汽提净化水回用原油电脱盐过程的溶解性有机物转移特征

汽提净化水回用原油电脱盐是炼化企业重要的节水措施。本研究基于气相色谱-质谱和静电场轨道阱高分辨质谱组合分析,从微观层次上探究了汽提净化水回用电脱盐过程的溶解性有机物转移特征。电脱盐过程中,汽提净化水有13种芳香胺类、34种含氮杂环类、13种中长链烷基酚类和1种醚类化合物转移到油相,对油品品质影响轻微,对油品收率有所促进,同时可将电脱盐污水的有机负荷总量降低约50%。原油中的8种环烷酸类、7种含氧杂环类、3种短链烷基酚类、504种低不饱和度的O_(2)、O_(4)、O_(3)S_(1)和N_(1)O_(3)类以及186种高不饱和度的O_(4)S_(1)和N1O_(2)类化合物转移到水相,使得电脱盐污水的有机污染组成更为复杂,急性生物毒性更强。本研究对于掌握高浓度点源污水的水质特性、提高炼化企业污水管控水平具有指导意义。

我国运动与精神卫生领域研究热点及前沿趋势的科学知识图谱分析

目的为拓展运动干预精神卫生问题的创新性探索提供前景预测和有益参考。方法以中国知网数据库(CNKI)为检索对象,以“运动”“精神卫生”为主题词,检索到1993年4月—2022年9月收录的相关文献212篇,筛选来源类别为核心期刊后得到114篇代表性文献,利用科学知识图谱工具VOSviewer进行科学计量分析。结果2020年至今发文量开始呈稳定增长趋势,推测精神卫生问题的关注度上升与新冠疫情对行业冲击和生活压力的影响因素相关;发文机构集中在经济发达地区的北京、上海、宁波、广州等省市,以中小学、科学研究院居多,高校在整体研究机构中的占比较低;研究热点聚焦在精神卫生、青少年学生体育锻炼行为、干预性研究、健康促进和健康教育研究等方面;文章多数发表在以学校卫生、行为医学为主题的刊物;研究方法多以干预性实验和比较分析为主。结论正视国内运动干预精神卫生问题研究发展中的区域不平衡性,积极探索与优势地区科研单位建立长效交流的协作机制,促进垮校际、垮区域的学科交叉与融合,推动知识信息与研究成果的互通共享。未来在精神卫生不同的社会群体、问题的变化趋势及相应的治疗干预措施等方面,围绕具有集体性、竞赛性、趣味性特点的中等强度团体性运动项目制定运动处方,通过长期规律性的、高质量的运动手段干预,降低精神卫生症状的发生率。

基于BIM的机场航站楼二次结构施工深化流程与协同管理

随着BIM在工程领域的广泛应用,建筑行业势必会迎来新一轮的技术革新和管理升级。本文以重庆江北国际机场T3B航站楼项目为基础,对BIM在二次结构施工深化流程及协同管理的应用开展深入研究,包括模型维护、深化出图以及指导施工过程中的技术要点和管理方法,并制定相应的协调机制和措施,确保BIM深化成果能够有效指导现场施工。此外,本文总结了二次结构施工深化工作流程、协同管理和应用成果,最终解决了二次结构BIM深化设计中重难点问题,进一步提高了工程质量,缩短了建筑施工工期,节约了施工成本。本项目所应用的技术手段、管理方法和取得的数据、经验,为其它同类项目的二次结构施工起到参考借鉴作用。

