聚丙烯及聚苯乙烯催化共热解的产物分布规律

将聚丙烯与聚苯乙烯等质量混合物在小型固定流化床内进行催化共热解,选用废FCC催化剂,分析了温度、催化剂比例、载气流速(停留时间)对热解产物分布及组成的影响。在480~560℃下进行实验,将水蒸气作为载气,催化剂与反应物的比例为2:6、载气流速为0.5~2.0 mL水/min。液体与气体产物组成分别采用气相色谱质谱联用(GC⁃MS)及气相色谱(GC)进行分析。结果表明,催化共热解产物主要由油、气及积碳组成,三者的最高收率分别为75.65%、15.77%及5.55%。温度与催化剂比例的提高促进了裂解反应的发生,而随着停留时间的增加,发生二次反应数量增加,例如聚合、环化及异构化等。共热解油以芳烃为主,收率可达到69.16%,烷烃及烯烃含量较低,热解气以C_(1)~C_(4)为主,其中,与烷烃相比,烯烃总收率较高,可达到62.87%。在所有气态烃中,丙烯的含量最大,其值为37.83%。

废塑料催化热解催化剂的进展

塑料的高消耗量和不可生物降解性,导致其对环境具有潜在的危害。与传统的废塑料处理回收方法相比,催化热解法在较低温度下可得到高品质热解油。基于常用的催化剂类型,从孔结构、酸碱度、比表面积等角度阐述了不同催化剂种类废塑料的催化热解性能;基于聚烯烃的空间结构的差异,分析聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)和聚氯乙烯(PVC)的催化热解机理;根据不同聚烯烃的特性,重点综述了近年来国内外常用的废塑料催化热解催化剂,基于不同催化剂酸碱性、孔结构等影响因素进行分析,从液体收率、单体选择性评价了催化剂的催化性能,提出未来研究应致力于混合废塑料催化热解催化剂的开发和利用。

纽曼系统模式结合心理疏导对脑出血患者护理效果及自理能力的改善效果评价

目的探讨纽曼系统模式结合心理疏导对脑出血患者护理效果及自理能力的改善效果。方法方便选取2021年3月—2023年3月徐州医科大学附属医院治疗的脑出血患者98例,以随机数表法分为两组,每组49例。其中对照组进行常规护理干预,研究组进行纽曼系统模式联合心理疏导干预。对比两组护理前后运动能力、自我效能感评分、心理状态、日常生活能力、遵医依从性及健康知识知晓情况。结果护理后,观察组肢体功能评定量表(FMA)评分(82.21±7.37)分及一般自我效能感(GSES)评分(34.52±3.67)分均高于对照组,差异有统计学意义(t=6.504、8.813,P<0.05)。观察组汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分(8.52±2.26)分、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分(9.02±2.77)分低于对照组,日常生活能力(BI)(63.43±6.75)分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组饮食控制、运动疗法、遵医用药依从性评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组对各健康知识(疾病知识、治疗方法、用药知识、饮食方法)方面的知晓评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对脑出血患者应用纽曼系统模式结合心理疏导可提高运动功能及自我效能感,改善心理状态,增强日常生活能力,进一步提高遵医依从性及健康知识知晓情况,应用价值显著。

甘肃省旅游业发展影响因素的实证分析——基于面板数据模型

从接待国内旅游人数、居民可支配收入和交通三方面对甘肃省旅游业发展进行描述性分析,选取2010—2021年甘肃省14个市州旅游业总收入、接待国内旅游人数、居民可支配收入、地区生产总值、旅行社数为变量,利用Eviews10软件建立多元双对数线性回归模型,对甘肃省旅游业发展的影响因素进行研究。

基于VAE-GAN和FLCNN的不均衡样本轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷积神经网络(CNN)的FLCNN(focal loss and convolutional neural network)样本分类模型。在此基础上,将VAE-GAN和FLCNN融合,构建VAE-GAN+FLCNN轴承故障诊断模型。首先,将样本量少的故障类输入VAE-GAN模型,通过交替训练编码网络、生成网络和判别网络,学习出真实故障样本的数据分布,从而实现故障样本的增广;然后用增广后的数据样本训练FLCNN分类模型,完成轴承故障识别。试验对比结果表明,所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的轴承故障诊断效果,拥有更高的Recall值和F1-score值。

