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1.
气体绝缘开关设备(GIS)绝缘缺陷引发的放电会导致SF6分解,分解产生的低氟硫化物与设备内的微量H2O和O2反应生成具有腐蚀性的物质,影响设备正常运行,因此,研究SF6分解机理对GIS的安全运行具有重要意义。由于部分分解物在采样过程中发生转化,因此,实现SF6分解物的原位检测对于研究SF6分解机理是十分必要的。采用飞秒激光引导高压放电实现了高压放电空间和时间的精确控制,并利用飞秒激光引导高压放电产生的空间分辨光谱实现了SF6分解物的原位测量。首先研究证明了飞秒激光不会引起SF6的分解;其次,利用飞秒激光产生的等离子体通道实现了放电空间和时间的精确控制;最后,发现分解物中包含由于高能电子碰撞直接或间接产生的大量S和F的离子和原子。研究证明了基于飞秒激光引导高压放电可以实现SF6分解物的原位检测,为开展高压放电下SF6分解机理研究提供了一种新的研究手段。  相似文献   
2.
发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。  相似文献   
3.
忆阻器能够在外加电压下实现高阻态与低阻态的转换,在存储器件及仿神经网络计算等方面有着重要的应用。本文通过在Si衬底上制备得到Pt-Al2O3-Pt的金属-绝缘层-金属结构的忆阻器器件,研究了氧空位对阻值转换性能的影响。利用原子层沉积技术工艺控制生长不同氧空位浓度的Al2O3薄膜,测量并比较其Ⅰ—Ⅴ循环曲线,发现仅有在氧空位浓度较高情况下忆阻器才能够实现在高阻态和低阻态之间的转换。本文实验结果表明氧空位对于实现阻值转换性能有着重要的影响,对生长制备忆阻器器件有着重要意义。  相似文献   
4.
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法.  相似文献   
5.
刘荻  张焱  赵琰  石志广  张景华  张宇 《光学学报》2021,41(22):129-141
针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好.  相似文献   
6.
大气压非平衡等离子体甲烷干法重整零维数值模拟   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
大气压非平衡等离子体由于其独特的非平衡特性,可为甲烷和二氧化碳稳定温室气体分子活化和重整提供非热平衡和活化环境.本文采用了零维等离子体化学反应动力学模型,考虑了详细的CH4/CO2等离子体化学反应集,重点研究了反应气体CH4/CO2摩尔分数(5%—95%)对大气压非平衡等离子体甲烷干法重整制合成气和重要含氧化合物的影响.首先,给出了进料气体不同体积比时电子密度和温度随时间的演化规律,结果表明初始甲烷摩尔分数的提高有利于获得较高的电子密度和电子温度.随后,讨论了主要自由基和离子数密度在不同的甲烷摩尔分数下随着时间的变化规律,并给出了反应气体的转化率、合成气体和重要含氧化合物的选择性.此外,还明确了合成气和含氧化合物主要生成和损耗的化学反应路径,发现甲基和羟基是合成含氧化合物的关键中间体.最后,归纳总结给出了主要等离子体粒子之间的总体等离子体化学反应流程图.  相似文献   
7.
机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳(内外)五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析(PCA),结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。  相似文献   
8.
提出了一种基于谱线幅值归零的加窗插值 FFT 谐波检测方法用于分析复杂电网信号中的各次谐波。 该检测方法将每一次在离散频谱中找到的最大谱线及其左右两侧的数根谱线幅值归零,直到各次谐波分析完毕。 通过仿真实验分析了在基波频率稳定时对模拟信号的测量精度,研究了基波频率波动对谐波分析的影响。通过对EAST 实验数据的分析,验证了该谐波检测方法的可行性和高精度性。  相似文献   
9.
利用水热法和直接沉淀法, 设计合成了5例由过渡金属(TM)-联咪唑配阳离子与Dawson型钨磷酸阴离子构成的多金属氧酸盐(POM)基有机-无机杂化化合物[Ni(H2biim)3]4[Ni(H2biim)2(P2W18O62)2]·2H2O(1), [CoIII(H2biim)3]2[P2W18O62]·8H2O(2), [Cu(H2biim)2]3[P2W18O62]·4H2O(3), [CoII(H2biim)3]2H2[P2W18O62]·9H2O(4)和 [Ni(H2biim)3]3[P2W18O62]·2H2O(5); 并利用X射线单晶衍射分析(SC-XRD)、 红外光谱(IR)和热重-差热分析 (TG-DTA)等对其进行了表征. 化合物1~5作为载体用于固定辣根过氧化物酶(HRP)时, 显示出了较高的酶固定化能力. 另外, 利用圆二色光谱(CD)和激光扫描共聚焦显微镜(LSCM)等方法评价了固定化酶HRP/1~HRP/5的重复使用性、 储存稳定性和检测过氧化氢(H2O2)的性能. 由于该类POMs与HRP间存在强的相互作用, 利用简单的物理吸附法即可实现POMs对HRP的固载. POMs对酶的固定不但提高了HRP对使用及储存环境的耐受性, 同时也拓展了POMs在酶固定化领域的应用.  相似文献   
10.
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