二极管反向漏电流导致输出电压信号不确定的分析

针对二极管反向漏电流导致输出电压信号不确定故障,进行分析,并提出处理方法。

基于长期健康监测数据的混凝土单箱三室箱梁遮阴效应

单箱三室箱梁温度效应复杂,在王家河特大桥箱梁混凝土内埋置了89个温度传感器、并布置了光电辐射传感器与风速传感器,采集频率均为1次/20 min。利用无线采集模块进行数据采集,得到单箱三室箱梁太阳辐射温度场分布规律。研究结果表明:太阳辐射测试结果存在季节性,夏季太阳辐射强烈,风速测试结果无明显季节性;受太阳辐射作用影响,向阳侧边腹板竖向温度梯度大于背阳侧竖向温度梯度,夏季竖向温度梯度大于冬季温度梯度;受对流作用影响,中腹板除顶底部测点外变化极小,可被忽略;受太阳高度角影响,冬季向阳侧照射时间比夏季长。冬季箱梁最大横向温度梯度为12.0℃,大于夏季的4.7℃;箱梁横向温度梯度呈U形分布,背阳侧横向温度梯度的98%超越概率值为6.472℃,首次提出基于向阳侧和背阳侧温度梯度的中国铁路规范的修正公式;建立考虑遮阴长度的温度场模型,揭示了向阳侧腹板横向温度梯度冬季大于夏季的原因。

炼化碱渣湿式氧化预处理过程DOM的化学转化特征

湿式氧化工艺(WAO)是炼化企业预处理高浓度碱渣的有效手段。基于3D-EEM、GC-MS以及Orbitrap MS组合分析,在分子水平上研究了碱渣中溶解性有机物(dissolved organic matter,DOM)在WAO过程的化学转化特征。研究发现:WAO过程主要发生加氧去氢(+1O−2H和+2O−2H)、加氧(+3O)以及脱烷基化(−C_(2)H_(6))反应,芳香性DOM分子结构由高环(≥5环)向低环(3环/4环)转化;弱极性DOM由硫基苯甲醛、3,4-双(乙氧基甲基)噻吩等转化为硫酸盐、噻吩甲酸和硫醚等小分子化合物;强极性DOM则由具有较低不饱和度(DBE_(wa) 3.727)和O/Cwa(0.386)的O_(2)~4类和O_(3)S_(1)类化合物转化为具有较高不饱和度(DBE_(wa) 5.911)和O/Cwa(0.537)的O_(5~9)类和O_(4~9)S_(1)类化合物。WAO预处理后极性DOM种类由1792种增至4909种,水质的可生化性提升了35%。

融合全局和局部特征的下一个兴趣点推荐方法

随着海量移动数据的积累,下一个兴趣点推荐已成为基于位置的社交网络中的一项重要任务.目前,主流方法倾向于从用户近期的签到序列中捕捉局部动态偏好,但忽略了历史移动数据蕴含的全局静态信息,从而阻碍了对用户偏好的进一步挖掘,影响了推荐的准确性.为此,提出一种基于全局和局部特征融合的下一个兴趣点推荐方法.该方法利用签到序列中的顺序依赖和全局静态信息中用户与兴趣点之间、连续签到之间隐藏的关联关系建模用户移动行为.首先,引入两类全局静态信息,即User-POI关联路径和POI-POI关联路径,学习用户的全局静态偏好和连续签到之间的全局依赖关系.具体地,利用交互数据以及地理信息构建异构信息网络,设计关联关系表示学习方法,利用相关度引导的路径采样策略以及层级注意力机制获取全局静态特征.然后,基于两类全局静态特征更新签到序列中的兴趣点表示,并采用位置与时间间隔感知的自注意力机制来捕捉用户签到序列中签到之间的局部顺序依赖,进而评估用户访问兴趣点概率,实现下一个兴趣点推荐.最后,在两个真实数据集上进行了实验比较与分析,验证了所提方法能够有效提升下一个兴趣点推荐的准确性.此外,案例分析表明,建模显式路径有助于提供可解释的推荐结果.