基于数据挖掘的吕仁和教授治疗高尿酸血症医案用药经验研究

目的:分析吕仁和教授治疗高尿酸血症的医案处方,总结吕仁和教授治疗高尿酸血症的相关用药规律。方法:运用频数分析、聚类分析、关联规则分析对177份处方进行分析。结果:177份处方中,共涉及单味药物124味;用药频率靠前的依次为丹参(98.39%)、猪苓(76.61%)、川芎(65.32%),常用剂量分别为20~60 g、20~30 g、10~15 g;将药物归类后依据用药频率排序,依次为补虚药(22.95%)、清热药(16.39%)、活血化瘀药(14.75%);聚类分析和关联规则分析得到5对常用药物组合,依置信度排序依次为当归-黄芪、牡丹皮-赤芍、茵陈-栀子、威灵仙-土茯苓、川芎-丹参。结论:吕仁和教授临床治疗高尿酸血症常用补虚药、清热药、活血化瘀药,重视高尿酸血症虚损、内热、血瘀病机,并采用针对性药物配伍治疗。

去势对白来航母鸡垂体和肾上腺的影响

垂体和肾上腺在摘除卵巢的雌性动物性激素合成过程中起到重要作用。为研究去势对白来航母鸡垂体和肾上腺的影响,实验对6只9周龄白来航母鸡进行卵巢摘除手术,饲养至97周龄时,检测去势白来航母鸡与同周龄未去势母鸡的血清性激素水平、冠高和距长,比较分析垂体重、肾上腺重差异,并检测垂体发育相关基因GREB1的表达量。结果显示:去势母鸡雌二醇浓度(P<0.05)、肾上腺重量(P<0.01)以及GREB1相对表达量(P<0.05)低于未去势母鸡;冠高、距长和垂体重量高于未去势母鸡(P<0.05)。可见,摘除母鸡卵巢可抑制肾上腺发育,促进垂体发育。

基于多源信号融合的球磨机负荷预测方法研究

针对单一因素的球磨机负荷预测时存在的局限性问题。分别提取磨矿过程中振动、磨音、电流的特征信息值,采用网格搜索与交叉验证相结合的支持向量机(SVM)磨机负荷预测方法判断磨机负荷的类型,并得到基本信度分配函数(mass函数)。通过改进后的D-S证据融合规则,提出了磨机负荷的多源异类信号特征层融合方法,通过实例验证与不同算法间对比分析,表明该方法应用于磨机负荷预测时,得到的融合结果置信度更高、收敛速度更快、稳定性更强。

基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断

近年来,数据驱动的方法在滚动轴承故障诊断领域发展迅速,但面对工程实际中没有历史记录的故障类型,仍存在故障特征学习不充分、误诊率高等不足。针对上述问题,提出了多标签零样本学习(multi-label zero-shot learning,MLZSL)故障诊断方法。首先,使用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对可见类和未见类样本进行预处理,将得到的时频图像输入残差深度可分离卷积神经网络(residual depthwise separable convolutional neural network,RDSCNN)进行特征提取,再使用可见类故障特征训练属性学习网络,依靠属性学习网络预测未见类故障样本的属性向量,最终实现对未见类故障的诊断。设计了零样本条件下的故障诊断试验,结果表明MLZSL能将可见类故障属性迁移到未见类,并有效诊断未见类故障。

大学生课堂参与类型与学业收获——基于追随力模型的分析

课堂参与是学生参与的重要组成部分,研究大学生课堂参与类型及其对学业收获的影响对保障高等教育质量有较强的现实意义。使用2018年“中国大学生学习发展与追踪研究”调查的A院校数据,以追随力模型为基础,探究大学生课堂参与类型及其与学业收获的关系。研究发现:六成以上大学生不具有积极的课堂参与行为;在课堂参与类型方面,好好型占8.9%,绵羊型占38.3%,疏离型占26.1%,明星型占26.7%;大学生课堂参与类型对学业收获有显著影响。高校教师和教育管理者应深入理解和分析大学生课堂参与类型,采取不同措施提升其学业收获,保障教育教学质量。

北斗卫星地球辐射压摄动建模研究

在对卫星所受的非保守摄动力研究中,对太阳辐射压摄动建模的研究发展迅速,而对地球辐射压摄动的研究相对缺乏,特别是其对中高轨卫星轨道影响的研究。在高精度人造卫星轨道确定中,地球辐射压摄动对于具有大面质比的导航卫星的影响越来越不可忽略。针对中国北斗导航卫星,基于地球辐射压的原理和影响机制,探讨了地球辐射压摄动建模的方法。针对北斗导航系统特点,利用地球表层的反照率和红外发射率的分布格网数据,建立了精确的地球辐射压模型,并利用全球MGEX站观测数据和中国区域监测站数据,进行了对北斗卫星引入地球辐射压模型的验证试验,分析了其定轨精度,检验了模型的正确性和可靠性。试验表明,对北斗卫星来说,在加入地球辐射压模型ERPM2(Earth radiation pressure model 2)后,轨道精度比不加入地球辐射压模型提高约4 mm;加入ERPM1模型则相应提高约2 mm。对部分卫星,加入地球辐射压模型后,其轨道精度修正量可达5～10 mm。通过卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)检核发现,加入ERPM2模型后,北斗中轨道地球卫星正常姿态时的轨道径向精度提高3.1 cm,GPS 036卫星轨道径向精度改善0.8～1.4 cm。因此,地球辐射压摄动模型在北斗导航卫星高精度轨道确定研究中具有一定的意义。

