酸性亚硫酸盐预处理桉木的分步和同步糖化发酵

本文以酸性亚硫酸盐预处理的桉木为原料,比较了不同固体浓度条件下进行分步(SHF)和同步(SSF)糖化发酵的水解与发酵产物得率。结果表明,SHF适合于固体浓度较低(2%和6%,w/w)的操作条件,当纤维素酶用量为20 FPU/g纤维素,酵母浓度为1g/L时,水解率可分别达到99.8%和94.8%,乙醇得率为94%和89%。SSF比SHF更适合于高浓的操作条件,当底物浓度为24%时,最高乙醇浓度可达56.7 g/L,是SHF得到乙醇浓度的1.7倍。     

基于粗糙集的火灾图像特征选择与识别

针对图像型火灾探测方法检测准确度和实时性间的矛盾,提出了基于粗糙集的火灾图像特征选择和识别算法。首先通过对火焰图像特征的深入研究发现,在燃烧能量的驱动下火焰的上边缘极不规则,出现明显的震动现象,而下边缘却恰恰相反; 基于此特点,可利用上下边缘抖动投影个数比作为火焰区别于边缘形状较规则的干扰。然后,选择火焰的6个显著特征构造训练样本,在火灾分类能力不受影响的前提下,使用实验所得的特征量归类表对训练样本进行属性约简,并将约简后的信息系统属性训练支持向量机模型,实现火灾探测。最后与传统支持向量机火灾探测算法做了比较。实验结果表明:将粗糙集作为支持向量机分类器的前置系统,把粗糙集理论的属性约简引入到支持向量机中,可以大大消除样本集冗余属性,降低了火灾图像特征空间的维数,减少了分类器训练和检测数据,在保证识别精度的同时,提高了算法的速度和泛化能力。     

井下变电所监控系统及其接入方案

介绍了煤矿井下变电所监控监测系统的设计方案。该系统可实现对变电所各模拟量和开关量的监测。将其接入到Rockwell三层网络结构中的控制网络 ,可实现变电所相关设备的实时控制及信号采集     

C-V模型在红外视频火灾图像分割中的应用

针对大空间中红外视频火灾图像边缘模糊,不易准确分割问题,研究了一种基于背景差分和C-V模型的分割方法。通过背景差分得到运动图像;利用形态学处理得到完整的运动区域,并获得其外接矩形;以外接矩形作为C-V模型的初始轮廓曲线进行分割,得到封闭、完整的运动目标轮廓。该算法避免了对整幅图像分割,减少了运算量。通过实验仿真并与阈值分割算法比较,证明了该算法的准确性和有效性,有利于下一步火灾特征提取与识别。     

淀粉基固着剂控制DCS的特性分析

将一种淀粉基固着剂─低分子量高阳离子度淀粉(LHCS)与传统的聚胺(PA)固着剂分别作用于以树脂酸、脂肪酸组成的溶解与胶体物质(DCS)模型物,通过测定模型物Zeta电位、阳离子需求量等的变化比较了二者的不同作用效果,并通过气质联用仪(GC-MASS)分析模型物各种组分含量的变化,考察LHCS去除DCS的特性。结果表明,LHCS去除脂肪酸、树脂酸的效果优于传统的PA,另外脂肪酸相比于树脂酸更容易被LHCS和PA去除。