用BP神经网络对气流床粉煤气化炉的预测

利用3层BP神经网络对气流床粉煤气化炉进行模拟研究.以Gibbs自由能最小化方法建立粉煤气化炉数学模型的模拟结果作为BP神经网络训练数据,训练后的BP神经网络模型对模拟数据的预测准确度较好.以Shell粉煤气化炉和国内首套粉煤加压气化中试装置上的实际生产数据作为BP神经网络的训练数据,训练后的BP神经网络模型能预测实际生产数据.     

浅谈英语阅读教学

从词汇、句法及篇章三个方面系统论述英语阅读教学中所存在的文化差异,着力提出一套具有指导意义的文化导入原则,讨论了应用常用的文化导入方法,来排除文化障碍,提高学生的阅读理解能力。     

监理工程师如何做好施工阶段的监理工作

本文介绍了水利工程项目施工阶段开展监理工作的重要性。着重阐述了监理工程师在水利工程项目施工阶段进行投资控制、进度控制、质量控制三大方面监理工作时应遵循的方法措施,并结合自己近几年来时监理工作的认真思考与探索,提出一些自己的实践经验体会,为监理工程师从事监理工作提供一些参考。     

??????????????????????????????????

对在光滑水平面上可自由移动的圆弧形凹槽内作纯滚动的圆柱体的运动进行了分析,给出了 圆柱体的质心及其边缘上任意一点在静止参考系中的运动轨迹方程和圆柱体严格等时摆动的 条件,并绘出了它们相应的轨迹. 求出了圆柱体在槽内作纯滚动的运动周期,并与圆柱体被 简化为质点时的周期作了比较.     

一种IPv4／v6网络拓扑发现新算法

在深入分析双栈和隧道技术特点的基础上,提出了IPv4／v6拓扑发现新算法．即在IPv4网段中根据ARP表活动主机的地址信息捕获网络拓扑,对于IPv6子网采用组播、分层等方法进行拓扑发现．IPv6分层拓扑发现方法的思想是根据测试层与目标层距离的远近寻找中间层．同层交换机端口采用顺序遍历．试验结果表明,该算法拓扑发现效率提高了10％,端口丢失率小于2％．减少了冗余．     

高温超导体中不同临界态模型下的磁弛豫

基于Anderson-Kim临界态模型,考虑涡旋玻璃态模型和集体磁通蠕动理论以及考虑磁通线反跳的热激活模型等目前几种关于高温超导体中磁弛豫现象的理论模型,推导出弛豫率和约化弛豫率的理论计算公式并在此基础上分析各个理论模型下弛豫率和约化弛豫率的理论计算结果和实验数据之间的关系,对各个理论模型的适用范围进行分析和比较.     

五个吡嗪缩氨基硫脲过渡金属配合物的合成、结构和荧光性质

合成并通过单晶衍射、元素分析及红外光谱表征了配合物[NiL_2](1),[Zn(HL)_2](NO_3)_2(2),[Cd(HL)_2](NO_3)_2(3),[Cu_2L_2(NO_3)_2](4)和[Cu_2(L)_2(SO_4)]·4CH_3OH (5)的结构(HL为2-乙酰-3-甲基吡嗪-缩N-乙基氨基硫脲)。单晶衍射结果表明,配合物1中,Ni(Ⅱ)离子中心与2个脱氢的缩氨基硫脲配体中的N_2S供体配位,形成扭曲的八面体配位构型。在配合物2和3中,中心Zn(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)离子与配合物1中Ni(Ⅱ)离子配位构型相同,但缩氨基硫脲为三齿中性配体。而配合物4和5中均存在双核的Cu_2S_2中心,每个Cu(Ⅱ)均采取扭曲的四方锥配位构型,所不同的是外轴向配位点分别由单齿配位的硝酸根和μ_2-桥联的硫酸根所占据。此外,荧光光谱表明配合物1～5与DNA的相互作用强于配体。     

多基团功能化氧化石墨烯协同催化CO2环加成反应

基于氢键给体、阴离子和胺协同催化CO_2环加成反应的设计思想,以廉价、无毒、富含三级胺的六次甲基四胺为前驱体,采用原位固载的方法制得了硅羟基、季铵盐和三级胺功能化的氧化石墨烯(GO)。随后,利用正溴丁烷进一步季铵化合成多阳离子季铵盐功能化的GO(F-GO)无金属多相催化剂。采用红外光谱、元素分析和光电子能谱分析了催化剂表面的组成和含量,证明多阳离子化的策略有利于提高GO表面离子液体的固载量,所制备的F-GO表面季铵盐和三级胺负载量分别为2.23和2.49mmol·g~(-1)。F-GO在无溶剂和无助剂条件下可高效催化CO_2和环氧丙烷环加成反应,碳酸丙烯酯收率可达99.2%(100℃,2 MPa,4 h)。此外,F-GO材料具有较好的耐水性和稳定性,循环6次后活性几乎不变。     

机器学习在油气行业中的应用进展综述

近年来,随着深度学习的兴起,机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是,由于油气行业的特殊性和复杂性,目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库,也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外,深度学习方法的不可解释性,导致了学习的模型对环境的高度依赖,制约了机器学习在油气行业中的推广应用。从机器学习的发展阶段出发,介绍机器学习在油气行业各领域的应用中所涉及的重大突破及仍然存在的问题。针对油气行业中不同类型数据的处理方法、样本建立以及如何进行模型适应性分析等方面给出了建议,提出可解释机器学习在油气人工智能上的发展潜力以及研究方向。     

我国摩擦学发展回顾——在第八届全国摩擦学大会上的致辞

各位领导、各位专家学者及同仁:大家好! 今天,能够相聚在繁荣兴旺的南国花城,领略兼容并蓄的岭南文化,共赴学科交叉的工程领域,回顾国内摩擦学发展历程,展望摩擦学发展前景,心里十分高兴.