化学实验室中的微电子技术与微计算机(下)

<正> 四、现代化的分析仪器 化学实验室中反应物及生成物的组分分析、物性分析是很重要的。早在六十年代,计算机就进入了化学分析的领域。七十年代以来,微型计算机及微电子技术更加蓬勃发展,更加促进了化学分析仪器的数学化与自动化。八十年代后,工业先进国家的各种分析仪器几乎都是带微计算机的。 微电子技术与微计算机在分析化学中的应用,近20年来的发展,主要解决分析仪器输出信号的噪声处理,谱峰的积分、解析、定量计算,谱图检索及操作自动化等,经历了离线处理与在线处理及整个仪器全自动化几个阶段。     

面向新型电力系统的风电调频技术分析

在我国未来的新型电力系统中,风电将承担调频任务,保障电力系统安全稳定地运行。为了系统概述风电调频的研究现状,总结了风电机组调频技术、风电场调频技术及相关的建模及策略研究。风电机组的调频方式主要包括转子动能控制、功率备用控制和联合控制。风电场参与调频需要机组间的相互配合以最大化调频效果,也可以通过外加辅助设备协助调频。风电调频策略依托于模型的建立,然而目前风电场的模型均采用等值化方法,与实际电力系统存在一定差距。未来的发展中,应进一步优化模型,完善调频策略,早日实现工业应用。     

基于小波分解和游程长度矩阵的医学图像检索

为了提高医院图像检索系统对医学图像的检索精度,对基于内容的图像检索方法进行了全面的研究.深入地分析了小波变换和游程长度矩阵在图像检索中的优点,创造性地提出了一种融合小波分解和游程长度矩阵的检索算法.该算法充分利用小波变换可以对图像进行的多尺度分析的优点,以及游程长度矩阵可以描述图像内灰度与游程长度分布规律的优点,使用高斯分布将小波分解后的各尺度图像游程长度矩阵特征进行合理融合.将仿真算法和其它算法进行比较,比较结果表明该方法能有效地提高图像检索的精确度.     

分层特征融合注意力网络图像超分辨率重建

目的 深层卷积神经网络在单幅图像超分辨率任务中取得了巨大成功。从3个卷积层的超分辨率重建卷积神经网络（super-resolution convolutional neural network,SRCNN）到超过300层的残差注意力网络（residual channel attention network,RCAN）,网络的深度和整体性能有了显著提高。然而,尽管深层网络方法提高了重建图像的质量,但因计算量大、实时性差等问题并不适合真实场景。针对该问题,本文提出轻量级的层次特征融合空间注意力网络来快速重建图像的高频细节。方法 网络由浅层特征提取层、分层特征融合层、上采样层和重建层组成。浅层特征提取层使用1个卷积层提取浅层特征,并对特征通道进行扩充;分层特征融合层由局部特征融合和全局特征融合组成,整个网络包含9个残差注意力块（residual attention block,RAB）,每3个构成一个残差注意力组,分别在组内和组间进行局部特征融合和全局特征融合。在每个残差注意力块内部,首先使用卷积层提取特征,再使用空间注意力模块对特征图的不同空间位置分配不同的权重,提高高频区域特征的注意力,以快速恢复高频细节信息;上采样层使用亚像素卷积对特征图进行上采样,将特征图放大到目标图像的尺寸;重建层使用1个卷积层进行重建,得到重建后的高分辨率图像。结果 在Set5、Set14、BSD（Berkeley segmentation dataset）100、Urban100和Manga109测试数据集上进行测试。当放大因子为4时,峰值信噪比分别为31.98 dB、28.40 dB、27.45 dB、25.77 dB和29.37 dB。本文算法比其他同等规模的网络在测试结果上有明显提升。结论 本文提出的多层特征融合注意力网络,通过结合空间注意力模块和分层特征融合结构的优势,可以快速恢复图像的高频细节并且具有较小的计算复杂度。     

基于等离子增强技术石墨衬底上低温制备GaN薄膜及其性能的实验研究

采用电子回旋共振等离子体增强金属有机物化学汽相沉积技术在石墨衬底上低温沉积制备出高质量GaN薄膜,采用三甲基镓(TMGa)和氮气(N2)作为制备GaN的反应源.采用X射线衍射分析、电子扫描显微镜以及室温光致发光谱测试系统对不同制备温度的GaN薄膜特性进行系统的表征研究.结果 表明,在优化的制备工艺条件下(制备温度450...     

