阴离子交换色谱中色谱柱温度对氨基酸保留的影响

摘要研究了阴离子交换色谱中色谱柱温度对氨基酸保留的影响。实验采用氧氧化钠和醋酸钠作为淋洗液在DionexAminoPac PA10阴离子交换柱上分离氨基酸,色谱柱温度为20-40℃。氨基酸的保留表现为吸热行为（随温度升高,保留增强）或放热行为（随温度升高,保留减弱）。温度对弱保留氨基酸的保留有明显影响。利用温度对弱保留氨基酸保留影响上的差异,通过改变柱温可以改善两种相近洗脱氨基酸之间的分离状况。温度对强保留氨基酸的保留无明显影响。弱保留氨基酸的范特霍夫曲线（Ink与1/F关系曲线）具有良好的线性关系。     

直接电导检测-离子排斥色谱法测定碳酸氢根

发展了直接电导检测一离子排斥色谱测定碳酸氢根的方法。以Shim-pack SCR-102H离子排斥色谱柱为分离柱,选用对羟基苯甲酸为淋洗液,考察了淋洗液浓度、流速、色谱柱温度对碳酸氢根保留时间的影响。确定最佳色谱条件为：以0．1mmol／L对羟基苯甲酸为淋洗液,流速1．0mL／min,色谱柱温度40℃。在此条件下,碳酸氢根的保留时间在12min之内,检出限（S／N=3）为0．8mdL,连续5次测定峰面积的相对标准偏差为0．4％。将方法应用于可乐样品的分析,加标回收率为96．5％。     

电流型气体传感器的研究进展

气体传感器在生产生活中发挥了重要的作用，它将气体浓度信号转换成电信号直观显示出来，在大气污染防治、生产生活环境检测、医疗卫生等部门广泛应用。文中重点对各类电流型气体传感器的检测机理、结构、材料及实际应用中存在的问题，检测该类气体传感器重要性能、指标进行了阐述，并介绍了一些新型材料在电流型气体传感器的应用以及该类气体传感器的发展趋势。     

基于异构图注意力的工业设备故障诊断知识图谱补全方法

针对工业设备故障诊断知识图谱故障实体属性残缺、故障关系链接缺失的问题,本文提出了一种基于知识图谱异构图注意力网络(knowledge graph heterogeneous graph attention network, KGHAN)模型的工业设备故障诊断知识图谱补全方法,通过对故障实体概念补全和故障关系链接补全完善了工业设备故障诊断知识图谱.所提KGHAN模型在异构图注意力网络模型的基础上,融合了故障知识结构信息和故障图结构信息,有效地表征了故障实体和故障关系的嵌入表示,提高了故障实体概念补全任务的准确率和故障关系链接补全任务的命中率.将所提工业设备故障诊断知识图谱补全方法应用在国内某企业的工业设备故障运维数据上,结果表明,故障实体概念补全任务的准确率提高了约10%,故障关系链接补全任务的命中率提高了约37%,验证了方法的有效性.     

基于神经网络的区域地壳稳定性评价

在重大工程的选址中,由于多种影响因素的控制和复杂的非线性相关关系,如何建立统一的数学模型,充分利用已有地质资料,对区域地壳稳定性做出早期的准确评价一直是一个难题。基于人工神经网络方法,建立了区域地壳稳定性评价的数学模型,并介绍了计算方法。以沂沭断裂带区域地壳稳定性定量评价为例,介绍了模型结构和关联系数矩阵的确定方法,在模型中,考虑地形地貌、含水层岩性、地下水活动、地质构造、地震活动等多种因素的影响,对区域地壳稳定性进行了定量评价。同时,选取多种运算参数,分析了模型参数对运算的影响。依据计算结果,对研究区的铁路选线和今后的研究工作提出了几点认识和建议。     

基于ANN的煤层顶板导水断裂带高度预测

为预测煤矿顶板导水断裂带的最大高度，分析了顶板导水断裂带发育的影响因素，提取了10个指标形成裂高预测指标体系，并收集整理了近10 a来我国24项裂高观测数据，建立了样本数据库.基于BP人工神经网络的理论及方法，建立了煤层开采工作面顶板导水断裂带高度预测模型，模型检验成功.依据计算权值，分析了各指标对裂高的影响程度，提出工作面倾斜长度、埋深对裂高影响较大并加以解释.     

急倾斜煤层开采覆岩变形分析及其应用

分析了碎屑结构煤系地层岩体变形破坏的岩体力学特征及断裂带导水机理,认为岩体体积扩容是工作面顶板破坏内导水性增强、形成导水断裂带的根本原因.应用FLAC^3D模拟分析了连续介质、大变形条件下急倾斜特厚煤层开采引起的覆岩体积应变分区特征,分为连续介质条件下的内部塑性破坏－压缩区、扩容区及外部弹性压缩区.依据垮落带形成过程中的体积变化特征,将连续介质条件下获得的内部塑性破坏－压缩区划为垮落带;扩容区划为断裂带;以分隔扩容区与外部弹性压缩区的体积应变0等值线最大高度确定防水煤柱高度.此方法应用于开滦赵各庄2137急倾斜特厚煤层开采工作面,确定上部防水煤柱高度为63.8 m.     

基于机器学习的风机发电机绕组温度故障诊断与预警分析

为减少风电机组因故障停机造成的经济效益损失,围绕风机发电机绕组温度的故障预警分析和故障原因诊断进行研究,通过对比XGBoost等多种机器学习模型预测效果,最终选用XBGoost算法建立故障预警模型对发电机绕组进行实时监测,利用MSE、R2等多个指标评价XGBoost模型,结果显示其准确率良好（R2=0.9949）。本文提出的模型预警系统可以实时监测风机发电机绕组温度变化趋势,提前发出预警,最大限度的减少风机因停机造成的损失。     

全员参与的"清仓式"质量管理体系审核模式的探索与实践

针对传统质量管理体系审核模式中,人员参与度有限,审核样本有限等特点,本文从策划、实施、监督、改进四个方面,创新性地提出阐述了全员参与的"清仓式"质量审核模式.该模式由全体员工积极参与,极大扩展了审核的广度和深度,充分自查暴露了组织在质量运行过程中存在的问题,为后续组织的质量全面提升改进指明了方向.     

煤层开采顶板导水裂隙带高度预测研究

为科学设计防水煤(岩)柱尺寸,探讨研究了顶板导水裂隙带高度预测方法.依据顶板导水裂隙带高度与各影响因素之间难以定量的复杂非线性关系,选择具有非线性映射、泛化及容错功能的BP人工神经网络方法,提取8个预测指标,以开滦等18个矿区顶板导水裂隙带高度测试数据形成样本集,建立了导水裂隙带高度预测的三层BP网络.网络以极小误差通过检验,网络计算得到各指标影响权重大小分布与目前的研究认识吻合极好,说明该方法具有合理及适用性.