基于新型拓扑指数的咪唑类离子液体捕集CO2性能预测

大量温室气体CO_2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理提出了一种新的描述符——拓扑指数(Topological Index,TI)描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO_2性能的有效方法。     

咪唑类离子液体捕集CO_2性能的定量结构-性质相关性(QSPR)研究

CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着人类的生存环境和生态平衡,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2的捕集分离中有很好的应用前景。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其结构参数之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组描述符作为输入参数,随后,分别采用多元线性回归算法及支持向量机结合粒子群优化算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其描述符之间的线性和非线性模型。多元线性回归算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.765和0.814,支持向量机算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.987和0.933。对预测模型进行了评价验证以及稳定性分析,结果表明,2种模型具有良好的稳定性能和预测能力。     

芳香族硝基化合物爆速的定量构效关系预测

为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出4个与爆速关系最为密切的分子描述符,建立相应的4参数线性理论预测模型,并采用内部和外部验证方式,验证模型的拟合能力、稳健性和预测能力。结果表明:训练集和测试集的平均绝对误差(AAE)分别为0.048和0.208km/s,均方根误差(RMSE)分别为0.058和0.302 km/s,所建模型具有较好的稳健性和预测性能。     

二元互溶可燃混合液体闪点预测模型研究

基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,开展二元互溶可燃混合液体闪点与其结构信息间的内在定量关系(M-QSPR)研究。以332个不同组成和配比的二元互溶可燃混合液体闪点试验数据作为研究样本,根据体系中各纯组分的结构信息,计算相应的混合物描述符(SiRMS,Simplex Representation of Molecular Structure),应用遗传-多元线性回归(GA-MLR)算法从中优化筛选出一组与该体系闪点最密切相关的原子碎片参数作为输入参数,分别采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)算法建立理论预测模型,并将其与文献已有模型进行比较。结果表明,MLR和SVM对测试集样本的平均绝对误差(AAE)分别为4.142 K、1.551 K,均方根误差(RMSE)分别为4.911 K、2.220 K,决定系数(R~2)分别为0.818、0.962。研究表明,影响二元混合液体闪点的主要SiRMS结构因素是■和■,并且随体系中■、■、■四原子碎片增多,闪点升高;随体系中■、■、■四原子碎片增多,闪点降低。同时,与内部交互作用和分子间非加和作用相比,分子间的可加和作用对该体系闪点的影响更为显著;与原子的局部电荷相比,原子类型对该体系闪点的影响更为显著。     

咪唑类离子液体热不稳定性的试验研究

为了进一步明确离子液体的热行为,试验研究离子液体在受热条件下可能存在的热分解、闪燃等热不稳定特性,分别采用同步热分析仪和闭口闪点仪测定16种咪唑类离子液体的热分解温度和50种咪唑类离子液体的闪燃温度等热不稳定特性指标。结果表明:咪唑类离子液体的闪燃温度与其阴、阳离子的结构和种类有关,阴离子对闪燃温度的影响较大;闪燃温度还受到阴阳离子间相互作用的影响,即受到离子的几何结构、大小和电荷分布的影响;咪唑类离子液体受热后的闪燃与热分解之间不存在明显的先后关系,都是其受热后分解产生的可燃物遇点火源发生闪燃。     

基于QSPR方法的脂肪醇化合物闪点预测

为提高脂肪醇化合物闪点预测精度,提出基于定量结构-性质关系(QSPR)原理的脂肪醇化合物闪点预测方法。应用Dragon软件计算出91种脂肪醇的分子描述符,利用遗传函数算法(GFA)从1 481个描述符中筛选出3个与脂肪醇闪点关系最密切的分子描述符。分别用多元线性回归(MLR)方法和支持向量机(SVM)方法进行建模,并采用内部验证和外部检验的方式对模型的拟合度、预测性等性能进行验证。结果表明:预测集的MLR方法和SVM方法的平均绝对误差(AAE)分别为2.870 K和2.706 K;均方根误差(RMSE)为3.451 K和3.371 K。SVM模型在精度上略优于MLR模型,而MLR模型更为简单和方便。     

烃类沸点的定量构效关系研究

应用CODESSA软件计算296种烃类物质的分子结构描述符,分别用启发式回归（HM）和最佳多元线性回归（B-MLR）筛选计算出的所有分子描述符,并建立沸点的线性回归模型。用B-MLR方法筛选出的4个描述符作为支持向量机（SVM）的输入建立了非线性模型。预测结果表明：所建立的模型稳健,泛化能力强,预测误差小。非线性模型（R2=0.9905,RMSE=10.2295）的性能优于线性回归模型（HM：R2=0.9819,RMSE=14.0606;B-MLR：R2=0.9842,RMSE=13.1058）,预测效果令人满意。     