风电调频能力的潜力分析

随着风电并网装机容量的增加,充分挖掘风电调频潜力对提高电网稳定性和电网吸纳风电能力至关重要。通过分析134台风电机组的风电场运行数据,从短时间能量释放的角度,在风电火电协同场景下开展风电调频能力的分析。结果表明：火电调频具有0～30 s能量释放不及时的缺点,燃料投入的可控使其具有持续调频的优点;风电调频能量随输出功率和机组投运台数的增加而增加,风电调频具有0～30 s快速响应的特点;风电0～30 s调频能量释放潜力涵盖了电力系统小幅频率波动和大频差扰动调节时间尺度,能够弥补火电0～30 s能量释放不及时的缺点,降低大频差扰动频率下降幅度;风电火电协同运行场景下,风电调频能量随供电率的增加而增加,其0～30 s调频能量大于火电,协调运行可优势互补,具有较大的调频潜力。     

一种基于进化模型的聚类算法

对于模糊聚类算法对初值或者隶属度矩阵敏感,不能保证收敛到全局最优解的问题,文中提出了一种新的进化聚类算法遗传模拟退火聚类算法SAGA-FCM。利用模拟退火算法较强的局部搜索能力和遗传算法较强的全局搜索能力,以避免模糊聚类算法收敛到局部极值或鞍点。实验对不同的人工数据集进行测试,结果分析表明SAGA-FCM算法有比较好的收敛值和收敛速率,具有良好的聚类效果。     

采后小白菜叶绿体色素含量变化及其叶绿素降解动力学的研究

目的 探究采后小白菜贮藏过程中叶绿体色素的代谢变化及其叶绿素降解的动力学模型。方法 以采后“上海青”小白菜为试材, 分别将其贮藏于室温(20 ℃)、低温(2 ℃)及冰温(-0.5 ℃)条件下, 研究其总叶绿素、叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素及叶黄素的代谢变化, 并对其叶绿素的降解进行动力学模型拟合。结果 采后小白菜贮藏过程中总叶绿素、叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素均发生不同程度的降解, 低温和冰温贮藏均可减缓其降解, 其中冰温贮藏减缓效果最佳。叶绿素a含量与叶绿素b含量的比值、β-胡萝卜素含量与总叶绿素含量的比值以及室温贮藏条件下叶黄素含量与总叶绿素含量的比值均呈现不同程度的上升趋势, 而低温和冰温贮藏环境中的叶黄素含量与总叶绿素含量的比值总体则呈现下降趋势, 但贮藏6 d后下降不显著。此外, 叶绿素的降解反应符合零级动力学反应模型, 拟合调整决定系数(Adj.R2)均大于0.93, 降解活化能为95.53 kJ/mol, 降解动力学模型为k=6.51×1015?exp(9.553×104/RT)。结论 采后小白菜贮藏过程中叶绿体色素的代谢变化受贮藏温度影响较大, 其叶绿素降解反应符合零级动力学反应模型。     

高参数大容量电站锅炉过热器再热器的超温问题和炉内壁温在线监测

针对我国超临界和亚临界大容量锅炉过热器再热器的超温爆管及管内氧化垢事故,用电厂实例综述了发生这些事故在运行和设计两方面的因素,指出在运行中减小过热器再热器管组沿宽度的温度偏差是避免这种事故的重要手段.采用具有精度高而且功能齐全的管子炉内壁温在线监测系统可以实现锅炉的实时小偏差运行,减少氧化垢的生成并延长高温管屏的使用寿命.     

基于LabVIEW机器视觉的微小位移动态测量

本文采用LabVIEW机器视觉平台开发设计基于USB摄像头的微小位移测量系统。使用LabVIEW软件平台编程控制USB摄像头．采集显微镜中放大物体前后移动的图像，通过计算物体图像移动像素点数来测量物体移动的微小位移。本测量系统摄像帧速为30帧/秒．可以实现微小位移的动态测量。