检索结果-内蒙古大学图书馆

煤炭转化 2024年第5期47卷 1-9页

作者：朱锐张帅李雪邵文杰雷昭崔平凌强安徽省煤洁净转化与综合利用重点实验室安徽工业大学化学与化工学院安徽马鞍山243032 安徽省科学技术情报研究所合肥230001

为探究硼原子对铁物种在焦炭分子骨架中的分布和价态组成的影响及对铁焦微观结构和强度的促进机理,以添加不同质量分数的硼酸制备的复合铁焦为研究对象,通过光学显微镜、X射线光电子能谱仪、X射线衍射仪等仪器,对比分析了硼添加前后铁... 详细信息

为探究硼原子对铁物种在焦炭分子骨架中的分布和价态组成的影响及对铁焦微观结构和强度的促进机理,以添加不同质量分数的硼酸制备的复合铁焦为研究对象,通过光学显微镜、X射线光电子能谱仪、X射线衍射仪等仪器,对比分析了硼添加前后铁焦微晶结构、光学组织、气孔结构和显微强度的变化。结果表明:在硼添加量为0.2%时,所制备的铁焦的Mf+Mm+Mc+Fi结构的含量达到最大,为68.25%,各向同性结构的含量降低,光学组织指数(OTI)和显微强度(MSI)均达到最大,分别为138和49.3,气孔率下降到59%,孔壁厚度增大到20μm;而随着硼添加量的进一步增大,铁焦的OTI和MSI均呈现下降趋势,气孔率上升,孔壁厚度减小。添加适量的硼后,硼原子以层间插入物进入铁焦石墨晶格,从而导致铁焦的稠环增大,中等尺寸各相异性结构含量增加,可促进热解成焦过程中类似粗粒镶嵌等强度较高的显微组织的形成,增大铁焦的壁厚。并且,硼原子对铁焦骨架的掺杂所形成的BC3结构使得铁焦微晶的石墨化程度增强,从而有助于改善铁焦的显微结构强度,有利于增强其稳定性。

关键词：硼铁焦微观结构焦炭强度光学组织

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嵌入改进注意力机制的镜质组显微亚组分轻量级网络识别模型

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煤炭学报 2023年第9期48卷 3451-3459页

作者：王培珍杨志豪汪正才薛子邯刘林张代林安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学工程实践与创新教育中心安徽马鞍山243032 安徽工业大学煤的洁净转化与高值化利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243032 安徽工业大学冶金减排与资源综合利用教育部重点实验室安徽马鞍山243032

为提高煤岩镜质组显微组分的识别准确率和识别模型性能,减少识别模型训练中的人工干预,以轻量级网络模型ShuffleNet V2作为主干网络,提出一种嵌入改进注意力机制的煤岩镜质组显微亚组分识别轻量级深度学习网络模型。首先针对镜质组样本... 详细信息

为提高煤岩镜质组显微组分的识别准确率和识别模型性能,减少识别模型训练中的人工干预,以轻量级网络模型ShuffleNet V2作为主干网络,提出一种嵌入改进注意力机制的煤岩镜质组显微亚组分识别轻量级深度学习网络模型。首先针对镜质组样本数据量较少的问题,采用随机裁剪、旋转、镜像及加噪等方法对初始样本数据进行增强,提高训练模型泛化能力;然后以大型数据集ImageNet上完成预训练的ShuffleNet V2模型为基础,采用迁移学习的方法对模型进行微调,即在本文增强的镜质组显微图像训练样本集上将预训练模型中靠近输入的若干层冻结,对靠近输出的网络层权值进行微调,生成深层特征提取层;最后在ShuffleNet V2模型的输出部分嵌入通道注意力机制ECA,并根据煤岩镜质组不同显微亚组分图像具有明显纹理差异的特点对注意力机制进行改进,构建端到端的轻量级网络识别模型,实现对煤岩镜质组7类显微亚组分的自动识别。实验结果表明:采用本文方法对煤岩镜质组显微亚组分进行识别,其平均准确率可达97.85%,较之ShuffleNet V2原模型可提升5.71%;与经典的神经网络相比,本文模型具有较高的识别准确率、较少的网络参数和计算量及较快的收敛速度;与其他轻量级网络及嵌入其他注意力机制相比,该网络在保持较少参数量的同时,识别的准确率有明显的提高。

关键词：镜质组注意力机制轻量级网络显微亚组分识别

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基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型

