模式量化指标,建立了管道失效模式与局部减薄几何参数的对应关系.结果表明:采用中高强度钢材的光面管跨度和局部减薄环向长度对减薄管失效模式的影响可忽略;局部减薄厚度不大于0.5倍壁厚时,采用中高强度钢材的光面管失效模式仅由局部减薄厚度控制,否则光面管失效模式由局部减薄厚度和局部减薄轴向长度共同控制. 相似文献
45.
46.
张凤明梁正伟薛虎东王嘉伟 《包钢科技》2022,(4):51-54
在实验室进行了不同稀土Ce含量的热轧态U75V钢轨冶炼及轧制,重点针对轧后钢轨低温冲击性能、低温断裂韧性进行对比分析。试验结果表明,热轧态U75V钢轨加入0.0056%稀土Ce后,钢轨常温冲击韧性可提高30%左右,-60℃低温冲击韧性可提高60%左右;钢轨-20℃KIC平均值提高14%左右,钢轨-60℃KIC平均值提高15%左右,稀土Ce的加入进一步提升了热轧态U75V钢轨低温韧性。 相似文献
47.
48.
煤炭作为我国主要的能源,在国民经济的发展中起着重要作用,为便于工业化操作,降低高灰熔点煤的温度是非常必要的。选择了熔点较低的胶泥,按一定的配比加入三种高熔点煤(大同煤、准东煤和长平煤)中,探究胶泥对高灰熔点煤灰熔融特性的影响。结果表明,胶泥可以降低三种高熔点煤的灰熔点,但三种煤灰熔融温度降低程度与胶泥的含量不呈线性关系。胶泥对三种煤灰熔融温度降低的效果呈现:大同>准东>长平;胶泥降低灰熔点主要因为胶泥中的碱性氧化物含量高,酸性氧化物含量低,易与氧结合,相反碱性离子的离子势低,降低多聚物的聚集,从而降低了灰熔点。 相似文献
49.
安装误差对齿轮测量中心的测量结果影响较大。 针对其中 ZC1 蜗杆螺旋线偏差评定问题,在齿轮测量中心 ZC1 蜗杆
螺旋线测量原理基础上,分析了安装误差对蜗杆测量的影响机理,建立了安装误差修正模型,并依据螺旋线偏差定义建立了基
于安装误差修正的 ZC1 蜗杆螺旋线偏差评定方法。 在齿轮测量中心上对 ZC1 蜗杆开展了螺旋线偏差测量试验,得到初始安装
状态和安装误差条件下的螺旋线偏差评定结果,对比初始安装状态,安装误差修正前后多次测量结果之间的最大差异由
76. 2 μm 降为 4. 2 μm。 提出的 ZC1 蜗杆螺旋线偏差评定方法可有效减小齿轮测量中心测量过程中安装误差对螺旋线偏差测
量结果的影响。 相似文献
50.
王嘉伟 《信息技术与网络安全》2022,(3):59-64
为了提高微观交通仿真中车辆跟驰建模的准确性与泛化能力,将物理类模型与深度学习相结合,提出一种基于双向GRU(门控循环单元)与残差拟合的跟驰模型框架.该框架使用双向GRU网络对物理类跟驰模型预测值与真实值的残差进行学习,并在NGSIM公开数据集上进行测试.通过对比IDM、GIPPS、GM三种跟驰模型下的残差拟合效果,表明... 相似文献