基于属性描述的零样本滚动轴承故障诊断

数据驱动方式是对故障诊断模型进行训练的主要方法,然而因为机器运转环境复杂,没有可用的目标故障样本供模型训练而导致特征学习不充分的情况时有发生。针对这一问题,结合零样本学习(zero-shot learning,ZSL)思想,从属性描述的角度出发,提出了一种基于Xception网络和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的零样本滚动轴承故障诊断方法,即X-CNN故障诊断模型。X-CNN模型首先使用Xception网络对故障信号时频图进行特征提取;根据故障类别的属性描述构建属性矩阵,使用CNN对提取的特征进行属性学习;最后通过属性矩阵的相似度比较完成诊断工作。通过零样本条件下的故障诊断试验,证明了X-CNN故障诊断模型可以在不使用测试类样本进行训练的情况下完成滚动轴承故障诊断工作。

基于改进VMD算法的岩体失稳声发射信号去噪方法

针对岩体失稳声发射信号具有非线性、非平稳的特点和在采用传统变分模式分解VMD算法对岩体失稳声发射信号去噪时分解参数K难以确定的问题,提出一种基于改进VMD算法的信号去噪方法。以红砂岩为研究对象,首先采用VMD算法将原始失稳声发射信号分解得到多个IMF分量,引入相关系数构建有效分量的选取方法,计算不同K值下各IMF分量与原始信号的相关性,然后根据有效IMF分量选取原则选取有效IMF分量进行信号重构并剔除虚假IMF分量,最后以均方根误差与相对误差为去噪效果评价指标,得到不同K值下的去噪结果。经仿真和实验分析可知,改进的VMD算法去噪效果显著。

基于国际宪章的文化遗产保护与利用历史演进研究

从国际宪章的出台与发展出发,对文化遗产保护的演进历程进行分析。研究显示,早期的保护行动是以法国、英国为代表的区域性保护,之后逐渐扩展至世界范围。法国的文化遗产保护运动是以历史建筑的保护为开端并逐渐展开;英国在工业革命的影响下,保护对象先从古建筑、历史古迹等个体遗产逐渐扩大至对其周围环境、区域环境及多样化的专业型保护。1899年通过的《海牙公约》是奠定了萌芽性质的首个国际遗产保护公约,从而引发了以国际组织为核心的全球化文化遗产保护,突出表现在一系列国际宪章、公约、文件等的出台,不仅在理论上建构了文化遗产的保护理论,而且在技术上明确了文化遗产保护的技术要领。在国际宪章的产生和发展过程中,随着国际组织与机构的实力不断增强,文化遗产保护的观念得以不断进化与整合,保护对象也随之不断扩大与充实。不难发现,世界文化遗产的保护既离不开约定性条款与国际共识的支撑,也离不开技术性制度与规则的支撑,更离不开前瞻性保护与预防的支撑。在此基础上结合我国遗产保护存在的不足,提出本土化文化遗产保护的措施,以期为我国文化遗产保护事业的未来发展提供建设性建议。

国医大师吕仁和传承团队治疗糖尿病用药经验研究

目的对吕仁和教授及其传承团队治疗糖尿病病案进行数据挖掘,分析吕仁和教授及其传承团队治疗糖尿病的用药经验。方法收集2018年5月-2019年5月北京中医药大学东直门医院国医大师吕仁和教授及其传承团队成员赵进喜教授、王世东教授门诊糖尿病患者病案,建立医案数据库。运用频数统计、关联规则对3位专家治疗糖尿病的用药经验进行分析。结果分别纳入吕仁和、赵进喜、王世东糖尿病门诊首诊处方206、200、121份,通过处方分析,得出3位专家治疗糖尿病的高频中药及其功效分类和药物配伍。结论基于对糖尿病“热伤气阴”“血气逆留”病机的共识,传承团队主要治法一致,用药相似并各有特色。其中吕仁和以补虚、清热、活血为基本治法,善用丹参、牡丹皮、赤芍组合,赵进喜注重益气、活血、养阴,王世东注重益气、活血、理气、解郁。