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煤炭科学技术 2022年第1期50卷 220-227页

作者：王培珍余晨薛子邯张代林安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学工程实践与创新教育中心安徽马鞍山243032 安徽工业大学煤的洁净转化与综合利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243032 安徽工业大学冶金减排与资源综合利用教育部重点实验室安徽马鞍山243032

为了提高煤岩壳质组显微组分的识别准确率,避免分类器构建中特征提取阶段的人工干预,采用深度学习的方法实现煤岩壳质组显微组分类别的自动识别。由于煤岩壳质组样本数有限,采用传统的卷积神经网络构建分类器对其识别容易产生过拟合,泛... 详细信息

为了提高煤岩壳质组显微组分的识别准确率,避免分类器构建中特征提取阶段的人工干预,采用深度学习的方法实现煤岩壳质组显微组分类别的自动识别。由于煤岩壳质组样本数有限,采用传统的卷积神经网络构建分类器对其识别容易产生过拟合,泛化能力较差。为解决该问题,提出了一种基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型(分类器)。该模型在传统的卷积神经网络模型基础上,通过迁移学习共享预训练网络模型中卷积层和池化层的权值系数,并结合煤岩壳质组显微图像样本,优化网络模型结构和全连接层参数,进而构建适合于煤岩壳质组显微组分识别的深度学习网络模型。试验结果表明:与由传统神经网络直接构成的深度学习模型相比,本文构建的基于迁移学习的煤岩壳质组识别模型性能和效果均明显提高,尤其是以VGG16作为预训练模型构建的分类器在本文数据集上性能表现最优,其对测试样本识别准确率可达98.10%;由于模型的训练参数减少,模型的训练时间明显缩短,且在较短的训练周期内达到收敛且训练集的识别准确率保持稳定,表明了以VGG16作为预训练模型的分类器在煤岩壳质组识别中具备较好的性能。

关键词：煤显微组分壳质组迁移学习卷积神经网络

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冷冻预处理对神府长焰煤萃取率的影响及机理研究

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煤炭转化 2022年第2期45卷 31-38页

作者：白晟修奥瑞刘祥春唐遥谢瑞伦赵志刚崔平安徽省煤洁净转化与综合利用重点实验室安徽工业大学化学与化工学院安徽马鞍山243032

以神府长焰煤为研究对象,对其进行冷冻预处理,然后利用四氢呋喃对煤样进行索氏萃取,研究冷冻预处理的温度和时间对煤样萃取率的影响规律,获得冷冻预处理提高煤样萃取率的最优实验条件。通过分析冷冻预处理前后煤样的孔结构、表面形貌、... 详细信息

以神府长焰煤为研究对象,对其进行冷冻预处理,然后利用四氢呋喃对煤样进行索氏萃取,研究冷冻预处理的温度和时间对煤样萃取率的影响规律,获得冷冻预处理提高煤样萃取率的最优实验条件。通过分析冷冻预处理前后煤样的孔结构、表面形貌、萃取物的红外光谱和X射线光电子能谱,提出冷冻预处理提高煤样萃取率的机理。结果表明:冷冻预处理提高了煤样的萃取率,最优实验条件为温度-80℃、时间12h;在最优实验条件下,煤样的四氢呋喃萃取率由6.16%增加到7.67%,增加了24.68%;孔结构分析结果表明,与原煤相比,冷冻预处理后煤样的孔容、孔径和比表面积均增加,其中比表面积由6.77m^(2)/g增加至7.21m^(2)/g,增加了6.50%,孔容由0.011 mL/g增加至0.013mL/g,增加了18.18%,孔径由7.30nm增加到7.32nm,增加了0.27%;扫描电镜实验结果表明,与原煤相比,冷冻预处理后样品的表面粗糙度增加;红外光谱及X射线光电子能谱分析结果表明,冷冻预处理增加了萃取物中脂肪烃的含量,含C=C,C=O及C—O键的化合物含量减少。冷冻预处理提高煤样萃取率的机理为:冷冻预处理增大了煤样的孔容,对其进行溶剂萃取,有利于大分子骨架缝隙中独立存在的脂肪族低分子化合物的溶出。

