基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性仿真分析及实验研究

为分析喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性,设计用于冷却复合陶瓷薄片的喷流冷却系统.利用湍流换热理论和计算流体动力学仿真方法建立喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的流固耦合热仿真模型,定义评价其冷却能力和冷却均匀性的定量参数.根据该仿真模型得到喷流冷却系统的最优设计参数,并进行实验验证.使用163孔喷板,流量为0.2kg/s,入口温度为20℃,在1200 W泵浦时获得359 W激光输出功率,并测得复合陶瓷薄片上表面的最高温度为92℃.激光输出功率与复合陶瓷薄片上表面温度均与泵浦功率呈近似正线性关系,且温度的实验值与仿真值相符度较高.     

高熵合金辐照硬化与力学性能研究

高熵合金由于多主元元素混合引起高熵结构效应，使其具有优异的物理、力学和化学特性，如高强度、高耐磨性、耐蚀性、热稳定性、优异的抗辐照性能等。然而，辐照诱发高熵合金材料的硬化行为和力学性能预测仍缺少相关研究，严重地限制了对其长期服役后材料性能的评估。基于晶体塑性理论结合实验结果，研究了空洞形状依赖的硬化行为、位错环诱发的硬化行为以及氧化物弥散增强的高熵合金力学性能。研究发现，考虑多面体空洞与位错的概率依赖的空间交互作用，能够更加准确地预测辐照金属的屈服应力；晶格畸变对屈服强度，有着重要的贡献；氧化物弥散相对位错运动起强烈钉扎的作用，从而对强度产生影响，直接决定抗辐照性能。高熵合金作为一种具有综合优异力学性能的新型结构材料，在先进核能系统中有望被广泛应用，比如核反应堆的核燃料包壳管。     

交通事故的时空热点分析

针对目前交通事故分析中时空维度分离的不足，以H市2013―2015年的交通事故数据为研究对象，根据自组织神经网络、平行坐标系、时空颜色矩阵和时空网络核密度估计、热点分析法，分别从行政区划以及道路网络上进行交通事故的时空特征分析，从宏观和微观角度揭示交通事故的时空热点区域。结果表明，整体来说，在空间上，H市交通事故热点区域4个街道高于8个镇，呈明显的“两带一中心”分布，即硖许线与101省道形成的带状区域和市政府所在的行政中心区域；时间上，早、晚高峰时段最为严重，夜晚较为轻微，呈明显的区域特征分布，即工业办公区热点出现在早高峰时段，生活住宅区热点出现在晚高峰时段，商业消费区热点出现在夜晚时段。     

TiO2/SnO2复合空心球在染料敏化太阳能电池中的应用

采用模板辅助法制备了SnO2/TiO2复合空心球,样品直径为1.5~4.0μm,比表面积达到了92.9 m^2·g^-1,复合空心球表现出优越的光散射性能.以这种复合空心球作为染料敏化太阳能电池的光阳极,电池的光电转换效率可达到7.72%,高于SnO2微米球(2.70%)和TiO2微米球(6.26%).此外,以锐钛矿型TiO2纳米晶作为底层,SnO2/TiO2复合空心球作为光散射层制备的双层结构光阳极,电池光电转换效率进一步提升至8.43%.     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测，基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型，集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力，提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照，以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证，结果表明，Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模，注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减，提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。     

2,6-二甲基-4-芳基-1,4-二氢吡啶衍生物的合成及其与牛血清白蛋白的相互作用

以芳香醛（1a~1d）、乙酰乙酸甲酯（乙酰乙酸乙酯）、乙酸铵和无水乙醇为原料,采用一锅法合成了5个2,6-二甲基-4-芳基-1,4-二氢吡啶衍生物（2a~2e）,其结构经¹H NMR, IR和MS(EI)表征。应用荧光光谱法和紫外光谱法研究药物分子2a与牛血清白蛋白（BSA）的相互作用。结果表明：药物分子对BSA有较强的猝灭作用,其猝灭机理为静态猝灭,药物分子与BSA间的作用力主要为疏水作用力。     

聚L-半胱氨酸/还原氧化石墨烯/Nafion修饰玻碳电极对芦丁的电化学传感行为研究

本文采用滴涂法制备了还原氧化石墨烯/Nafion溶液修饰玻碳电极(rGO/Nafion/GCE),用电化学聚合法将L-半胱氨酸(L-Cys)聚合在rGO/Nafion/GCE表面,得到Poly-L-Cys/rGO/Nafion/GCE。采用伏安法研究了芦丁在该修饰电极上的电化学行为及其影响因素。结果表明,L-Cys的电聚合圈数对修饰电极的电化学性能具有一定的影响。在最优条件下,芦丁的峰电流与其浓度在2.0×10~(-8)~1.0×10~(-5) mol/L内呈现好的线性关系,检出限(S/N=3)为1.0×10~(-8) mol/L。     

焙烧条件对浆态床CO甲烷化Ni-Al2O3催化剂性能的影响

结合行星式球磨机,采用机械化学法制备Ni-Al₂O₃催化剂,考察了焙烧温度和焙烧时间对Ni-Al₂O₃催化剂晶相结构、还原特征、孔道结构和浆态床CO甲烷化性能的影响。通过XRD、H₂-TPR、BET、XPS和TPH等方法对反应前后催化剂进行表征。结果表明,焙烧温度从350℃升高到700℃,活性前体NiO仍在载体表面高度分散,催化剂还原峰温向高温方向偏移。其中,450℃条件下焙烧所获得的cat-450试样比表面积最大,为350 m²/g。评价结果显示,焙烧温度从350℃升高到700℃,CO转化率、CH₄选择性和收率均呈先升高后降低的趋势,于450℃达到最大值,分别为97.8%、88.2%和86.2%。另外,焙烧时间对催化剂的还原性能影响较小,对载体Al₂O₃的晶相结构有一定影响。随焙烧时间延长,CO转化率稍有降低,而后增大;焙烧时间为4 h,CH₄选择性和收率均较大。     

一种制备LiNbO3周期性畴反转的新方法

本文对质子交换然后快速热处理在ＬｉＮｂＯ３上产生畴反转进行了实验研究。研究了畴反转的形成及发展，畴反转深度与快速热处理条件之间的关系。并用此方法制备了周期性畴反转结构，反转区呈弧形。