(Ce,Cr)xO2/Nb2O5催化氧化1,2-二氯乙烷过程中氧化性中心与酸性中心的协同作用

含氯易挥发有机物(Cl-VOCs)是一类常见的大气污染物,可对生态环境和人类健康产生严重危害.相比其他治理方法,催化氧化法具有经济、高效的优势,其关键在于开发新型廉价的高性能催化材料.(Ce,Cr)_xO_2复合氧化物因具有强氧化性而表现出优异的催化性能,但仍需提高HCl选择性.研究表明,同时提高催化剂酸性和氧化性有助于促进Cl-VOCs降解.Nb_2O_5等固体酸金属氧化物同时具有丰富的表面酸性中心和一定的氧化性,被广泛应用于酸催化和氧化还原反应.将酸性氧化物和(Ce,Cr)_xO_2进行有效复合,有望同时改善催化剂的酸性质和氧化性,实现对Cl-VOCs的高效消除.本文选择Nb_2O_5作为固体酸载体,采用沉积-沉淀法制备了一系列不同质量比例的复合改性y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂,考察了其对1,2-二氯乙烷(DCE)的催化降解性能,并利用XRD、UV-Raman、N2吸脱附、SEM、NH3-TPD和H2-TPR等手段表征了催化剂的结构-织构性质、形貌、表面酸性质以及氧化还原性能.通过优化活性组分组成,调控复合氧化物催化剂的物理化学性质,进一步提高其催化活性和选择性,并深入探讨了复合氧化物之间的相互作用机制以及氧化性中心与酸性中心二者的协同催化效应对Cl-VOCs催化降解性能的影响.DCE催化降解实验结果显示,随着(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5质量比(y值)的增加, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂对DCE的降解活性先增大后减小,生成副产物C2H3Cl的最大浓度逐渐降低,其中0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂的本征催化活性最高.XRD图谱显示, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5复合催化剂上出现了TT相Nb_2O_5和立方相Ce O_2的特征峰;当(Ce,Cr)_xO_2与Nb_2O_5质量比小于0.25时,(Ce,Cr)_xO_2在Nb_2O_5表面高度分散.UV-Raman结果显示,复合催化剂上Nb_2O_5特征峰与单组分Nb_2O_5相比明显向低波数偏移,表明Nb_2O_5和(Ce,Cr)_xO_2之间存在较强的相互作用.N2吸脱附表征结果显示, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5为介孔结构,其织构性质变化与催化活性之间无直接联系.SEM照片显示,对于复合催化剂,(Ce,Cr)_xO_2颗粒高度分散在片状Nb_2O_5表面,二者的适当复合有利于其紧密接触并增强相互作用,进而充分发挥协同催化效应.NH_3-TPD结果显示,单组分Nb_2O_5具有最多的强酸中心数量和较高的酸强度,随着(Ce,Cr)_xO_2含量增加,强酸和总酸中心数量以及强/弱酸中心数量比值均逐渐减小.H_2-TPR结果显示, Nb_2O_5的氧化能力明显弱于(Ce,Cr)_xO_2,随着质量比y值增大, Nb_2O_5的δ峰向低温方向移动,并与(Ce,Cr)_xO_2的γ峰发生重叠,表明在两者界面处存在Nbm+–O–Cen+强相互作用,γ+δ峰的峰面积呈先增大后减小的变化趋势,其中0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5的γ+δ峰面积最大.此外,复合催化剂中Cr6+物种的α峰面积逐渐增加,表明强氧化性的Cr6+物种含量逐渐增大.酸性中心与氧化中心各自单一方向的变化趋势与催化降解性能先增后减的变化趋势并不一致,表明二者之间的协同催化效应起着重要作用.综上,与单组分(Ce,Cr)_xO_2和Nb_2O_5相比, y(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5催化剂对DCE的本征催化降解活性显著提高,0.25(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O5_催化剂显示出最佳性能.催化剂酸性中心与氧化中心之间存在显著的协同催化效应:酸性中心有利于DCE的吸附和活化以及C–Cl键断裂得到质子化C_2H_3Cl;氧化中心则有利于C_2H_3Cl的深度氧化.合适的(Ce,Cr)_xO_2/Nb2O5比有利于(Ce,Cr)_xO_2颗粒在Nb_2O_5表面高度分散,促进酸性中心与氧化中心之间的协同催化效应,从而显著提高(Ce,Cr)_xO_2/Nb_2O_5复合催化剂的催化降解性能.     

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。     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

医学影像处理的深度学习可解释性研究进展

随着医学影像数据的迅速增长，传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断，可大大缓解人工阅片压力，提高诊断的准确性，促进医疗流程的标准化建设等。目前，深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现，但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解，对近几年相关研究进展进行了综述。首先，综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题，对神经网络的可解释性内涵进行了讨论；然后，从现有深度学习可解释性的常见方法出发，重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展；最后，探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。     

什么是“成功的人生”

正~~     

非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究

在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ²与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。     

钨合金柱形弹超高速撞击水泥砂浆靶的侵彻深度研究

In this paper we carried out experiments using two-stage light gas gun with Gram-grade cylindrical tungsten alloy projectiles, impacting concrete targets at velocity from 1.82 km/s to 3.66 km/s ton investigate the cratering mechanism of concrete targets in hypervelocity impact conditions. We obtained the penetration depth and residual length of the projectiles using computerized tomography (CT) and used the numerical simulation results conducted by Euler algorithm to further examine the mechanism of hypervelocity impact, and achieved the following results: (1) The craters were structured by spalling areas and bullet holes; (2) The penetration depth increases at first and then decreases with the increase of the impact velocities, and the maximum penetration depth was 8.5 times that of the projectile length, which showed no significant advantage over low velocity penetration; (3) According to the pressure of the interface of the projectiles and targets, the penetration processes were divided into four stages, of which the quasi-steady stage and the third stage were crucial in determining the total penetration depth; (4) When the projectiles were completely eroded with the increase of the impact velocities, the penetration depth of the quasi-steady stages almost remained the same and the penetration depth of the third stage decreased so that the total penetration depth was observed to increase at first and then decrease.     

弹体侵彻混凝土靶体的尺寸效应分析

由于混凝土靶体抗刚性弹侵彻实验大多基于缩比弹体展开，侵彻深度相似律是否成立显得尤为重要。在侵彻相似模型基础上，综合分析已有侵彻实验数据及经验公式，发现侵彻深度在通常情况下存在尺寸效应，且无量纲侵彻深度随弹体尺寸变大而增大。但如果模型以及原型实验中弹体与混凝土靶体（包括粗骨料）严格等比例设计，侵彻深度相似律是成立的。不变的骨料特征（粗骨料未随弹体尺寸缩放）是引起侵彻实验以及侵彻经验公式中尺寸效应的主要原因。为研究由粗骨料引起的侵彻尺寸效应，开发了混凝土二维细观有限元建模程序，细观数值实验成功地反映出了侵彻尺寸效应，考虑模拟尺寸效应后的侵彻公式能较好地预测不同尺寸侵彻实验。