关键词：冷冻预处理长焰煤萃取物化特性孔道形变

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三种不同变质程度煤的快速热解特性研究

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煤化工 2022年第2期50卷 48-51页

作者：潘新月张康佳刘祥春崔平安徽工业大学安徽省煤洁净转化与综合利用重点实验室安徽马鞍山243032

为了研究不同变质程度煤快速热解产物的特性,利用热重分析仪、热裂解-气相色谱-质谱(Py-GC-MS)在线联用技术及傅里叶红外光谱(FT-IR)研究了不同变质程度煤快速热解气相产物分布及固体产物焦炭中含氧官能团的变化规律。结果表明,三种不... 详细信息

为了研究不同变质程度煤快速热解产物的特性,利用热重分析仪、热裂解-气相色谱-质谱(Py-GC-MS)在线联用技术及傅里叶红外光谱(FT-IR)研究了不同变质程度煤快速热解气相产物分布及固体产物焦炭中含氧官能团的变化规律。结果表明,三种不同变质程度煤热解过程中,不黏煤总失重量最大;热解焦油中脂肪烃含量最高的是不黏煤热解焦油(摩尔分数11%),芳香烃含量最高的是肥煤热解焦油(摩尔分数73%),含氧化合物含量最高的是气煤热解焦油(摩尔分数31%);综合FT-IR及Py-GC-MS结果可知,煤中羟基热解生成CO_(2)气体,甲基和亚甲基热解生成轻质烃类。

关键词：煤快速热解变质程度热重傅里叶红外光谱(FT-IR) 热裂解-气相色谱-质谱(Py-GC-MS)

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基于改进极限学习机的焦煤惰质组分类方法

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煤炭学报 2020年第9期45卷 3262-3268页

作者：王培珍刘曼王高张代林安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学煤的洁净转化与综合利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243032 安徽工业大学冶金减排与资源综合利用教育部重点实验室安徽马鞍山243032

为提高焦煤惰质组显微组分分类的准确性,减少对分类器训练的人工干预,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的焦煤惰质组显微组分分类方法。首先根据焦煤惰质组各显微组分在光特性及形貌特性上存在的差异及特点,从亮度、纹理等层面分别提取... 详细信息

为提高焦煤惰质组显微组分分类的准确性,减少对分类器训练的人工干预,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的焦煤惰质组显微组分分类方法。首先根据焦煤惰质组各显微组分在光特性及形貌特性上存在的差异及特点,从亮度、纹理等层面分别提取其显微图像中基于灰度统计分布的亮度比、均值、方差、偏度、一致性及峰度等6个亮度相关特征量和基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性及最大概率等5个纹理相关特征量,构建11维初始特征量集,并采用主成分分析法(PCA)对初始特征进行抽取以降低特征空间维数、去除信息冗余;再将奇异值分解引入到极限学习机中,推导利用奇异值分解求解ELM隐含层输出权值矩阵的方法,构建改进的极限学习机。改进后的极限学习机解决了普通的ELM训练中为了求解权值矩阵需要通过大量实验确定参数的问题,有效地提高了学习机的智能化程度。实验结果表明:与支持向量机(SVM)分类方法相比,改进后的ELM方法对分类器训练及样本测试的速度、对焦煤惰质组测试样本分类的准确率均明显提高;与单一的ELM方法相比,改进后的ELM方法分类器的网络训练更加快速便捷,网络隐含层节点数减少近40%,对测试样本分类的准确率进一步提高,可达96.7%。

关键词：焦煤惰质组分类方法极限学习机主成分分析

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玉米基燃料乙醇工艺节能减排系统集成设计

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安徽化工 2022年第2期48卷 85-88页

作者：赵海越修奥瑞雷昭刘祥春安徽省煤洁净转化与综合利用重点实验室安徽工业大学化学与化工学院安徽马鞍山243032 安徽科达节能股份有限公司安徽马鞍山243021

针对玉米基燃料乙醇工艺进行节能减排系统集成设计,具体实施步骤:综合利用Aspen Plus及Excel软件中的Aspen Simulation Workbook模块,研究原料水的进料量、精馏塔的回流比等对换热器能耗的影响规律。基于能耗最优及不影响乙醇产品产量,... 详细信息

针对玉米基燃料乙醇工艺进行节能减排系统集成设计,具体实施步骤:综合利用Aspen Plus及Excel软件中的Aspen Simulation Workbook模块,研究原料水的进料量、精馏塔的回流比等对换热器能耗的影响规律。基于能耗最优及不影响乙醇产品产量,将精馏塔的回流比由原工艺的2.3优化为1.7,原料水由原工艺的40 915 kg/h优化为8 000 kg/h。新工艺比原工艺节约能量33 082 k J/s,节约水资源32 915 kg/h。原工艺CO_(2)流股中CO_(2)的排放量为34 022 kg/h,本设计在CO_(2)排放管道处加一个乙醇胺吸收塔,可吸收99.58%的CO_(2),具有明显的减排效果。

