聚合物系的挥发分脱除——起泡脱挥机理及模型

聚合物系的挥发分脱除(以下简称脱挥)是聚合物生产中的关键工艺之一。本文对国外有关聚合物系脱挥领域的文献作了综述,介绍了聚合物脱挥的基本概念,重点描述了起泡脱挥传质中气泡的成核、生长、破裂,气泡合并、凝聚的机理以及它们的表达式,并介绍了几种起泡脱挥的模型。     

正丁基锂的生产、贮存及安全操作

在3t／a正丁基锂(П-Buli)生产装置中，以环己烷或链烷烃溶剂油为溶剂，在<40℃的情况下，使分散的锂砂与氯代正丁烷(n-BuCl)反应合成n-Buli。所得产品可在纯度>99．99％的氮气保护下，室温贮存57天无明显变化，仍可有效地用作生产SBS的聚合引发剂。     

ICP法测定锌液中的5种元素

采用电感耦合等离子发射(ICP)光谱法对锌液中的铁、铝、铜、铅、锑的分析方法进行了试验。通过对分析谱线、射频发生器(RF)功率、雾化器流量、溶液提升量的选择,确定了仪器的最佳工作条件。并考察了试样基体、硝酸用量对分析结果的影响,考察了方法的检出限、精密度和回收率。试验证明:方法具有简便、快速、灵敏度高、检出限低的特点,可以满足分析要求。     

一种天然维生素E微囊的制备及其性能表征

使用几种不同的壁材及乳化剂对天然维生素E进行微胶囊化,通过对比微囊化效果确定最佳选材及条件,并对最终产品各项性能指标进行测定.结果表明,最佳壁材为纯胶(GUM 2000)与蔗糖,最佳乳化剂为蔗糖酯S1570(HLB 15),壁材比例m(纯胶)∶ m(蔗糖)为2∶1,乳化剂加入量为0.5％,喷雾干燥进风口温度180～19...     

基于有色Petri网的1553B总线建模及分析

针对1553B总线的实时性评估问题,提出一种基于有色Petri网(Colored Petri Net,CPN)的1553B总线模型;该模型基于分层建模的思想,分别建立了1553B总线的拓扑模型、总线控制器模型、远程终端模型和总线信道模型,有效刻画了1553B总线的拓扑结构和动态行为;仿真实验验证了所建模型的正确性和有效性,该模型可为构建满足特定实时性要求的1553B总线系统提供理论依据。     

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题,提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进,残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络,软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息,这些阈值通过子网络自动学习。实验表明,该方法具有良好的性能,优于其他深度神经网络方法。     

采用深度迁移学习定位含直驱风机次同步振荡源机组的方法

随着新能源电力电子器件的广泛接入,电力系统次同步振荡问题的诱发机理越来越复杂.为了能够及时定位到诱发次同步振荡的机组并采取措施,基于深度迁移学习提出了一种次同步振荡源定位的方法.该方法首先依据开环模式谐振理论构建仿真系统,并在仿真系统中获取训练数据样本;其次,运用卷积神经网络(CNN)进行振荡源特征提取并建立训练定位模型;最后,通过迁移学习将训练模型迁移到实际系统,以实现定位模型的应用.为验证所提方法的有效性,设计了含直驱风机并网的电力系统的仿真系统测试算例.结果表明,该方法相比于传统的特征值分析方法,具有定位准确率高、在线应用方便等优势.该方法能够在较短时间内给出判别结果,为实现振荡源的在线识别奠定了基础.     

基于对抗式迁移学习的含柔性高压直流输电的风电系统次同步振荡源定位

风电场经柔性高压直流输电(VSC-HVDC)接入交流系统会产生次同步振荡(SSO),定位风电场SSO源并及时采取针对性抑制措施是迫切需要解决的问题.该文通过建立风电场经VSC-HVDC并网电力系统线性化模型,分析风电场因发生交互而诱发SSO的机理,提出基于对抗式迁移学习的风电场SSO源定位方法.该方法通过对仿真系统与实际系统的振荡特征进行对抗学习,缩小了仿真系统与实际系统的域差异,实现仿真系统离线建立的定位模型能够迁移到实际系统中进而对风电场次同步振荡源进行在线定位.通过设计多风电场经VSC-HVDC并网电力系统应用案例,验证分析了所提方法在不同系统中均具有较高的定位精度.这对电网调度运行基于广域测量系统识别振荡源或提供振荡抑制策略具有重要参考价值.