基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究

当前电网数字化转型升级，且电力变压器智能健康管理技术快速发展，而在运维过程中存在信息关联性弱以及决策生成效率低的问题。目前，知识图谱在航天器运维等其他工业领域已有应用，知识查询效率显著提升。电力变压器运维领域鲜有知识图谱构建相关文献，且针对电力变压器运维领域公开数据较少、运维知识难以被有效挖掘的问题，该文提出一种基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法。首先获取电力变压器领域公开文献，并使用正则匹配的样本生成方法对电力系统事故调查报告等半结构化语料进行样本增强，构建电力变压器运维领域的训练数据集；然后应用ALBERT-BiLSTM-CRF深度学习算法从电力变压器相关文献与事故调查报告中抽取了电力变压器运维实体，并将此算法与传统深度学习算法进行对比，验证了此方法的优越性；接着，利用融入了ALBERT和注意力机制的ALBERT-BiLSTM-Attention深度学习算法对电力变压器运维实体进行关系抽取，相较于其他深度学习算法，此算法在电力变压器运维领域文本中具有更好的表现；最后使用Neo4j图数据库对知识图谱进行可视化呈现，并实现了基于电力变压器运维知识图谱的辅助决策功能。     

北方某城市河道底泥分析工程实例

<正>北方某城市河道流速缓慢，污染汇入量大，全河道存在不同程度的污染物淤积情况，污染状况恶化，大量堆积的厌氧污泥淤积，水体恶臭，生态环境的恶化极大的影响了周边的环境，严重影响了周边居民的身体健康，给社会经济、环境的可持续发展带来严峻挑战。在一系列外源污染控制措施后，虽然入河污染量得到有效控制，但由于底泥的释放作用，底泥的污染仍然对水体黑臭有很大贡献。因长期积累底泥量过大，若全部清淤处置难度较大，且基于此现象，     

竹/涤混纺面料耐熨烫变色的研究

竹/涤混纺面料高温熨烫后存在变色程度大的问题，文章对其影响因素进行了探讨。试验结果表明，经蓝色活性染料染色后的竹/涤混纺面料高温熨烫后变色严重，总色差值ΔE较大。高温熨烫后布面pH值变化幅度在0.3以上，添加酸性调节剂后，总色差值ΔE较小，色光稳定。     

基于收纳性的高校宿舍家具设计

根据教育部最新数据显示，2022年我国高校毕业生人数已经达到了1076万，较去年同期增加167万。在宿舍居住空间内，由于面积限制、个人物品数量多以及种类复杂的因素导致现有宿舍家具无法满足高校大学生对物品的收纳需求。本文通过实地调研、文献搜集等方法分析大学生宿舍现状及痛点，总结因宿舍空间面积有限、家具功能单一以及学生物品过多导致收纳空间不足的问题。结合现有宿舍家具的设计原则，以此发掘设计要点，为满足物品收纳需求，结合案例提出基于收纳性的高校宿舍家具优化设计方法，为今后高校宿舍家具产品优化设计提供一定的参考。     

太赫兹隐身涂层反射率参考样品的仿真设计

为解决太赫兹隐身材料测试评价的准确性问题，采用计算机仿真技术设计提出了一种仿真模拟方案设计太赫兹隐身材料测试标准物质的方法。通过仿真模拟计算直径2 mm、高度3 mm的金属圆柱下表面雷达散射截面(RCS)，其模拟结果与理论解基本重合证明了模拟技术方案的准确性及可行性。以聚氨酯树脂为基体，铁氧体、炭黑为填料模拟设计不同介电参数的涂层涂覆在金属圆柱体表面，形成三种具有不同太赫兹波损耗能力的吸波体，通过仿真计算方法计算其RCS。最终成功模拟设计出三种在0.1～3 THz的频率范围内标称值为-5,-12,-20 dB的标准物结构。等效反射率均满足±2 dB的标准物设计要求，达到了最初的设计目的。该模拟设计研究结果为太赫兹隐身材料测试标准物的实际实验合成提供了一定的思路。     

