氧化物负载单原子电解水催化剂的载体效应

单原子催化剂(SACs)由于其原子利用率高、活性中心明确、比活性高和稳定性强等优点,在催化电解水领域具有独特的优势.然而,材料中的金属-载体相互作用对催化过程具有重大影响.首先,本文明确了单原子催化剂的特点并研究了其电子结构和构效关系方面独特优势.其次综述了氧化物载体在稳定金属单原子、分散活性物种、调节中心电子结构、吸附和活化反应物等方面的重要作用;并详细分析了载体如何通过结构缺陷、表面基团、空间限域和晶格作用等实现对金属原子的负载和稳定.然后,通过实例对比了单原子在不同氧化物载体上配位结合方式,以及在析氢、析氧和全水解反应中的性能差异.最后,对利用载体与单原子相互作用调节催化剂性能的机遇和挑战、关键问题和可能的解决方案进行了展望.

智能RGV的动态调整策略

以排队论解决智能加工系统的动态调度问题:将等待的CNC作为排队者,RGV作为服务机构,定义不同的服务原则和不同的松弛条件,给出不同情况的动态调度模型和求解算法。首先,提出三种服务原则:先到先服务、距离最短、距离最优。然后针对三种情况分别定义松弛条件。在只有一道工序的物料加工作业情况下,首先在先到先服务的基础上加入人工调控,以CNC等待时间最小为目标函数,使用模拟退火算法在计算出最优路径为:1→4→3→8→7→6→5→2;然后在距离最短的服务原则下进行模拟仿真,得到最优路径为:1→2→3→4→5→6→7→8;然后在距离最优的原则下,通过观察数据发现,数据存在周期性,因此可以转化为旅行商问题,通过遗传算法进行求解,得到在周期中RGV运行时间最小的路径为:1→4→3→8→7→6→5→2。

不同时空出租车供求匹配程度

打车软件实现了乘客于出租车司机之间的信息互通,在一定程度上提高了出租车资源的供求匹配程度,缓解了打车难问题。但对于不同时空来说,时间与空间的不同都会影响出租车资源供求匹配程度。本文基于“苍穹——滴滴快的大数据平台”,以成都市为例,以成都市各地区对出租车的需求程度的不同,对出租车运行经纬度进行K-mean聚类,将成都分为四个城区;以乘客与司机间的关系,确立出租车供求匹配指标:未成单率a't和空车率。选择一个城区为研究对象,以小时为单位,定义距离最近原则和等可能到达原则,对时间加权平均得到每个城区的a',b',求出在成都市不同时空的出租车资源供求匹配程度:3好城区的匹配程度最好,4号城区的匹配程度最差;7点(早高峰)和17点(晚高峰)匹配程度最好。分析当时打车软件的补贴情况,由于价格补贴会影响供给量、需求量、可行域范围,构建关系图,发现三者成循环的关系:需求量和供给量相互依赖。并给出使用博弈论研究补贴方案的方向。

冷固球团生产线配加氧化铁皮的生产实践

通过对某钢铁企业的氧化铁皮原料、配加工艺以及经济效益进行分析。结果表明:通过工艺优化后,冷固球团成球率从59%提高到62.84%,湿球单和湿球强度均得到了提高,每月产生的氧化铁皮全部配加到冷固球团生产线中,一年可节约成本1036.71万元,为钢铁企业实现氧化铁皮的短流程高效回收利用和有效降低炼钢原料成本提供理论依据和技术指导。

高性能团队战略决策模型

围绕团队网络结构的识别问题,建立了网络识别模型。使用 K 均值聚类算法将11 个玩家的过去位置作为节点进行聚类,并将 11 个玩家之间的通过次数作为权重,以构建 76 个传球网络。通过构造和求解邻接矩阵和拉普拉斯矩阵,获得网络强度和代数连通性。利用 Dijkstra 算法获得平均最短距离,并通过网络结构信息识别网络结构。为了更全面地分析团队的策略,搜索通过网络的三元结构数,建立 50 个通过时间作为时间单位,并建立一个通过网络作为时间单位,分别获得网络结构信息。从宏观、微观、短期和整个季节四个尺度上确定赫斯基结构网络。

基于干法除尘灰返回转炉的应用实践

为了提高冷固球团返回转炉中的利用效率和降低冶炼原料成本,分别对除尘灰原料和生产工艺、冷固球团的生产以及冷固球团在转炉的应用实践3部分内容进行分析。研究结果表明,干法除尘灰含铁量较高,其中粗灰的含铁量最高可以达到89.94%,可选用淀粉胶作为生产冷固球团的黏结剂;冷固球团成型的关键之一是加入适量的水进行消化,实际生产中应控制加水量为5%~7%、消化时间为8~12 h。通过实践证明,冷固球团加入转炉后具有明显的冷却和化渣效果。通过冷固球团的使用效果研究表明,冷固球团能减少副原料消耗和提高金属使用率,一年可以增效益4 903.64万元。

基于BP神经网络算法的脱磷转炉终点磷含量预报模型

为更准确地预测脱磷转炉冶炼终点钢水磷含量,选取某钢铁公司冶炼DC04钢种作为研究对象。根据工业试验得到的铁水条件、造渣料及吹氧量等工艺参数,利用灰色关联分析法得到各工艺参数关于脱磷转炉终点磷含量的灰色关联度,并结合BP神经网络算法建立关于脱磷转炉冶炼终点磷含量的预报模型。通过不断优化,使该模型实现预测脱磷转炉终点w(P)误差值分别在±0.004%、±0.006%和±0.008%时,命中率达到83.33%、90.00%和93.33%。通过该模型在现场的应用,可为钢铁企业更准确和快速的确定终点磷含量提供技术参考。