检索结果-内蒙古大学图书馆

中国有色金属学报 2023年第5期33卷 1541-1553页

作者：黄伟军龚先政高峰刘宇北京工业大学材料与制造学部工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

在中国经济高速发展和清洁能源技术逐渐兴起的背景下,铜作为战略金属在基础设施建设和低碳技术领域需求巨大。本研究借助物质流分析方法进行数据收集,评价铜材生产环境足迹,并从环境足迹、地缘供应风险和供应限制脆弱性三个维度对中国... 详细信息

在中国经济高速发展和清洁能源技术逐渐兴起的背景下,铜作为战略金属在基础设施建设和低碳技术领域需求巨大。本研究借助物质流分析方法进行数据收集,评价铜材生产环境足迹,并从环境足迹、地缘供应风险和供应限制脆弱性三个维度对中国铜产品进行供应风险综合评估。结果显示:2021年中国的铜进口物质量达1631万t,位居世界第一,主要进口铜精矿和精炼铜,出口铜制品。相比其他地区,中国生产铜材的环境足迹处于较低水平,主要由能耗较大的采矿阶段和冶炼阶段产生;而能源消耗电力化和电力清洁化可以成为铜生产行业碳减排的重要手段。中国铜产品供应风险增加主要是耗竭时间、全球治理指数和经济重要性三个指标风险增加所导致。综合指标显示,环境足迹下降也无法消除地缘供应风险和供应限制脆弱性的上升,从而导致供应风险的上升。因此,提高铜产品可替代率和回收率,以及增强供应国间合作将成为降低供应风险的有效举措。

关键词：战略金属供应风险环境足迹物质流

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水力发电生命周期评价及碳足迹区域化分析

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北京工业大学学报 2024年第3期50卷 282-289页

作者：刘宇任品桥郑焱高峰孙博学龚先政北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

基于生命周期评价方法,对我国典型水电站水力发电生命周期碳足迹及其他环境影响进行了评估,并分析讨论了不同区域水力发电碳足迹的差异性及原因。结果显示,三峡水电站单位水电碳足迹(以CO_(2)当量计)为12.7 g/(kW·h),主要来源于运... 详细信息

基于生命周期评价方法,对我国典型水电站水力发电生命周期碳足迹及其他环境影响进行了评估,并分析讨论了不同区域水力发电碳足迹的差异性及原因。结果显示,三峡水电站单位水电碳足迹(以CO_(2)当量计)为12.7 g/(kW·h),主要来源于运行阶段,造成其他环境影响的主要阶段为土建工程阶段,其次为机电设备制造阶段;我国不同省级行政区单位水电碳足迹差距较大,与全国平均值相差±20%以上的省级行政区有24个;各省级行政区运行阶段碳足迹占比为47.94%~96.82%,占比超过80%的省级行政区有19个。研究结果可以为我国及省级发电清单编制与电网结构调整提供数据支撑。

关键词：生命周期评价碳足迹水力发电环境影响温室气体排放区域化分析

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高炉矿渣的组成和结构对其在碱性环境中早期水化特性的影响

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材料导报 2018年第22期32卷 3989-3994页

作者：王亚丽姚羽涵崔素萍王卉王为北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

以不同组成和结构的高炉矿渣作为研究对象,借助XRD、ICP-MS以及29Si MAS NMR等微观测试手段,探究了高炉矿渣在碱性环境中的离子溶出特性、硅氧四面体聚合状态随水化龄期变化的影响规律。研究表明:高炉矿渣中玻璃体的活性受其化学组成和... 详细信息

以不同组成和结构的高炉矿渣作为研究对象,借助XRD、ICP-MS以及29Si MAS NMR等微观测试手段,探究了高炉矿渣在碱性环境中的离子溶出特性、硅氧四面体聚合状态随水化龄期变化的影响规律。研究表明:高炉矿渣中玻璃体的活性受其化学组成和结晶相含量影响,结晶相及铝氧结构单元的存在和增多降低了玻璃体结构的聚合度;网络改性剂在玻璃体结构中表现为不均匀分布,不同网络形成体结构单元的水解会伴随不同的水化特性;在碱性环境下,高炉矿渣玻璃体结构中硅氧四面体含量较大时,其硅氧结构更易被破坏,溶液中硅离子的浓度较高,溶液pH值维持在较低水平,生成的水化产物中高聚态硅氧四面体较多;高炉矿渣玻璃体结构中铝氧四面体含量较大时,其铝氧结构更易被破坏,溶液中铝离子及钙离子的浓度较高,液相pH值维持在较高水平,生成的水化产物中高聚态硅氧四面体较少。

关键词：高炉矿渣化学组成矿物组成溶解特性聚合状态

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粉末冶金泡沫Al-Si-Cu发泡过程的微观结构演变

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稀有金属材料与工程 2021年第6期50卷 2134-2143页

作者：丁宇升高坤元王华东宋鹏陈明梁岳莹彭海春航天特种材料及工艺技术研究所北京100074 北京工业大学材料与制造学部工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