基于数据库管理模式下的电网用户多元化数据信息采集

随着我国电力系统行业的进一步优化改革,在用电信息采集系统方面也有着优化,在发展智能电网发展时运用到电信息采集系统当中,就能有助于智能电网的作用充分发挥。基于此,该文主要就是用电信息采集系统的主要功能的描述,然后对用电信息采集系统的应用问题和智能电网中的应用详细探究。通过从理论上对用电信息采集系统的应用研究,对多元化数据信息采集在现实中的应用有指导性作用。

国医大师吕仁和教授治疗糖尿病肾病核心药物组合及作用机制研究

目的挖掘吕仁和教授治疗糖尿病肾病的核心药物组合,探讨其多成分-多靶点-多通路的协同作用机制。方法收集2018年1月—2019年4月于北京中医药大学东直门医院吕仁和教授门诊就诊的糖尿病肾病患者病案,建立医案数据库。应用频数统计及关联规则算法挖掘吕仁和教授治疗糖尿病肾病的核心药物组合,并利用网络药理学方法对核心药物组合的作用机制进行分析。结果吕仁和教授治疗糖尿病肾病的核心药物组合为丹参、赤芍、牡丹皮。通过检索共得到105种化合物、47个化合物与疾病共同作用的关键靶点。对47个关键靶点进行富集分析后提示,丹参、赤芍、牡丹皮治疗糖尿病肾病可能与癌症中的蛋白多糖、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、癌症通路、内分泌抵抗、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性、前列腺癌等信号通路有关。结论吕仁和教授治疗糖尿病肾病注重丹参、赤芍、牡丹皮药物组合的运用,本研究初步揭示了丹参、赤芍、牡丹皮多成分、多靶点、多通路的作用机制,为丹参、赤芍、牡丹皮的分子机制研究提供了一定的基础。

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。

基于数据挖掘分析国医大师吕仁和应用活血药分期论治糖尿病经验

目的基于数据挖掘分析吕仁和教授在糖尿病不同时期应用活血药的规律。方法收集吕仁和教授门诊诊治糖尿病病例,并应用频次分析、卡方检验、聚类分析方法对治疗处方进行统计。结果本研究共纳入处方295例;活血药的使用频率为22%,在所有用药类别中排第3位;吕仁和教授主张将糖尿病中医分期分为脾瘅期、消渴期、消瘅期,三期含活血药处方占比分别为20%、84%、95%,各期占比差异有统计学意义(P<0.01);脾瘅期应用活血药为丹参,消渴期应用活血药按使用频率排列依次为丹参、牛膝、鬼箭羽、川芎、郁金、桃仁、红花、泽兰、水红花子,消瘅期应用活血药按使用频率排列依次为丹参、牛膝、川芎、泽兰、鬼箭羽、水红花子、莪术、桃仁、红花、郁金,其中鬼箭羽、郁金、泽兰、莪术在消渴期和消瘅期的使用频率差异有统计学意义(P<0.05);应用聚类分析,得到消渴期活血药常用药物组合7组,消瘅期活血药常用药物组合8组。结论吕仁和教授治疗糖尿病使用含活血药处方的占比在消瘅期>消渴期>脾瘅期,且在不同分期活血药的选择与配伍各有特点。

SLR不同地心运动确定方法研究及其特征分析

处理了Lageos-1,Lageos-2,Etalon-1和Etalon-2共4颗卫星在1993―2017年的全球卫星激光测距(satellite laser raging,SLR)观测数据,并对国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)各分析中心(analysis centers,ACs)的周解进行了技术内综合,分别通过几何法(参考SLRF2008和SLRF2014)和直接法(针对Lageos-1和Lageos-2)确定了SLR地心运动序列;利用傅里叶变换和最小二乘法分析了地心运动的长期变化、周年变化和半年变化,并与CSR(the center for space research)提供的动力学法结果进行了比较和分析。结果表明:地心运动的长期项比周期项小1个量级;与SLRF2008几何法相比,用SLRF2014几何法得到的地心运动长期项明显较小,特别是在Z方向;使用直接法分别针对Lageos-1和Lageos-2卫星激光测距数据解算的地心运动半年项有较好的一致性,但周年项相位相差较大,且在Z方向与几何法及CSR提供的动力学法结果差异也很大,这可能与该方法解算的地心运动与测站偏心改正强相关有关,也可能与单颗星解算地心运动几何结构不够好有关;使用几何法得到的地心运动与CSR动力学结果非常接近,证明利用上海天文台和ILRS ACs周解进行技术内综合来确定地心运动的方法是可行的。