基于Li-N2电池体系的“连续式”氮气还原合成氨

电化学合成氨近年来受到较多关注, 直接的电化学固氮法(NRR)存在产氨来源不明的问题, 而间接的锂式合成氨(LiNR)被认为是一种可行的固氮方案. LiNR的研究多为电沉积锂, 本工作以Li-N₂电池体系为基础, 利用电池的放电反应固定N₂, 质子源H₂O同时参与反应, 理论上提高了Li-N₂电池的放电电压. 结合充电反应锂盐分解, 构成了清晰的锂循环方案. 研究发现, 当N₂和H₂O共同通入电池, 可以实现连续式的NH₃生产, 且放电电位与理论值接近. 充放电循环显示, 每个循环均可以产生NH₃, 产氨量随循环次数而增加. 该方案可循环利用锂, 对于开发新型的固氮方式有较大的研究与利用价值.     

基于OpenCV的嵌入式自动捡乒乓球系统设计

为了解决在乒乓球比赛和训练中人工手动捡球的问题,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测量控制等技术,基于第三方库OpenCV设计了一种自动捡乒乓球系统。系统是以Contex-A8平台为控制核心,首先通过对云台和USB摄像头的控制获取视频信号;然后通过霍夫圆变换和SVM分类器算法识别出视频中的乒乓球,并根据质心计算出其与系统的相对位置;最后将视频信号中抽象出的位置信息传递给机械运动控制终端,控制小车和机械手将乒乓球捡起,并送到指定位置。实验结果表明本系统能够正确的检测和识别乒乓球,并对其进行定位捡取,效果良好,提高了拾取乒乓球的效率,减轻工作人员的负担。     

铜石墨合金材料在载流条件下的摩擦磨损行为研究

采用冷压烧结粉末冶金法,以300 MPa的压力进行初压,在氢气保护气氛下于烧结温度为950 ℃,3 h下烧结,然后冷却至室温后再以300 MPa的压力进行复压制备出铜石墨合金材料.通过电滑动磨损试验及扫描电子显微镜分析等方法研究了铜石墨合金材料的磨损性能,探讨其磨损机制.结果表明:在试验参数范围内,试样的磨损量随着试验载荷、速度及电流密度的增加而增大;在载流条件下电流产生的电弧热是其磨损量增加的主要因素;石墨和铅以单质形式存在有利于摩擦副之间的润滑和提高其耐磨性能;合金的磨损机制主要为磨粒磨损、电侵蚀磨损和黏着磨损.     

拉曼光谱在油气地质应用中的研究进展

拉曼光谱具有简单、快速、原位、微区、无损、高分辨率和高灵敏度等优点,可以分析物质的成分与分子结构信息,是开展地质研究的有力工具。通过回顾近年来拉曼光谱的研究进展,结合实际的油气地质研究工作及分析测试经验,对拉曼光谱在油气地质研究中的应用进行总结,并讨论现阶段应用过程中存在问题及未来的发展方向。拉曼光谱在油气地质中的应用主要分为三个方面：（1）矿物与流体包裹体分析,可以确定成岩-成藏流体类型及组成、成岩-成藏作用过程,包括岩矿鉴定、流体包裹体中流体体系分析、水-岩相互作用过程研究、地质样品同位素研究等;（2）不同类型有机质成熟度分析,可以用于恢复热史、油气成藏期次约束;（3）流体包裹体压力恢复,可以研究油气藏的形成与演化过程。主要方式为利用流体包裹体中气体的拉曼特征峰位移变化量、气体溶解度恢复流体包裹体内压及捕获压力。在实际油气地质研究中,多种因素制约拉曼光谱的定量/半定量应用,主要包括：地质样品复杂性与特殊性、样品处理方式、拉曼测试参数与测试环境、拉曼光谱数据处理与分析方式。拉曼光谱分析测试流程标准化、挑选和制备校准标样;拉曼光谱与冷热台、水热金刚石压腔（HDAC）、高压可视反应腔（HPOC）、扫描电镜（SEM）、电子探针（EPMA）等仪器联用,开展复杂体系原位、实时、不同温压条件下测试,是进一步将拉曼光谱应用到油气地质中的研究方向。     

基于模糊Black-Scholes模型的螺纹钢期权定价

能源金融和大宗商品的衍生品交易已逐渐成为金融领域的前沿热点问题。钢铁类金融衍生品定价和能源金融风险研究,对能源资产证券化和金融的发展有着重要意义。本文在现有的期权定价模型下,结合影响螺纹钢实物期权价格的因素,优化经典的Black-Scholes实物期权定价模型,得到螺纹钢模糊B-S实物期权定价模型,并结合VaR方法,研究螺纹钢实物期权的定价机制,量化钢铁类金融风险,从而合理的控制风险传播。