聚酰亚胺的预聚体—聚酰胺酯的研究进展

聚酰胺酯是聚酰亚胺的重要预矛体，本文介绍和讨论了芳香聚酰胺酯的合成方法，物理化学性质及其在微电子等高技术领域的应用。     

用DDTC—Zn作载体流动注射在线共沉淀预富集火焰原子吸收法测定人…

提出了在高酸度下流动性射在线共沉淀预富集－火焰原子吸收法测定痕量铅的新体系。在０．５ｍｏｌ／Ｌ ＨＣｌ介质中痕量铅与ＤＤＴＣ－Ｚｎ螯合物产生共沉淀。在线生成的沉淀物收集在编结反应器中，用甲基异丁酮溶解沉淀并直接引入火焰原子化器中进行测定。经４０ｓ富集，检测限为２．７μｇ／Ｌ，测定含量为２００μｇ／Ｌ的铅时，相对标准偏差为１．３％，建立的方法已成功地应用于人发标准参考物中和水样中痕量铅的测定。     

洋葱状富勒烯的提纯研究

以石墨粉为碳源, Al为催化剂, 采用真空热处理法制备了平均粒径为15～35 nm的洋葱状富勒烯(OLFs).并用CS₂分离和空气氧化法对得到的OLFs初产品进行了提纯处理.高分辨透射电镜(HRTEM)、X射线衍射(XRD)、热重分析(TGA)对提纯前后样品的分析表明, CS₂分离处理可有效去除初产品中裸露的金属催化剂微粒,然后在空气中610 ℃焙烧200 min,可基本去除无定型碳,并大量去除了石墨状碎片等碳杂质, OLFs的纯度在50％(体积分数)以上.     

不同添加物对表面活性剂溶液预胶束形成的影响

关于表面活性剂溶液中预胶束的形成问题已有不少报道［’－‘］．预胶束是表面活性剂溶液在浓度很稀时（远小于其临界胶束浓度（CMC》、表面活性分子所形成的一种集合体·由于一般的物理化学方法对其难于捡出，因此常被研究者忽略．文献间曾指出：预胶束形成的驱动力与胶束一样，也是疏水作用所致．因此表面活性分子的链长、头部极性、溶剂性质以及添加物的引入等因素必然会影响预胶束的形成．本工作是对添加物的引入问题所作的初步研究·。作中所研究的阴离子表面活性剂有十二烷基硫酸钠（sss）·＋”烷基；Iv酸钠（5％）和十六烷基硫酸…     

高分子量的枝状聚硅烷的合成与表征

根据硅氢加成反应机理设计了“顺点滴式”工艺 ,高效、低耗地合成了甲基苯乙基二氯硅烷和甲基正己基二氯硅烷 .根据Wurtz还原偶联反应原理 ,采用“预聚”和“混聚”两种工艺分别合成枝状共聚硅烷 ,发现运用“预聚”工艺可以合成分子量很高的枝状聚硅烷 .     

水中痕量钼(Ⅵ)的4-(2-吡啶偶氮)-间苯二酚螯合活性炭吸附富集分光光度法测定

提出了一种简单快速预富集水中痕量钼（Ⅵ）的新方法，方法的机理在于4－（2－吡啶偶氮）－间苯二酚（PAR）与钼（Ⅵ）螯合后被活性炭中附，然后用NaOH解吸下来，再用水杨基荧光酮与钼（Ⅵ）显色，分光光度法测定钼（Ⅵ）的含量；详细研究了影响Mo-PAR螯合物定量吸附于活性炭上的各种参数，找出了最佳吸附－解吸条件，包括吸附酸度、PAR用量、吸附时间、解吸酸度等；该法的主要优点是操作简单、快速，干扰小，避免了常规方法中用浓硝酸消化活性炭费时和污染大的解吸方法，该法已用于测定水中痕量钼（Ⅵ），加标回收率达到94％－97％。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

低真空对电渣重熔工艺和铸锭质量的影响

脱氧和夹杂物控制是电渣重熔钢锭质量提升的关键.分别在氩气保护的常压和低真空(10 kPa)条件下重熔H13电极,结合热力学计算,分析了低真空对电渣重熔工艺过程和铸锭质量的影响.结果表明,相比常压,低真空条件下渣池含气率升高,熔速波动更剧烈,所得电渣锭表面质量较差.常压和低真空条件制得电渣锭中总w_O分别为24×10^-6和18×10^-6,碳脱氧反应随压力降低而加强,并逐渐取代铝脱氧.相比Al-O平衡,10 kPa条件下与电极中w_C平衡的溶解w_O更低,因而能够进一步降低钢锭中w_O.碳脱氧产物是CO气体,不会引入新的夹杂物.常压和低真空条件制得电渣锭中夹杂物的类型没有明显区别,最大夹杂物尺寸从14.9μm分别减小到10.5μm和8.3μm,等效直径小于3μm的夹杂物检出比分别为63.85%和75.91%.低真空条件能够进一步细化夹杂物,提高钢锭洁净度.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

地空数据传输系统中单载波频域预均衡技术

在频率选择性瑞利慢衰落信道条件下,提出了一种适用于地空传输系统上行链路的单载波频域预均衡方法。在此基础上设计了预均衡系统模型,地面端将下行链路中的导频信号与本地导频信号对比进行信道状态估计,利用获得的信道状态信息对上行链路信号进行预均衡处理,然后在机载接收端对上行链路信号进行再均衡。基于迫零准则和最小均方误差准则,分析了该方法的信号处理流程,计算得到预均衡系数。通过仿真实验,对比分析了不同均衡方案的误码性能,结果表明:单独在地面发送端进行预均衡,会出现误码率平台效应;而预均衡之后在机载接收端进行再均衡的方法,在误码率为10-5的情况下,与采用线性均衡结构的传统单载波频域均衡方法相比有2~3dB的性能增益。