基于粒子群-支持向量机(PSO-SVM)的苯储罐泄漏事故风险预测

将支持向量机(SVM)模型运用于事故前苯储罐泄漏事故风险预测,为使模型性能最优, 用粒子群算法PSO优化SVM模型参数,建立了PSO-SVM风险预测模型。为验证模型风险预测性能,分别采用遗传算法(GA)和网格搜索法(GS)优化SVM参数,并比较测试集与PSO-SVM、GA-SVM、GS-SVM三种模型预测结果的均方误差及相关系数。然后进一步探讨模型中权重调整方式、种群规模对PSO-SVM模型预测性能的影响。研究发现,权重线性递减所建PSO-SVM预测值与测试集相关系数更高、均方误差更小、预测效果更好,种群规模没有影响PSOSVM模型预测值但会影响计算时间,这为危化品泄漏事故的风险预测提供了一种新的方法。     

基于PCA-BBO-SVM的尾矿坝变形预测模型与性能验证研究*

为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法（PCA）对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法（BBO）对支持向量机（SVM）参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.139 6,0.274 2,0.317 0,0.530 6;MAE为0.112 5,0.213 5,0.269 0,0.412 9;MAPE为0.525 0%,0.692 3%,2.621 2%,1.311 2%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。     

基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测

为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R²高达0.9949,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。     

离子液体对CO2吸收性能的研究进展

CO2引起的气候变暖已成为全球最关注的环境问题之一,利用离子液体固定CO2引起了众多学者的关注。介绍了近年来离子液体吸收CO2的研究进展,包括常规离子液体和含氨基离子液体、氨基酸离子液体、聚离子液体及其他离子液体等4种功能化离子液体,并简要分析了吸收机理。综合分析了每种离子液体的吸收性能,离子液体对CO2的吸收能力均随温度上升而减小,随压力升高而增加。烷基链的增长以及含氟基团的增加有利于对CO2的吸收。功能化离子液体由于引入了功能化基团,相同条件下,其对CO2的吸收力几乎是常规离子液体的两倍。此外,将离子液体与有机溶液(特别是醇胺溶液)混合能提高离子液体对CO2的吸收能力,且能降低生产费用。最后指出了高吸收性能、低黏度、低毒以及低成本是未来离子液体的研究方向。     

基于循环神经网络的缓坡场地液化侧移预测*

为预测缓坡场地地震液化侧向位移,基于改进自适应算法（Rectified Adam）和循环神经网络模型（RNN）,提出液化侧移预测模型RA-RNN,通过对侧移数据进行样本学习,并利用改进自适应算法优化循环神经网络结构,验证RA-RNN模型可靠性,并与多元线性回归法（MLR）计算结果进行对比。结果表明:RA-RNN模型计算得到侧移一般为实测位移的0.7~1.3倍,训练结果R2,RMSE,MAE分别为0.977,0.375,0.141;土耳其科喀艾里RA-RNN模型预测结果RMSE和MAE为MLR模型的1/26,1/830;中国台湾集集镇RA-RNN模型预测结果RMSE和MAE为MLR模型的1/18,1/350,RA-RNN模型预测结果较优,预测精度及泛化能力得到很大提升。     

基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究

针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。     

基于BP神经网络的二元混合液体自燃温度预测

为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892 K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530 K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。     

湿法脱硫后烟气中SO3/硫酸雾测试方法的试验

在自行设计和搭建的模拟湿法脱硫烟气系统中,研究了基于控制冷凝法原理的SO_3/硫酸雾采集装置对湿法脱硫后SO_3/硫酸雾的捕集性能,重点考察了螺旋管与石英棉冷凝温度、采样枪温度、采样流量、采样时间和SO_3/硫酸雾质量浓度对SO_3/硫酸雾捕集性能的影响。结果表明,在研究范围内,湿法脱硫后SO_3/硫酸雾采集装置优化的操作参数为:螺旋管及石英棉冷凝温度95℃,采样枪温度280℃,采样流量17 L/min,采样时间30 min。SO_3/硫酸雾质量浓度较高时,螺旋冷凝管对SO_3/硫酸雾的捕集起主要作用,其捕集的SO_3/硫酸雾比例在75.8%~80.8%,远高于螺旋冷凝管与石英棉捕集SO_3/硫酸雾的比例;SO_3/硫酸雾质量浓度较低(约1mg/m3)时,采样枪对SO_3/硫酸雾的捕集起主要作用,其捕集SO_3/硫酸雾的比例大于50%。     

