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目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献
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化学链燃烧中钙基载氧体CaSO4再生的氧化反应机理 总被引:1,自引:0,他引:1
在热重和红外联用进行等温实验的基础上,探讨了氧体积分数为10%、20%,970~1150℃温度范围内化学链燃烧过程中钙基载氧体再生(CaS)的氧化特性.结果显示,CaS氧化的直接产物主要为CaSO4,只有在诱导期生成极少量CaO和SO2;但CaSO4与CaS还可进一步反应,生成更多CaO和SO2.通过对氧气浓度和温度的实验条件改变,研究了CaSO4的转化率、转化速率,并辅以SO2析出速率分析,获得了CaSO4相对于CaO的瞬时选择性、CaSO4的收率和反应选择率.结果表明,钙基载氧体CaSO4再生过程氧化反应的适宜条件为温度970~1000℃以及较高的氧气气氛,这不仅可以抑制SO2的排放量从而得到较高的反应选择率,同时反应过程也具有较高的转化速率. 相似文献
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采用热重分析方法研究了燃煤飞灰负载型碱基吸收剂脱除CO2的再生反应特性,同时介绍了燃煤飞灰负载型碱基吸收剂的制备方法,即向燃煤飞灰中添加KHCO3和黏结剂制备得到CO2干式吸收剂.针对不同升温速率和反应终温对吸收剂再生反应特性的影响规律进行试验分析,采用热分析动力学方法确定了吸收剂再生反应特性参数.结果表明:KHCO3负载于燃煤飞灰后,有利于提高颗粒的比表面积;在氮气气氛下,再生反应表观活化能为24~60 kJ/mol;反应速率和终温是再生反应的重要影响因素;当升温速率为10℃/min时,所需活化能最低,为24.8 kJ/mol,再生性能最好;再生反应的起始温度为100~ 150 ℃,终止温度为225~275℃. 相似文献
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报废汽车内饰件塑料品种复杂、难以分选,为此,以分离汽车内饰件中4种主体塑料——PP(聚丙烯)、ABS(丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)、PC(聚碳酸酯)、PVC(聚氯乙烯)为目标,利用实验室自制浮选设备,考察了浮选液流量、溶气罐压力、润湿液浓度等因素对浮选效果的影响. 结果表明:当溶气罐压力为0.22 MPa、浮选液流量为10 L/min、润湿液中ρ(单宁酸)为15 mg/L时,一级浮选PP、ABS、PC、PVC效果达到最佳,其中PP和ABS为上浮料,二者上浮率分别为100%和98.63%;PC和PVC为下沉料,二者下沉率分别为98.95%和100%. 当溶气罐压力为0 MPa、浮选液流量为6 L/min、润湿液中ρ(单宁酸)为10 mg/L时,二级浮选完全分离PP/ABS;当溶气罐压力为0.24 MPa、浮选液流量为10 L/min、润湿液采用10 mg/L单宁酸和10 mmol/L癸二酸二丁酯时,二级浮选分离PC/PVC效果达到最佳,PC上浮率为92.87%,PVC下沉率为91.41%. 通过二级浮选分离,PP、ABS、PC、PVC的最终分离率分别达到100%、98.63%、92.87%和91.41%,显示出该二级浮选工艺在报废汽车内饰件塑料分选方面具有较为广阔的应用前景. 相似文献
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从市场机制的导入,产业经营的传承,行业模式的变迁,经营方式的选择,资源的集中与对接等方面,回顾了再生资源行业过去30年的发展变化。 相似文献