采用扫描电镜和能谱分析了泡沫Al-Si-Cu合金发泡过程的微观结构演变。将Al粉、Cu粉、Si粉按照89:6:5(质量比)混粉,并添加发泡剂2%TiH_(2) (质量分数)和增稠剂1.5%MnO_(2) (质量分数),经过500℃热压后,泡沫铝可在640℃/12-20min发泡。微... 详细信息

采用扫描电镜和能谱分析了泡沫Al-Si-Cu合金发泡过程的微观结构演变。将Al粉、Cu粉、Si粉按照89:6:5(质量比)混粉,并添加发泡剂2%TiH_(2) (质量分数)和增稠剂1.5%MnO_(2) (质量分数),经过500℃热压后,泡沫铝可在640℃/12-20min发泡。微观结构分析显示,发泡前泡沫铝呈现球形的Si、Al_(2)Cu、块状Ti H_(2)和扁片状Mn O_(2)相,发泡后泡沫铝孔壁内存在3类析出相:晶内细小的Si、Al_(2)Cu颗粒;晶界粗大离异共晶Si、Al_(2)Cu相;随机分布的块状Al-Mn相、MnO_(2)相和球形富Ti相。其中富Ti相是由Ti H_(2)分解H_(2)后,与铝液反应产生的,具有2种不同的类型。2类析出相心部都为Ti颗粒,第1类内壳为τ2(Al14Ti33Si53)相薄层,外壳呈现枝晶形貌的τ1(Al_(2)0Ti32Si48)和τ2相;第2类外部为块状交替分布的τ1和(Al, Si)3Ti相。第1类富Ti相的Si成分明显高于第2类,可能是2类富Ti相分别形成于铝液中的富Si和贫Si区造成的。对泡沫铝发泡过程微观结构的分析有助于设计高性能可强化的泡沫铝。

关键词：泡沫铝发泡微观结构析出相

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大规模场景下网约车与城市交通拥堵交互影响仿真研究

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系统工程理论与实践 2022年第11期42卷 3079-3089页

作者：蒋阳升张俊胡路西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031

网约车为居民提供了便捷的出行服务,同时也给城市交通性能带来影响,受影响的城市交通环境又将反作用于网约车运营.为了在大规模场景中探究这种交互影响机制,本文首先基于宏观基本图理论和元胞传输模型建立了同时考虑交通需求时变性,状... 详细信息

网约车为居民提供了便捷的出行服务,同时也给城市交通性能带来影响,受影响的城市交通环境又将反作用于网约车运营.为了在大规模场景中探究这种交互影响机制,本文首先基于宏观基本图理论和元胞传输模型建立了同时考虑交通需求时变性,状态相关性和区域边界各项异性的交通动力学模型,将其集成到时间和事件混合驱动的模块化仿真组件中.其次,将考虑接驾半径约束的二部图匹配模型集成到出行模块中.最后,基于仿真结果,通过引入交互项的回归模型分析了出行延误率、网约车车队规模及其交互作用对网约车运营指标的影响机制与边际效应.结果表明,回归模型中各项指标的拟合优度均达到0.97以上.对于道路拥堵,网约车每增加1000辆,道路出行延误率全天平均增加1.59%,高峰期平均增加2.04%.对于网约车,不同的拥堵条件下都存在使网约车达到利润峰值的最佳车队规模,多项指标表明大型车队不利于网约车的运营.此外,在精度方面,仿真结果与真实数据差距较小.在效率方面,与微观仿真相比,仿真计算时间至少节约83.3%.

关键词：城市交通大规模交通仿真网约车拥堵效应交互影响宏观基本图

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典型锂电池中间相炭微球负极材料生产的能耗与碳排放分析

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材料导报 2018年第22期32卷 4022-4026页

作者：高思雯龚先政孙博学北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

中间相炭微球(MCMB)负极材料作为新型材料受到了社会的关注,同时其制造所带来的环境污染也逐渐增加。本工作针对锂电池MCMB材料开展了全生命周期能耗与碳排放研究,功能单位定义为生产1tMCMB负极材料产品,系统边界包括原料获取、能源供... 详细信息

中间相炭微球(MCMB)负极材料作为新型材料受到了社会的关注,同时其制造所带来的环境污染也逐渐增加。本工作针对锂电池MCMB材料开展了全生命周期能耗与碳排放研究,功能单位定义为生产1tMCMB负极材料产品,系统边界包括原料获取、能源供应与材料生产阶段,分析了MCMB材料全生命周期的能耗结构,辨识了碳排放的关键影响因素。能耗分析结果显示,1tMCMB负极材料的全生命周期能耗为149.37GJ,初级能耗结构为原煤(82.82%)、原油(11.03%)、天然气(6.15%),能源生产阶段对生命周期能耗的贡献度为80.81%。碳排放分析结果显示,生产1tMCMB负极材料的碳排放总量为11 824.61kg CO_2-eq,电力、中温沥青和焦炉煤气消耗量对碳排放计算结果的影响最为显著,调整能源结构是降低MCMB负极材料生产碳排放的有效手段。