应对气候变化——二氧化碳捕集与封存

全球气候变化问题日益严重,CO2捕集与封存(CCS)技术被看作是最有发展前景的解决该问题的技术之一。CCS技术主要包括3个环节:CO2捕集,运输和封存。首先介绍了CO2捕集技术,该技术按工艺主要分为燃烧前捕集、富氧燃烧捕集、燃烧后捕集和化学链燃烧捕集。随后介绍了CO2封存技术,该技术按封存地点可分为地质封存和海洋封存。在众多的CO2封存技术中,CO2强化采油技术由于其较高的经济效益近年来得到广泛应用。从国外、国内两个层面详细介绍了该技术的发展情况。     

基于排放影响的自由航路空域中飞行路线优化北大核心CSCD

针对飞机在航线飞行中污染物排放问题,建立基于巡航性能数据和高空预报风温数据的性能参数计算模型、CO_(2)排放量计算模型、尾迹云环境影响模型和飞行排放成本模型;然后根据自由航路空域(FRA)的运行特点和限制,对传统的Dijkstra算法进行改进,考虑飞机前序航段油耗对飞机重量及后续排放参数计算的影响,以实现CO_(2)排放量最少、尾迹云对环境影响最小和排放成本最低为目标的飞行路线动态优化。结果表明:与最短距离下的优化结果相比,以CO_(2)排放量最小为目标时的优化方案可降低CO_(2)排放量9.61%、排放成本44.35%、油耗9.61%;排放成本最小的飞行路线则可降低CO_(2)排放量5.58%、排放成本64.05%、油耗5.58%。     

含CH_4煤岩注CO_2后力学性能及渗透性能试验研究

为观察含CH_4煤岩注入CO_2后力学和渗透性能的变化,用自制三轴吸附解吸渗流试验装置开展试验,研究型煤试件内气体种类和注气压力对注CO_2煤岩强度、渗透性和应变等参数变化的影响。试验结果表明:含CH_4煤岩注入CO_2后,单轴压缩应力-应变曲线与未注入CO_2的总体变化趋势相同,但煤岩强度等参数随注气压力的变化而变化。注入等孔隙压CO_2后,含CH_4煤岩的强度和弹性模量均明显上升,但煤岩中CH_4渗透率呈现下降趋势;随着CO_2注入压力的增加,煤样的强度和弹性模量逐渐下降,而CH_4渗透率逐渐增强,注气压力每增加1 MPa,煤岩强度平均下降0.095MPa,CH_4气体渗透率平均增加1 m D。     

CO_2/CH_4在煤储层中扩散规律的分子动力学模拟

为明确CO_2与CH_4混合气体在煤中的扩散规律,建立不同宽度的石墨狭缝结构模型代替复杂的煤结构,运用分子动力学方法,研究CO_2与CH_4浓度比、温度、气体压力和储层孔径等因素对甲烷扩散性能的影响。研究结果表明:随着CO_2浓度的增大,甲烷的扩散系数降低;随着气体压力的增大,甲烷的扩散能力以及扩散系数均有明显的降低,但降低速率趋于平缓;较高的温度有助于甲烷的扩散,但作用效果并不明显;随着储层孔径的增大,甲烷的扩散系数越大。扩散系数与孔径呈现对数函数关系,与压力、CO_2浓度和温度呈指数函数关系。出现上述结果的主要原因是CH_4和CO_2的竞争吸附,以及甲烷分子和狭缝表面之间范德华力的不同造成的。     

纳米金属氧化物对人体细胞毒性效应的构效关系研究

为建立高效的纳米金属氧化物细胞生物毒性构效关系预测模型，研究了20种纳米金属氧化物在不同生物条件下对人正常肺上皮细胞(BEAS-2B)和角质层细胞(HaCaT)的毒性效应构效关系，并首次将元素周期描述符(定量描述符)与试验条件参数(定性描述符)相结合，共同表征金属氧化物的纳米结构特征。在采用支持向量机-特征递归消除法(Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, SVM-RFE)筛选的最优描述符作为输入参数的基础上，分别应用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和随机森林(Random Forest, RF)2种高效的建模方法，建立纳米材料构效关系(Structure-Activity Relationships for Nanoparticals, Nano-SAR)预测模型。2个算法训练集的准确率(ACC)均大于0.9,内部验证准确率均大于0.7,测试集外部验证的准确率也均大于0.8,模型验证结果表明2个算法均具有良好的稳定性和较强的预测能力。对比2个算法研究结果表明，RF算法优于SVM算法...