基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测

为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明：IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

空气泡沫驱伴生气燃爆特性及临界氧体积分数变化规律研究

为了探究高初始压力条件下空气泡沫驱井筒伴生气的燃爆特性,设计并搭建了高温高压可燃气体燃爆特性测试系统,对井筒伴生气的爆炸上限、下限以及临界氧体积分数等燃爆特性进行了测试。测量结果表明,随着初始温度和压力的升高,爆炸下限和临界氧体积分数降低,爆炸上限增加,伴生气的危险性增加。在0.5 MPa和10℃条件下伴生气的爆炸极限为2.01%～19.97%,而在15 MPa和80℃时爆炸极限迅速扩大至1.14%～56.67%。临界氧体积分数的测试结果从11.85%(0.5 MPa, 10℃)下降到8.91%(15 MPa, 80℃),最大差值为2.94%。根据试验结果拟合了临界氧体积分数的经验式,可快速评定不同初始条件下伴生气的安全氧含量。     

氮和氧同位素示踪伊洛河河水硝酸盐来源及转化过程

河流硝酸盐(NO^-₃)浓度及氮和氧同位素组成(δ¹⁵N-NO^-₃和δ¹⁸O-NO^-₃)可以辨识河水NO^-₃受自然过程和人为输入的影响,但流域不同土地利用方式对河水NO^-₃来源及转化过程的影响尚不明确,特别是山区人为输入对河水NO^-₃的影响仍不清楚.选择土地利用空间异质性显著的伊河和洛河作为研究对象,借助水体水化学组成,氢氧同位素(δD-H₂O和δ¹⁸O-H₂O)、δ¹⁵N-NO^-₃和δ¹⁸O-NO^-₃,辨识不同土地利用方式影响下河水NO^-₃来源及...     

用厌氧酸化预处理焦化废水的研究

在采用色谱-质谱(GC/MS)联用仪分析北京焦化厂废水中有机物组分及浓度的基础上,研究厌氧酸化对焦化废水可生物处理性能的影响,并探讨厌氧酸化作为焦化废水好氧生物处理预处理的可行性。试验结果表明,焦化废水经6h厌氧酸化,12h好氧曝气,COD去除率可达90％以上,比未用厌氧酸化预处理的COD去除率提高近40％。当焦化废水进水COD为1780mg/l时,出水COD可降至158mg/l。     

好氧颗粒污泥沉降选择实验研究与定量描述

以序批式反应器培养的成熟好氧颗粒污泥为对象,研究沉淀高度对颗粒数、比重、污泥浓度、粒径分布及选择系数的影响.结果表明,随着沉淀高度的增加,污泥浓度在沉淀时间为30 s时由0.24 mg.L-1明显增加至6.07 mg.L-1,平均粒径从450μm增加到550μm,颗粒圆形度增加12.67%,而复杂度减小13.47%,说明粒径较大、形状较规则的颗粒沉降较快,从而更易在沉降选择过程中得以保留.根据选择压原理,结合颗粒污泥沉降实验结果引入选择系数.实验和计算结果显示,在任意沉淀高度,选择系数随粒径和密度的增大而增加.随着沉淀高度的增加,直径>600～800μm的颗粒选择系数增加,小颗粒趋势与之相反,说明增大排水比有利于大颗粒保留而絮体被筛选出反应器,而低的排水比会使污泥颗粒化过程放缓.该研究结果可望对加速污泥颗粒化过程和提高其稳定性提供科学的理论依据和指导.     

Mn-Cu-O负载型催化剂上CO氧化性能的研究

研究了ＺｒＯ２或Ａｌ２Ｏ３负载Ｍｎ－Ｃｕ－Ｏ体系催化剂ＣＯ催化氧化活性，以及物相结构，表面氧性能与活性的关系。结果表明，锆基催化剂的氧化活性明显优于铝基催化剂，起燃温度Ｔ５０低达５０℃，ＺｒＯ２载 利于活性组份形成高活性物相，并促进表面吸附氧的脱附，表现出催化剂表面吸附氧的脱附温度高低次序与其氧化活性有一致的对应关系。     

水源水库贫营养好氧反硝化菌群脱氮特性研究

为削减微污染水库中氮素的浓度,通过对西安市李家河水库沉积物进行定向富集驯化,筛选出以Pseudomonas菌为主、具有高效好氧反硝化特性的混合菌群-A1.摇床实验表明,贫营养好氧反硝化菌群A1在15h时硝酸盐氮去除率可达93.39%,硝酸盐氮平均去除速率为0.2073mg/（L·h）;总氮去除率为52.11%,总氮平均去除速率为0.1153mg/（L·h）,无亚硝酸盐积累.氮平衡分析表明,约45%的初始氮被去除转化为气体产物.响应面法（RSM）结果表明,C/N比9.96,温度22.67℃,pH8.01,转速91r/min,溶解氧8.55mg/L是去除总氮（TN）的最优条件.     

泡沫铜气体扩散电极处理活性艳红废水

采用铜基泡沫材料作为阴极,并根据泡沫材料电阻小、强度高、孔隙多的特点设计气体扩散电极,开发了一套基于铜基泡沫材料的气体扩散电解废水处理方法.实验结果表明,该方法在电解电压仅为1.65 V时,120 min内原位生成14.29 mg·L-1的H2O2.采用该系统对活性艳红废水进行降解,结果表明其在电解电压为2 V时即可快速高效地降解活性艳红X-3B模拟染料废水,120 min内模拟废水色度去除率达96.19%,色度被快速消除.UV-Vis与LC-TOF MS检测结果表明,降解过程中,萘环、三嗪结构及较稳定的苯环均被同步快速降解.该方法所需降解电压较低,只有2 V,而普通电解方法通常需8—25 V,能耗显著下降.这种低电压气体扩散电极电解不仅极大地抑制了水的无效电解,由于产生了·OH,还能维持相对高的有效氧化还原电位,高效降解污染物,是一种高效低耗的电化学水处理方法.     

神秘“上帝粒子”现踪影

欧洲科研人员13日宣布,他们可能“瞥见”希格斯玻色子,但现有数据无法确切证实。欧洲核子研究中心科研人员当天在日内瓦告诉媒体记者,两项强子对撞实验项目ALTAS和CMS有一些相似发现,让科研人员颇为兴奋。