基于多视角的多类型错误全面检测方法

随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准确而全面地检测出数据集中所包含的错误数据,一直是数据科学中的痛点问题.尽管已有许多传统方法被广泛用于各行各业,如基于约束与统计的检测方法,但这些方法通常需要丰富的先验知识与昂贵的人力和时间成本.受限于此,这些方法往往难以准确而全面地检测数据.近年来,许多新型错误检测方法利用深度学习技术,通过时序推断、文本解析等方式取得了更好检测效果,但它们通常只适用于特定的领域或特定的错误类型,面对现实生活中的复杂情况,泛用性不足.基于上述情况,结合传统方法与深度学习技术的优点,提出了一个基于多视角的多类型错误全面检测模型CEDM.首先,从模式的角度,结合现有约束条件,在属性、单元和元组层面进行多维度的统计分析,构建出基础检测规则;然后,通过词嵌入捕获数据语义,从语义的角度分析属性相关性、单元关联性与元组相似性,进而基于语义关系,从多个维度上更新、扩展基础规则;最终,联合多个视角对多种类型的错误进行全面检测.在多个真实数据集与合成数据集上进行了实验,结果表明,该方法优于现有的错误检测方法,并且能够适用于多种错误类型与多种领域,具有更高的泛用性.

优化决策树预测大学生体质健康的模型构建研究

目的:为了方便、快速、高效地预测大学生体质健康状况。方法:按照我国六大行政区划,在全国范围内选取12所高等院校,筛选在校男性大学生共计104530名的体质健康测试数据,基于互信息量与机器学习决策树方法,研究了大学生体质健康状况预测精度。结果:不同特征对于体质健康状况预测贡献度具有明显差异;其中,七特征组合“1000米+引体向上+立定跳远+50米+坐位体前屈+体重+肺活量”对于体质健康状况的预测效果最好,预测精度可达95.0%。与粗略决策树、中等决策树、精细决策树相比,优化决策树对于体质健康状况的预测效果最好,预测精度可达95.1%。对于三种分类规则,最大程度减少偏差分类规则对于体质健康状况预测效果最好;对于不同替代决策分裂类型,关闭、打开、全部搜索状态对于体质健康预测效果未有明显区别。对于贝叶斯、网格搜索、随机搜索三种优化器而言,在各优化器下均有一种超参数组合和其他优化器下的最优超参数预测效果相当超参数组合。结论:优化决策树对于大学生体质健康状况相较于传统决策树有较好的预测效果.

民航空保专业学生核心素养模型的构建

采用文献计量、专家访谈等研究方法,以民航空保专业为研究对象,从民航空中安保工作需求的实际出发,提出航空安全员职业核心素养的概念。基于核心素养的内涵分析,厘定了包含知识基础、身体素质、意识品格、应急处置4个层面所对应的10个不同维度、31个基本要点,构建了航空安全员职业核心素养的3层同心圆结构模型,以期为民航安保专业人才培养提供参照准则和理论依据。

邻域双向聚合与全局感知的TKG链接预测模型

时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)在推荐系统、搜索引擎和自然语言处理等领域有着广泛的应用前景,然而其不完备性限制了它的应用,因此研究面向TKG的链接预测模型具有重要作用。针对已有的工作大多面向TKG补全,无法预测未来的事实,提出了一种邻域双向聚合与全局感知的TKG链接预测模型。一方面,分别聚合实体的主动和被动行为并通过循环神经网络建模其历时演变来捕捉实体的短期行为;另一方面,基于全局感知模块来捕捉实体的长期行为。在4个基准数据集上进行了测试,结果表明所提模型能够提升模型预测未来事实的性能。

PPP项目效率的构念建立及维度划分——基于扎根理论的探索性研究

公私双方良好的合作是PPP项目成功的关键,而以往的项目成功和项目(管理)绩效无法对双方合作效果作出更细致的评价,故基于契约经济学中的合同效率,提出PPP项目效率这一构念。首先,基于扎根理论,通过文献分析及访谈获取原始资料,并导入NVivo10软件进行编码,得到PPP项目效率的维度划分,包括21个副范畴、8个主范畴及3个副核心范畴;其次,根据编码结果得出PPP项目效率概念模型,对相应的概念作出释义,并与既有的类似概念进行区分。研究结果表明:PPP项目效率与先天性、客观性因素无关,主要由相关制度安排以及项目参与者因素决定,最终通过合同主体的履约程度、项目目标的实现程度以及核心利益相关者的满意程度来衡量。

