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化工进展 2024年第6期43卷 3174-3186页

作者：蔚德磊韩康顺陈瑶刘祥春崔平安徽工业大学化学与化工学院安徽省煤洁净转化与高值化利用重点实验室安徽马鞍山243032

单原子Ni、N共掺杂碳材料基催化剂(Ni-N-C)电催化CO_(2)制CO,因其在较大的电流密度和较大的过电势下仍具有超高的CO选择性,引起了广泛关注。本文综述了Ni-N-C电催化CO_(2)制CO研究进展,包括氮掺杂碳材料基催化剂和Ni-N-C电催化CO_(2)制C... 详细信息

单原子Ni、N共掺杂碳材料基催化剂(Ni-N-C)电催化CO_(2)制CO,因其在较大的电流密度和较大的过电势下仍具有超高的CO选择性,引起了广泛关注。本文综述了Ni-N-C电催化CO_(2)制CO研究进展,包括氮掺杂碳材料基催化剂和Ni-N-C电催化CO_(2)制CO。总结了氮掺杂碳材料基催化剂中不同形态N的催化活性,目前为止,N在该类催化剂电化学还原CO_(2)中的确切作用没有达成共识。此外,还总结了Ni-N-C的催化性能、催化机理及催化性能改性方法,探讨了与Ni配位的N原子和缺陷位对催化活性的影响规律,分析了各类碳载体的优缺点。Ni-N-C电化学还原CO_(2)制CO研究已取得一定的进展,如电流密度可达工业级要求,但是其实现大规模工业化应用还需解决一些关键问题,如开发高活性和高稳定性Ni-N-C的定向制备技术;研发制备简易温和、成本低廉、具有抗腐蚀性、耐高温的先进碳载体材料。

关键词：单原子Ni 富氮碳材料电催化 CO_(2)制CO

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硼对铁焦微观结构的影响

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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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锡林郭勒褐煤在超临界水和不同气氛下的液化性能

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煤炭转化 2022年第1期45卷 43-49页

作者：张恺王知彩雷智平任世彪康士刚颜井冲李占库水恒福安徽工业大学化学与化工学院煤洁净转化与高值化利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243002

研究了锡林郭勒褐煤在超临界水和N_(2)气氛下,以及K_(2)CO_(3),FeS+S和KOH三种催化剂分别作用下的液化性能,并与其在供氢溶剂四氢萘和H_(2)气氛下的液化性能进行比较。结果表明:锡林郭勒褐煤在供氢溶剂四氢萘和H_(2)气氛下具有较高的液... 详细信息

研究了锡林郭勒褐煤在超临界水和N_(2)气氛下,以及K_(2)CO_(3),FeS+S和KOH三种催化剂分别作用下的液化性能,并与其在供氢溶剂四氢萘和H_(2)气氛下的液化性能进行比较。结果表明:锡林郭勒褐煤在供氢溶剂四氢萘和H_(2)气氛下具有较高的液化活性,在420℃、无催化剂条件下褐煤的液化转化率和油水气收率分别为76.8%和51.0%;而在相同温度、添加5%甲酸的超临界水和N_(2)气氛下,褐煤的液化转化率和油水气收率分别降为32.0%和29.2%,且褐煤液化主要转化为附加值高的油气部分。K_(2)CO_(3),FeS+S和KOH三种催化剂对锡林郭勒褐煤在超临界水中液化都具有较好的催化活性,按催化活性由高到低排序为K_(2)CO_(3),FeS+S,KOH;420℃时K_(2)CO_(3)对锡林郭勒褐煤具有最好的催化效果,褐煤的液化转化率和油水气收率最高,分别为46.5%和42.2%。气氛对锡林郭勒褐煤在超临界水中的液化性能具有较大的影响,在CO气氛下锡林郭勒褐煤的液化活性最高,420℃时褐煤的液化转化率和油水气收率最高,分别为52.2%和44.4%。这是由于在CO气氛下能够发生水煤气变换反应,可以为液化过程提供原位活性H,从而促进了油气收率和液化转化率的提高。

关键词：褐煤超临界水催化剂 N_(2)气氛液化

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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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大焦炉生产焦炭热态粉化性能的研究

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煤炭转化 2021年第2期44卷 18-24页

作者：钱贵徐靖张小勇樊俊宝张代林安徽工业大学化学与化工学院煤洁净转化与高值化利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243032 江西赛安安全评价有限公司江西新余338099

针对焦炭在高炉中受到不同料层间的挤压、摩擦以及CO2溶损反应引起的粉化行为,采用高温连续热反应装置考察大焦炉(7 m)生产焦炭与单种煤所炼焦炭在国标条件等30%反应量及非等温条件下对反应速率和不同转鼓转数等参数的影响,揭示了焦炭... 详细信息

针对焦炭在高炉中受到不同料层间的挤压、摩擦以及CO2溶损反应引起的粉化行为,采用高温连续热反应装置考察大焦炉(7 m)生产焦炭与单种煤所炼焦炭在国标条件等30%反应量及非等温条件下对反应速率和不同转鼓转数等参数的影响,揭示了焦炭热态粉化性能的差异性与CO2反应的劣化机理。结果表明:转鼓转数在350 r~600 r时,非等温和国标条件下焦炭粉化率的特征变化量(Δf)上升的速率趋于稳定,而等反应量30%条件下Δf有轻微下降;焦炭的粉化率与高温碳溶反应时间呈正比,CO2与焦炭内部气孔碳基质扩孔和开孔效应导致其劣化粉化。

关键词：大焦炉热态粉化性能碳溶反应劣化机理气孔结构

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不同配比弱黏结性煤参与配煤炼焦的研究

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安徽工业大学学报（自然科学版） 2022年第2期39卷 172-179页

作者：曹志徐靖马文娜张小勇安徽工业大学煤洁净转化与高值化利用安徽省重点实验室安徽马鞍山243032 安徽工业大学化学与化工学院安徽马鞍山243032

选取低煤阶的长焰煤和高煤阶的瘦煤两种弱黏结性煤为研究对象,将其分别配入焦化厂常用的焦煤和肥煤中,对配入不同比例(长焰煤质量分数为3%,4%,5%;瘦煤质量分数为3%,5%,7%)煤样的工艺性质进行分析,并研究所配煤样炼制坩埚焦的热性质、显... 详细信息

选取低煤阶的长焰煤和高煤阶的瘦煤两种弱黏结性煤为研究对象,将其分别配入焦化厂常用的焦煤和肥煤中,对配入不同比例(长焰煤质量分数为3%,4%,5%;瘦煤质量分数为3%,5%,7%)煤样的工艺性质进行分析,并研究所配煤样炼制坩埚焦的热性质、显微强度与光学组织。结果表明:长焰煤挥发分较高,配入质量分数在4%以内时,配合煤样黏结指数G、奥阿膨胀度b、总膨胀度(a+b)及胶质层最大厚度Y等指标劣化程度小,黏结性能小幅下降;配入质量分数增至5%时坩埚焦热性质严重劣化,粒焦反应性PRI值最高、粒焦反应后强度PSR及显微强度MSI值最低。瘦煤挥发分较低,配入质量分数在7%以内时,配合煤样工艺性质、所配煤样坩埚焦热性质在一定范围内波动;长焰煤对所配煤样坩埚焦光学组织指数(OTI)劣化主要表现在焦炭丝质、破片与各向同性的增加,瘦煤对所配煤样坩埚焦OTI劣化主要表现在焦炭细粒镶嵌组织的增加。

关键词：长焰煤瘦煤煤质分析坩埚焦配煤炼焦

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