利用热重分析仪及管式炉反应器研究了餐厨垃圾的热解行为。餐厨垃圾的热解过程包括两个阶段,结合微分法与积分法对两阶段进行了动力学计算,确定管式炉热解实验反应温度。对热解产物进行了分析,结果表明,气体产物主要是CO和CH4;固体产物...利用热重分析仪及管式炉反应器研究了餐厨垃圾的热解行为。餐厨垃圾的热解过程包括两个阶段,结合微分法与积分法对两阶段进行了动力学计算,确定管式炉热解实验反应温度。对热解产物进行了分析,结果表明,气体产物主要是CO和CH4;固体产物焦的恒容低位发热量为20.33 MJ kg 1;液体产物焦油主要是醇和烃,占焦油总量的70.55%。通过分析不同热解温度焦的红外谱图、元素组成及热解过程的小分子气体释放规律,探究了餐厨垃圾的热解机理。290℃时,餐厨垃圾中肽键断裂,释放出大量CO2和CO;350℃时,脂类化合物已经完全分解或挥发;500℃时,焦中甲基及亚甲基峰消失,释放出大量烃类;未分解的物质主要是淀粉。最后考察了升温速率对热解产物分布的影响,发现提高升温速率,焦收率基本不变,焦油收率下降,气体产物收率增加。展开更多
当前电网数字化转型升级,电力设备智能运维技术快速发展,在运维过程中积累了大量包含电网重要信息的电力设备缺陷文本。由于文本数据标签稀疏,以及描述语言的模糊性、差异性等问题,电力文本中的运维信息难以被有效挖掘。文章提出了一种...当前电网数字化转型升级,电力设备智能运维技术快速发展,在运维过程中积累了大量包含电网重要信息的电力设备缺陷文本。由于文本数据标签稀疏,以及描述语言的模糊性、差异性等问题,电力文本中的运维信息难以被有效挖掘。文章提出了一种针对电力设备缺陷文本的数据增强方法。首先,使用缺陷文本数据集微调预训练模型ERNIE(enhanced representation through knowledge integration),应用多阶段知识掩码策略将电气领域专业知识集成到对缺陷文本的动态编码中;然后在流形假设的基础上基于降噪自动编码器架构设计破坏函数和重建函数,遵循基于信息价值的掩码单元选择策略构建破坏函数,基于微调过的ERNIE构建重建函数,在“破坏-重建”过程中获得位于原始数据流形范围内的增强样本;其次对增强数据集基于影响函数和多样性度量进行数据选择,过滤掉数据质量差和重复度高的增强样本;最后通过多层训练框架,将增强数据应用于各种缺陷文本挖掘任务。算例基于真实设备巡检、检修记录构建了电力设备缺陷文本等级分类任务。结果表明,所提出的算法对缺陷文本挖掘效果有较大提升,并且可以广泛灵活地应用在多种电力设备缺陷文本挖掘任务中。展开更多
目的基于实时细胞分析(real time cell analysis,RTCA)技术对中药挥发性组分的细胞毒性及抗人腺病毒3型(human adenovirus 3,HAdV-3)的作用进行毒/效整合分析,构建抗病毒药物高通量筛选的新策略。方法采用RTCA技术动态监测不同接种密度...目的基于实时细胞分析(real time cell analysis,RTCA)技术对中药挥发性组分的细胞毒性及抗人腺病毒3型(human adenovirus 3,HAdV-3)的作用进行毒/效整合分析,构建抗病毒药物高通量筛选的新策略。方法采用RTCA技术动态监测不同接种密度的A549细胞48 h生长曲线及10倍梯度稀释的HAdV-3感染A549细胞生长曲线,获得A549细胞最佳接种密度及HAdV-3最佳稀释浓度用于后续实验。以利巴韦林为阳性对照,基于RTCA技术采用曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)方法对5种中药挥发性组分的细胞毒性及抗HAdV-3的作用进行毒/效整合分析,并与传统终点法数据处理进行对比。结果终点法中艾叶、柴胡、薄荷、荆芥、牛蒡子、酸枣仁和利巴韦林对细胞的保护率分别为0.73%、12.50%、20.99%、44.50%、27.99%、51.50%和82.70%;AUC法中艾叶、柴胡、薄荷的选择性指数(Selective Index,SI)为负数,分别为-0.57、-0.21和-0.08。荆芥、牛蒡子、酸枣仁和利巴韦林的SI值分别为0.14、0.40、0.72和5.33。以利巴韦林的抗病毒活性为参照,终点法中酸枣仁、牛蒡子和荆芥的抗病毒活性为利巴韦林抗病毒活性的62.27%、33.85%和53.81%;AUC法中酸枣仁、牛蒡子和荆芥的抗病毒活性为利巴韦林抗病毒活性的13.51%、7.50%和2.63%。结论传统终点法与研究采用的AUC法计算结果有较大的差异。传统的抗病毒活性筛选研究多采用终点法检测受试药物对病毒感染细胞的保护作用,无法反映整个感染周期的变化,缺乏细胞毒的数据也会对结果的判断产生偏差。研究提示基于RTCA技术对中药挥发性组分开展抗HAdV-3的毒/效整合评价,采用AUC方法计算药物的选择性指数作为高通量筛选新策略,能快速、精准地判断受试药物的抗病毒活性,具有准确性高、重复性好的优势。展开更多