中国PPP项目效率研究：基于国有企业与私营企业充当私人部门的对比分析

国有企业充当私人部门的中国式PPP项目受到多方质疑,事实上,问题的关键在于其相较私营企业充当私人部门的PPP项目是否具有效率优势。筛选了8个PPP案例形成4个对照组,并基于PPP项目效率的概念模型得出案例比较的3个维度下共计21个关注焦点;通过多案例的对比分析,得到不同性质私人部门PPP项目在效率上的优劣并探讨其深层次原因。结果显示:①国有企业因政府的内群体偏好等五方面原因,在技术复杂的大额项目中充当私人部门效率更高;②外资企业因其具有较强的契约精神和丰富的项目经验、民营企业因其组织灵活性高且运营能力强,在技术简单的小额项目中充当私人部门效率更高。在此基础上得出提高中国PPP项目效率的两点管理启示。

炼化含盐污水处理全过程有机污染物降解特征

某重质油炼化企业采用“物化单元(隔油+气浮)+曝气生物滤池(biofilter,BAF)+水解酸化(hydrolysis acidification,HA)+缺氧/好氧(anoxic/oxic,A/O)+好氧-膜生物反应器(oxic-membrane bioreactor,O-MBR)+催化臭氧氧化(catalytic ozonation,COP)”工艺处理含盐污水。本文采用GC-MS结合FT-ICR MS高等仪器的分析手段,对污水处理工艺全过程的有机污染物降解特征进行了深入研究。发现BAF单元主要去除的是小分子有机酸类、酯类和醛酮类等易降解化合物;HA单元基本未发挥降解作用;A/O单元能大幅度去除O_(2)类化合物,并能完全降解N_(1)O_(2)S_(1)类化合物;O-MBR单元未能完全降解的O_(3)S_(1)类和N_(1)O_(3)类化合物在COP单元被完全矿化;最终出水残留COD的构成主要是大分子饱和脂肪酸和高缩合度环烷酸类化合物。本文研究成果可为重质油炼化污水处理工艺的评价与优化提供依据。

两级UASB处理PTA废水性能评价及微生物群落特征

采用两级UASB反应器处理模拟精对苯二甲酸(PTA)废水,考察了反应器性能和微生物群落特征。结果表明,两级UASB反应器对高浓度PTA废水处理性能优异,COD去除率和单位COD的甲烷产率可分别达到92.34%和52.38 mL/g,对PTA废水中特征污染物苯甲酸、对苯二甲酸、对甲基苯甲酸的降解率分别高达100%、97.99%、93.73%;互营菌属(Syntrophus)和杆状脱硫菌属(Desulforhabdus)为两级UASB反应器共同的特征优势菌属;一级UASB反应器内酚降解菌(Diaphorobacter)和水解酸化菌(Raineyella)丰度更高,对污染物降解性能提升效果显著,为二级UASB反应器的稳定运行提供保障。

炼化污水生化工艺处理效果综合评价及数字化应用

某重质油炼化企业采用“一级水解酸化+CAST+二级水解酸化+BAF”生化工艺对污水进行“提标”处理。利用所建立的水质综合剖析方法,探明了生化工艺全过程的污染物转化规律,并对各单元处理及数字化应用效果进行了综合评价。研究发现,一级水解酸化去除约30%的污染负荷,但并未发挥预期功能,大部分污染负荷(约60%)是在CAST被去除,二级水解酸化和BAF对污染负荷去除率不足5%。生化工艺主要去除小分子质量低缩合度类化合物,出水中残留低浓度的大分子质量高缩合度类化合物。研究成果可为重质油炼化污水处理场的工艺改进和运行优化提供理论支撑。

