苯胺重氮化-席曼反应热危险性的理论研究

为研究苯胺重氮化-席曼反应的热危险性,采用Gaussian98软件,运用密度泛函理论(DFT)B3LYP,在6-31G(D)基组水平上,研究气相条件下重氮化-席曼反应的反应过程及微观机理,得到反应路径以及反应物、中间体、过渡态、产物全优化几何构型,探讨结构与性能的关系,解释重氮化-席曼反应的历程。通过热力学和动力学计算,获得标准热力学函数,分析反应的热危险性。理论计算结果表明:苯胺重氮化-席曼反应是剧烈的放热反应,这与重氮化反应剧烈以及重氮盐的热不稳定性的试验结果相吻合。     

卷积神经网络在燃气管道故障诊断中的应用

为了提高燃气管道泄漏故障的诊断能力,判断燃气管道故障泄漏的类型,将深度学习神经网络应用到燃气管道故障诊断领域,提出了一种基于卷积神经网络与softmax分类器的燃气管道故障诊断技术。选取燃气管道故障中的9种特征参数作为模型的原始输入量,经过卷积神经网络的特征提取、参数重构、soft-max分类,最终达到诊断的效果。将得到的卷积神经网络模型应用在实验室的燃气管道故障泄漏检测系统中,结果表明,这种模型在燃气管道故障识别中的准确率稳定在92. 54%,与BP神经网络相比该方法有明显的准确率和稳定性。     

鼠Tcp11l1基因的结构与表达分析

为了分析鼠Tcp11l1基因的结构和表达,从小鼠睾丸组织总cDNA中扩增鼠Tcp11l1基因的开读框架(Open reading frame,ORF),定向克隆到真核表达载体pEGFP-N1,构建融合表达质粒pTcp11l1-EGFP,转染HEK293细胞,荧光显微镜下观察Tcp11l1基因的亚细胞定位;设计跨小鼠Tcp11l1基因两个外显子的引物,RT-PCR分析此基因在小鼠各组织中的表达情况.并利用生物信息学的方法对鼠Tcp11l1基因的结构进行初步预测.转染pTcp11l1-EGFP后在胞质中能明显看到绿色荧光信号,而在胞核和胞膜中无绿色荧光信号,表明鼠Tcp11l1蛋白定位于细胞质;RT-PCR分析结果表明,鼠Tcp11l1基因在小鼠各组织中广泛表达.生物信息学结果表明,鼠Tcp11l1和鼠Tcp11的蛋白具有相同的TCP11结构域,不能确定是否存在跨膜序列.鼠Tcp11l1基因和鼠Tcp11基因具有相似的亚细胞定位和TCP11结构域,表明这两个基因可能具有相似的受体功能.但是与Tcp11特异表达于睾丸组织的延长精细胞和精子不同,Tcp11l1为广泛表达,说明Tcp11l1可能在多种组织细胞中发挥作用.     

PLC在污水处理厂控制系统中的应用

结合辛辛板污水厂的工艺特点,介绍了控制系统的构成和控制方式,并对由PLC控制站和上位机组成的控制系统的主要功能进行了叙述,从而实现污水处理整个过程的实时监测和控制。     

基于小波包能量谱和希尔伯特变换的管道泄漏检测技术

为了及时检测输油管道泄漏缺陷以减少输油泄漏事故的发生，首先，提出了一种基于小波包（WPT）能量谱和希尔伯特变换（Hilbert）的输油管道泄漏检测技术，改变阀门开度模拟不同泄漏程度的管道泄漏；其次，选取小波包阈值对采集的信号去噪，获得实际有效信号，并用WPT能量谱变换将有效信号分解为频段能量谱，过滤掉不含泄漏信息的频段，保留有效频段；最后，利用Hilbert进行有效频段的谱分析，提取泄漏源信息，实现对管道泄漏工况的诊断分类。结果表明：输油管道泄漏检测平均误差在3%以内，诊断准确率达到95%，与直接Hilbert变换方法以及单纯WPT能量谱分析法相比，定位精度明显提高。