文摘利用热重分析仪及管式炉反应器研究了餐厨垃圾的热解行为。餐厨垃圾的热解过程包括两个阶段,结合微分法与积分法对两阶段进行了动力学计算,确定管式炉热解实验反应温度。对热解产物进行了分析,结果表明,气体产物主要是CO和CH4;固体产物焦的恒容低位发热量为20.33 MJ kg 1;液体产物焦油主要是醇和烃,占焦油总量的70.55%。通过分析不同热解温度焦的红外谱图、元素组成及热解过程的小分子气体释放规律,探究了餐厨垃圾的热解机理。290℃时,餐厨垃圾中肽键断裂,释放出大量CO2和CO;350℃时,脂类化合物已经完全分解或挥发;500℃时,焦中甲基及亚甲基峰消失,释放出大量烃类;未分解的物质主要是淀粉。最后考察了升温速率对热解产物分布的影响,发现提高升温速率,焦收率基本不变,焦油收率下降,气体产物收率增加。
文摘当前电网数字化转型升级,电力设备智能运维技术快速发展,在运维过程中积累了大量包含电网重要信息的电力设备缺陷文本。由于文本数据标签稀疏,以及描述语言的模糊性、差异性等问题,电力文本中的运维信息难以被有效挖掘。文章提出了一种针对电力设备缺陷文本的数据增强方法。首先,使用缺陷文本数据集微调预训练模型ERNIE(enhanced representation through knowledge integration),应用多阶段知识掩码策略将电气领域专业知识集成到对缺陷文本的动态编码中;然后在流形假设的基础上基于降噪自动编码器架构设计破坏函数和重建函数,遵循基于信息价值的掩码单元选择策略构建破坏函数,基于微调过的ERNIE构建重建函数,在“破坏-重建”过程中获得位于原始数据流形范围内的增强样本;其次对增强数据集基于影响函数和多样性度量进行数据选择,过滤掉数据质量差和重复度高的增强样本;最后通过多层训练框架,将增强数据应用于各种缺陷文本挖掘任务。算例基于真实设备巡检、检修记录构建了电力设备缺陷文本等级分类任务。结果表明,所提出的算法对缺陷文本挖掘效果有较大提升,并且可以广泛灵活地应用在多种电力设备缺陷文本挖掘任务中。
文摘目的基于实时细胞分析(real time cell analysis,RTCA)技术对中药挥发性组分的细胞毒性及抗人腺病毒3型(human adenovirus 3,HAdV-3)的作用进行毒/效整合分析,构建抗病毒药物高通量筛选的新策略。方法采用RTCA技术动态监测不同接种密度的A549细胞48 h生长曲线及10倍梯度稀释的HAdV-3感染A549细胞生长曲线,获得A549细胞最佳接种密度及HAdV-3最佳稀释浓度用于后续实验。以利巴韦林为阳性对照,基于RTCA技术采用曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)方法对5种中药挥发性组分的细胞毒性及抗HAdV-3的作用进行毒/效整合分析,并与传统终点法数据处理进行对比。结果终点法中艾叶、柴胡、薄荷、荆芥、牛蒡子、酸枣仁和利巴韦林对细胞的保护率分别为0.73%、12.50%、20.99%、44.50%、27.99%、51.50%和82.70%;AUC法中艾叶、柴胡、薄荷的选择性指数(Selective Index,SI)为负数,分别为-0.57、-0.21和-0.08。荆芥、牛蒡子、酸枣仁和利巴韦林的SI值分别为0.14、0.40、0.72和5.33。以利巴韦林的抗病毒活性为参照,终点法中酸枣仁、牛蒡子和荆芥的抗病毒活性为利巴韦林抗病毒活性的62.27%、33.85%和53.81%;AUC法中酸枣仁、牛蒡子和荆芥的抗病毒活性为利巴韦林抗病毒活性的13.51%、7.50%和2.63%。结论传统终点法与研究采用的AUC法计算结果有较大的差异。传统的抗病毒活性筛选研究多采用终点法检测受试药物对病毒感染细胞的保护作用,无法反映整个感染周期的变化,缺乏细胞毒的数据也会对结果的判断产生偏差。研究提示基于RTCA技术对中药挥发性组分开展抗HAdV-3的毒/效整合评价,采用AUC方法计算药物的选择性指数作为高通量筛选新策略,能快速、精准地判断受试药物的抗病毒活性,具有准确性高、重复性好的优势。
