检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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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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一种U型煤岩显微组分组语义分割网络模型

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煤炭学报 2025年

作者：王培珍周峰张克汪旋张代林安徽工业大学电气与信息工程学院东北大学计算机科学与工程学院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

煤岩显微组分组的语义分割是采用图像技术对其显微组分组含量进行自动测定的重要前提。为了提高煤岩显微组分组识别的准确性，根据煤岩显微图像的特点，基于U-Net网络模型的架构，提出一种用于煤岩显微组分组语义分割的U型深度学习模型... 详细信息

煤岩显微组分组的语义分割是采用图像技术对其显微组分组含量进行自动测定的重要前提。为了提高煤岩显微组分组识别的准确性，根据煤岩显微图像的特点，基于U-Net网络模型的架构，提出一种用于煤岩显微组分组语义分割的U型深度学习模型。首先，采用基于组混合注意力机制搭建的Transformer主干网络构建U型网络的编码器，并通过多个尺度特征的聚合及自注意力机制实现特征信息更全面的聚合，使模型对复杂图像中的结构信息更敏感。其次，在编码器末端级联空洞空间卷积池化金字塔模块，以在不降低特征图分辨率的前提下扩大感受野。最后，构建邻层减法模块以聚合不同尺度的编码器和解码器之间的差异特征，通过改进层级间信息聚合的方式，更有效地整合高层次的语义信息与低层次的细节信息，提供更丰富的特征表达，使模型在具有复杂结构的煤岩显微图像和多尺度目标的分割上具有更好的精度和鲁棒性。针对现有方法多数针对单一煤种或单一目标，构建了包含不同煤化程度的煤岩显微组分组语义分割数据集，采用该数据集训练所提语义分割模型，实现了适应于多种煤阶的煤岩显微组分组的多目标同时分割与解释，结果表明本文提出的网络其mDice系数可达93.39%，平均交并比(mIoU)为88.19%，像素准确率(PA)为96.50%，比U-Net原型网络分别提升了4.48%、7.32%和2.82%。将由模型计算所得煤岩显微组分组的数据与人工测定的结果间进行比较，极差小于4%的占比为95.3%，验证了本文所提的语义分割模型在煤岩组分组语义分割中的适应性与稳定性。

关键词：煤岩显微组分组显微图像 U-Net 语义分割深度学习

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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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采煤沉陷水域水体富营养化指标遥感监测研究进展

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矿业安全与环保 2025年第2期52卷 153-163页

作者：陈永春吴海涛申礼鹏刘英徐燕飞陈孝杨周育智深部煤炭安全开采与环境保护全国重点实验室安徽淮南232001 淮南矿业(集团)有限责任公司安徽淮南232001 安徽理工大学地球与环境学院安徽淮南232001 安徽理工大学安徽省高潜水位矿区水土资源综合利用与生态保护工程实验室安徽淮南232001

沉陷水域水体富营养化严重,利用多时相多源遥感影像数据,构建水体富营养化指标(氮、磷、叶绿素a、悬浮物、有色可溶性有机物的质量浓度,以及水体透明度等)反演模型,可实现沉陷水域水体富营养化状况的动态、精准、高效监测。基于近20年... 详细信息

沉陷水域水体富营养化严重,利用多时相多源遥感影像数据,构建水体富营养化指标(氮、磷、叶绿素a、悬浮物、有色可溶性有机物的质量浓度,以及水体透明度等)反演模型,可实现沉陷水域水体富营养化状况的动态、精准、高效监测。基于近20年来关于采煤沉陷水域水体富营养化指标遥感监测的相关文献,系统梳理了采煤沉陷水域水体富营养化特征、遥感监测常用数据源和水体富营养化指标反演模型等三方面的研究现状,总结了遥感技术在沉陷水域水体富营养化监测中存在的问题,提出了未来的发展趋势,可为采煤沉陷水域水体富营养化指标遥感监测的应用提供参考。

关键词：煤矿开采沉陷水域遥感反演水体富营养化叶绿素a 水质参数

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过渡金属改性HZSM-5催化转化煤油共炼重油制轻质芳烃的研究

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煤炭转化 2023年第5期46卷 53-63页

作者：姚昕壮么秋香何磊刘永琦马丽孙鸣马晓迅西北大学化工学院国家碳氢资源清洁利用国际科技合作基地陕北能源先进化工利用技术教育部工程研究中心陕西省洁净煤转化工程技术中心西安710069 西京学院理学院西安710123 陕西省煤田地质集团有限公司自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室西安710021

煤油共炼技术为煤炭和重质油清洁高效利用开辟了新途径,但其产品单一,附加值低。为实现煤油共炼液体产物的高值化利用,本研究以煤油共炼重油(H-CT)为原料,利用热裂解-气相色谱质谱联用仪(Py-GC/MS),通过单、双金属改性的HZSM-5对H-CT催... 详细信息

煤油共炼技术为煤炭和重质油清洁高效利用开辟了新途径,但其产品单一,附加值低。为实现煤油共炼液体产物的高值化利用,本研究以煤油共炼重油(H-CT)为原料,利用热裂解-气相色谱质谱联用仪(Py-GC/MS),通过单、双金属改性的HZSM-5对H-CT催化转化制苯、甲苯、乙苯、二甲苯和萘(BTEXN,B—苯,T—甲苯,E—乙苯,X—二甲苯,N—萘)的性能进行了考察,探究了裂解温度、升温速率和催化剂与原料的质量比对BTEXN峰面积和选择性的影响,利用红外快速加热炉对H-CT的Py-GC/MS结果进行了校正。结果表明:单、双金属负载使HZSM-5的强酸酸性减弱,中强酸酸性增强;Mo,Fe及双金属Mo-Fe的负载增大了HZSM-5介孔比表面积;H-CT裂解的最佳条件为温度700℃、升温速率5℃/ms,催化剂与原料的质量比8∶1,在此最优条件下,催化剂按转化效果由大到小依次为Mo-Fe,Mo-Ni,Mo,Ni,Fe,HZSM-5;HZSM-5和Mo-Fe/HZSM-5催化转化制备BTEXN的总选择性分别为39.78%和60.30%,修正后的BTEXN产率分别为197.3 mg/g与339.0 mg/g。过渡金属改性HZSM-5促进了BTEXN的生成,金属与HZSM-5的结合加速了催化转化过程中氢转移、脱羟基、开环、脱烷基和其他反应。

关键词：煤油共炼 Py-GC/MS 过渡金属 HZSM-5 BTEXN

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