掺银木质素基碳纤维的制备及电催化性能研究

用静电纺丝法制备了高浓度木质素基纤维垫，经热稳定和碳化，纤维垫转化为木质素基碳纤维，用作银纳米颗粒载体。用环境扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、激光拉曼光谱(Raman)、能量色散X-射线光谱(EDS)等对材料进行表征，组装成全固态锌空气电池进行测试。当木质素、聚乙烯醇(PVA)和银纳米颗粒质量比为4∶4∶1时，制备的掺银纳米颗粒木质素基碳纳米纤维(CNFs-Ag)催化剂的极限电流密度为5 mA/cm²，塔菲尔斜率为112.6 mV/dec，电子转移数为3.9，毒性物质产率低于10%，稳定性及耐甲醇性能优于20%(wt)商用铂碳催化剂(Pt/C)，具有优异的氧还原电催化性能和广阔的的应用前景。     

响应面法优化煤矸石基PASC制备及絮凝机理研究

利用煤矸石为原料制备聚硅酸氯化铝(PASC)絮凝剂，以PASC对煤泥水的去浊率为指标，通过单因素实验探究pH、聚合时间、聚合温度对PASC絮凝性能的影响，在此基础上进行响应面实验优化制备参数。利用XRD,FTIR,SEM和Zeta电位等测试方法对PASC进行理化表征，探究其絮凝机理。结果表明：响应面实验模型的相关系数R²=0.989 0,响应面优化模型可靠，在pH=3.32,温度44.3℃下聚合2.2 h,所得PASC对煤泥水的去浊率预测值为99.13%,3次验证实验显示PASC对煤泥水去浊率的平均值为99.11%,预测值与实验值仅有0.02%的误差；三因素按对煤泥水去浊率显著性由大到小依次为pH、聚合时间、聚合温度；XRD分析显示PASC中主要是NaCl衍射峰，非晶态衍射峰表明其形成了新的无定型聚合物，FTIR分析表明PASC内部存在Al—O—Si等多种成键作用，SEM分析表明PASC形貌呈高聚集度的簇团网状或分枝状结构；PASC为阳离子型无机高分子絮凝剂，粒度分布分析结果预示着PASC通过吸附电中和、吸附架桥以及网捕卷扫作用使得煤泥胶粒絮团，最终沉降。     

新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用现状及展望北大核心CSCD

输变电设备是电网电安全的基石,对输变电设备进行监测并对其状态进行评估可提早发现其潜在隐患,避免事故扩大造成不必要的损失。新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用不断普及,对新一代人工智能关键技术及其在输变电设备状态评估中的应用现状进行整理、归纳及分析,并对未来发展趋势予以展望,有助于输变电设备状态评估领域的科研工作开展。首先,梳理新一代人工智能基本技术及高级应用,包括数据增强技术、图像检测及目标识别技术、自然语言处理技术、迁移学习技术以及强化学习技术等;然后,对新一代人工智能技术应用于输变电设备状态评估中的难点问题与优势所在进行了分析;在此基础上,概述新一代人工智能技术在输变电设备状态评估的应用场景,包括故障辨识技术、电力视觉技术及健康管理技术等;最后,对新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中应用研究所面临挑战及发展趋势进行展望。     

基于卷积神经网络的酵母出芽特征识别方法

在酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)的细胞衰老研究中，微流控芯片可以实现单个酵母细胞的捕获和培养，同时用光学显微镜进行时序图像拍摄，最后分析图像得到细胞的复制寿命。针对基于“漏碗”式捕获结构的微流控芯片长时序酵母细胞实验图像，为提高处理效率，提出了一种基于卷积神经网络的高效算法，用于提取酵母细胞在衰老过程中的出芽特征。经验证，提出的算法模型准确率达到95%,F1 score指标达到平均90%以上，具有较高的可靠性。为深度学习方法在生物医学图像处理领域的应用提供了新的思路。     

锂电解槽的热场分析

为了提高金属锂电解槽的电解效率,以600 A锂电解槽为研究对象,利用多物理场仿真软件对金属锂电解槽在不同电压和不同外辅热温度下进行三维热场模拟,并结合实验进行分析.结果表明,在同一水平面上,电解槽温度较高的区域在阴阳极之间,阳极表面温度要高于阴极表面,越靠近阳极其熔盐电解质温度越高,电解槽四周温度相对较低;当直流电压为...