关键词：燃料乙醇节能减排 Aspen Plus Aspen Simulation Workbook

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中空纤维膜减压蒸馏焦化废水中氨氮的去除

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膜科学与技术 2020年第2期40卷 106-111页

作者：张小勇宋明杰王仲毅郑明东安徽工业大学化学与化工学院煤的洁净转化与综合利用省重点实验室马鞍山243002

研究了中空纤维膜蒸馏焦化废水中高浓度氨氮的去除,采用减压蒸馏的方法对焦化蒸氨废水进行氨氮分离,考察不同工艺条件下对氨氮分离的影响.实验结果表明,不同操作条件对于氨氮分离效率具有一定的影响,当调节焦化废水的pH为10.0,膜蒸馏操... 详细信息

研究了中空纤维膜蒸馏焦化废水中高浓度氨氮的去除,采用减压蒸馏的方法对焦化蒸氨废水进行氨氮分离,考察不同工艺条件下对氨氮分离的影响.实验结果表明,不同操作条件对于氨氮分离效率具有一定的影响,当调节焦化废水的pH为10.0,膜蒸馏操作条件在温度75.4℃、流速0.53 m/s、真空度0.07 MPa时氨氮分离效率达到85%;而膜组件运行4 h后膜通量变为原来的64%,壳程采用气体吹扫和管程采用酸碱溶液清洗的方法可使膜组件平均恢复到原来通量的90%以上.

关键词：焦化废水中空纤维膜减压蒸馏脱氨

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水热法辅助机械挤压对Loy Yang褐煤复吸水性能的影响及其机理

水热法辅助机械挤压对Loy Yang褐煤复吸水性能的影响及其机理

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第四届能源转化化学与技术研讨会

作者：刘祥春李国庆赵志刚谢瑞伦崔平安徽工业大学化学与化工学院"煤洁净转化与综合利用安徽"安徽省重点实验室

世界范围内,褐煤的利用量呈增长趋势。但是,褐煤的高水分是影响其有效转化利用的"瓶颈"。因此,非常有必要对褐煤进行脱水提质。水热法辅助机械挤压（HT-ME）是一种相对节能的干燥技术,是各国研究者研究的热点,因为利用此种技... 详细信息

世界范围内,褐煤的利用量呈增长趋势。但是,褐煤的高水分是影响其有效转化利用的"瓶颈"。因此,非常有必要对褐煤进行脱水提质。水热法辅助机械挤压（HT-ME）是一种相对节能的干燥技术,是各国研究者研究的热点,因为利用此种技术干燥褐煤时,褐煤中水分的脱除是以液态的形式,从而节省的水分的蒸发潜热。

关键词： Loy Yang 吸水性能水热法

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Py-GC-MS分析神华煤热解产物煤焦油组成

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天然气化工—C1化学与化工 2020年第4期45卷 94-96,116页

作者：胡俊程峰刘祥春崔平刘治民安徽省煤洁净转化与综合利用重点实验室安徽工业大学化学与化工学院安徽马鞍山243032

利用热裂解-气相色谱-质谱联用(Py-GC-MS)研究了神华煤在不同热解温度(600℃、700℃、800℃、900℃、1000℃)下煤焦油组分释放规律,通过快速热解消除热解升温速率带来的影响。研究结果表明,苯及其衍生物的相对含量随热解温度的升高呈现... 详细信息

利用热裂解-气相色谱-质谱联用(Py-GC-MS)研究了神华煤在不同热解温度(600℃、700℃、800℃、900℃、1000℃)下煤焦油组分释放规律,通过快速热解消除热解升温速率带来的影响。研究结果表明,苯及其衍生物的相对含量随热解温度的升高呈现递增趋势。随着热解温度的升高,裂解加剧,侧链较小、较稳定的芳烃也开始裂解,所以芳烃趋于以简单烷基取代芳烃为主。酚类含氧化合物的相对含量随热解温度的升高先增大后减小,在800℃出现最大值,其值为质量分数37.15%。

关键词：煤热解红外光谱 Py-GC-MS 产物分布

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