区块链数据库:一种可查询且防篡改的数据库

随着比特币、以太币等一系列加密货币的兴起,其底层的区块链技术受到越来越广泛的关注.区块链有防篡改、去中心化的特性.以太坊利用区块链技术来构建新一代去中心化的应用平台.BigchainDB 将区块链技术与传统的分布式数据库相结合,利用基于联盟投票的共识机制改进传统 Pow 机制中的节点全复制问题,提高了系统的扩展性与吞吐率.但是现有的区块链系统存储的信息大都是固定格式的交易信息,虽然在每个交易里有数据字段,但是现有的区块链系统并不能经由链上对交易内的数据字段的具体细节进行直接查询.如果想要查询数据字段的具体细节,只能先根据交易的哈希值进行查询,得到该交易的完整信息,然后再检索该交易内的数据信息.数据可操作性低,不具备传统数据库的查询功能.首先提出一种区块链数据库系统框架,将区块链技术应用于分布式数据管理;其次提出一种基于哈希指针的不可篡改索引,根据该索引快速检索区块内数据,以此实现区块链的查询;最后,通过实验测试数据库的读写性能,实验结果表明,所提出的不可篡改索引在保证不可篡改的同时具有较好的读写性能.

一种面向医学文本数据的结构化信息抽取方法

医学文本作为医疗领域重要的信息载体,为临床诊断和病理学研究提供了重要的数据支持,然而使用自然语言编写的文本数据往往是非结构化的,不便于机器理解和自动化处理.对于中文的医学文本数据而言,由于专业性强,需要丰富的领域知识,并且语法上多采用短句形式,这给结构化信息的抽取带来了巨大的挑战.为此,本文设计了一种针对医学领域的文本数据进行结构化信息抽取的方法,该方法首先通过文本聚类和关键词提取来获得医学描述语言中常用的表达术语,然后使用生成的医学术语库辅助中文分词处理,以提高中文医学文本的分词质量.然后,分析词与词之间的语义依存关系并随之构建依存句法树.最后,从该句法树中识别和抽取医学文本描述中的关键指标及其对应的指标值,最终得到结构化的键值对数据.本文采用真实的医学影像报告文本作为实验数据,实验结果表明该方法有效提高了中文医学文本的分词质量,准确率最高可达98.24%,并在结构化的信息抽取中效果显著,具有最高83.76%的准确率和88.09%的召回率.本文提出的方法能覆盖多种依存语法,且有很好的适用性.

一种基于LSH面向二元混合类型数据的相似性查询方法

局部敏感哈希方法(LSH)已经被广泛用于高维数据和大规模数据集的最近邻查询,然而现有方法大多将LSH方法用于单一类型的数据,文中尝试将LSH方法用于二元混合类型数据,如图像-文本数据,空间-文本数据等.文中提出了一种基于LSH混合索引结构的相似性查询方法,该方法可有效地管理含两种数据类型的数据,并且融合两种数据类型的相似性进行最近邻查询.文中提出的查询方法主要有三个特点:首先,结合LSH方法为混合数据构建混合哈希值,该混合哈希值保留有数据对象之间内容相似性的信息,基于混合哈希值构建哈希索引,进行快速准确的最近邻查询;其次,该方法解决传统LSH方法固定敏感半径的问题,可以有效地处理可变查询范围的相似性查询;最后,该方法在分布式环境中不需要全局索引信息,保证分布式查询的伸缩性.文中通过理论分析证明了查询方法和查询算法的准确性和有效性,进一步通过分布式系统优化及基于真实数据和合成数据的大量实验验证了方法的伸缩性和高效性.

多元图融合的异构信息网嵌入

基于元结构(如元路径或元图)的网络嵌入方法,能够有效地利用异构网络结构.但与元路径相比,元图能够捕获更加复杂的结构信息,更能提升异构信息网中相似节点匹配的准确性.然而,现有的基于元图的嵌入方法具有如下局限:大多由专家指定元图类型,在大型复杂网络的应用环境中并不适用;虽然融合了多个元图进行嵌入,但并未考虑元图权重的差异性;部分模型利用用户的期望语义关系生成可以保留特定语义的元图组合,但这类模型过分依赖元图选择和用于监督学习的样本,缺乏通用性.基于此,提出一种多元图融合的异构网络嵌入方法,该方法包括2部分:第1部分是元图发现,目的是挖掘代表当前网络结构和语义特征的重要元图;第2部分是基于多元图融合的节点嵌入,主要内容是提出了一种基于元图的通用节点相似度度量方法,同时利用神经网络嵌入节点的元图特征.实验结果表明,与其他网络嵌入方法相比,提出的方法具有较高的准确性和效率.