纤维素与多氢原料共热解的协同效应

为探究典型生物质原料纤维素与多氢原料聚乙烯共热解过程中官能团的相互作用及协同效应，本文利用傅里叶变换红外光谱仪、热裂解-气相色谱/质谱联用仪、热重-质谱及流化床对纤维素及其与聚乙烯混合共同热解实验产物进行分析。傅里叶变换红外光谱实验表明，纤维素红外谱图的主要基团为CH₃、CH、CH₂，多氢原料的加入均会提升碳氢基团的相对含量。热重-质谱实验表明纤维素的实验主要产物为C₃H₈，聚乙烯的加入会提升C₂H₄的离子流强度。热裂解-气相色谱/质谱联用实验表明，纤维素的热解产物以左旋葡聚糖为主，聚乙烯的加入使得纤维素中烃类的含量得到较大幅度的提升，HZSM-5的催化使得芳烃类产物的相对含量得到提升。流化床热解验证实验的总体趋势与PY-GC/MS实验一致，在纤维素与聚乙烯共热解的基础上再加入HZSM-5催化，可以得到最佳的实验效果。     

基于超像素和随机游走的交互式分割算法

交互式图像分割通过先验信息指导获取图像中人们感兴趣的部分,但是现有算法无法在效率和精度上实现平衡。为了解决此问题,提出了一种基于超像素和随机游走的快速交互式分割算法(random walk on superpixel, SPRW)。首先,将图像预分割为具有局部相似性的超像素区域,使用像素颜色均值对超像素区域表示;其次,根据人工标记的先验信息建立F-B图结构,扩展随机游走的范围,并使用随机游走的方法求解,获得硬分割结果;最后,针对分割结果的边界不光滑问题,提出改进的抠图算法(fast robust matting, FRB)进行二次处理,得到软分割结果。在BSD500和MSRC数据集上的实验证实,所提出的硬分割方法与其他算法在时间和平均交并比等指标上有较大优势;在Alpha Matting数据集上的实验充分证实所提出的软算法在提高效率的同时精度也有一定的提升;此外,在生活照更换背景的实验上展现了该算法的应用价值。