关键词：中间相炭微球生命周期评价碳排放绿色生产设计锂电池

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稻壳灰-电石渣复合吸收剂的脱硫脱硝性能

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材料导报 2018年第22期32卷 3995-3999页

作者：王亚丽陈美娜崔素萍马晓宇北京工业大学材料科学与工程学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

SO_2和NO_x是水泥窑炉尾气中主要的大气污染物,减少其排放已经成为控制大气污染的主要途径。本工作尝试采用农业废渣稻壳灰和工业废渣电石渣配制复合吸收剂,在水泥熟料形成过程中实现脱硫脱硝。本工作研究了稻壳灰和电石渣掺配比(2∶5... 详细信息

SO_2和NO_x是水泥窑炉尾气中主要的大气污染物,减少其排放已经成为控制大气污染的主要途径。本工作尝试采用农业废渣稻壳灰和工业废渣电石渣配制复合吸收剂,在水泥熟料形成过程中实现脱硫脱硝。本工作研究了稻壳灰和电石渣掺配比(2∶5～18∶5,质量比)、反应温度(500～900℃)、氧气浓度(0%～3%)对复合吸收剂脱硫脱硝效率的影响。结果表明,稻壳灰和电石渣的配比为6∶5,掺入水泥生料中,在900℃、1%的氧气浓度条件下,脱硝率达到97%,脱硫率达99%。利用稻壳灰和电石渣这两种废渣配制复合吸收剂可以在水泥分解炉中有效脱除SO_2和NO_x。

关键词：稻壳灰电石渣水泥窑炉脱硫脱硝

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汽车钢板生产的生命周期评价

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钢铁 2023年第5期58卷 145-152页

作者：朱帅康龚先政高峰刘宇北京工业大学材料与制造学部北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

在“碳达峰、碳中和”的驱动下,汽车制造业是节能减碳的重要组成部分,作为资源能源密集型产业,它采用汽车钢板作为主要材料,具有生产能耗和排放高的典型特点。采用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,分别对汽车钢板生产长流... 详细信息

在“碳达峰、碳中和”的驱动下,汽车制造业是节能减碳的重要组成部分,作为资源能源密集型产业,它采用汽车钢板作为主要材料,具有生产能耗和排放高的典型特点。采用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,分别对汽车钢板生产长流程工艺(BF-BOF)和短流程工艺(EAF)2种生产工艺的各阶段进行环境影响评价和贡献分析。结果表明,在汽车钢板生产长流程工艺(BF-BOF)中,炼铁工序和烧结工序对总环境影响的贡献较大;在汽车钢板生产短流程工艺(EAF)中,炼铁工序和电炉炼钢工序对总环境影响贡献较大。汽车钢板生产EAF工艺的各类环境影响均低于BF-BOF工艺,环境影响优势较大的有全球变暖(GWP)、化石能源耗竭(FFP)、矿产资源耗竭(SOP)、淡水富营养化(FEP)、海洋富营养化(MEP)、淡水生态毒性(FETP)、人体致癌毒性(HTPc)、人体非致癌毒性(HTPnc)。BF-BOF工艺和EAF工艺的矿产资源消耗铜当量分别为85.6 kg/t和25.6 kg/t,综合能耗分别为541 kg和265 kg,CO_(2)当量为2111.7 kg和1054.9 kg。EAF工艺的资源消耗、能源消耗、温室气体排放均优于BF-BOF工艺,分别低70.1%,51.0%和50.1%。EAF工艺的3类环境损害均低于BF-BOF工艺,具有一定的环境优势。因此,在条件允许的情况下,增加EAF工艺的生产比例,将有助于汽车制造业和钢铁工业的低碳可持续发展。

关键词：汽车钢板钢板生产环境影响评价生命周期评价能耗

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基于深度神经网络的个体阅读眼动预测

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第6期59卷 468-475页

作者：王晓明赵歆波西北工业大学计算机学院空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710072

传统眼动模型基于心理学假设和经验数据构建,不能对未见文本数据进行预测,且不能解决阅读个体化差异问题。针对这一问题,该文提出了一种利用深度神经网络预测读者注视点的眼动模型。与传统基于心理学的眼动模型不同,该模型不是基于经验... 详细信息

传统眼动模型基于心理学假设和经验数据构建,不能对未见文本数据进行预测,且不能解决阅读个体化差异问题。针对这一问题,该文提出了一种利用深度神经网络预测读者注视点的眼动模型。与传统基于心理学的眼动模型不同,该模型不是基于经验数据集,而是基于双向长短期记忆-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,bi-LSTM-CRF)神经网络。该模型使用阅读过程中读者的眼球运动数据作为训练数据,来预测该读者阅读其他文本时的注视点。计算机模拟结果表明:bi-LSTM-CRF模型能够使用较少的数据特征获得与现有机器学习模型相似的预测准确度,这使所提出的模型在实时人机交互应用领域具有吸引力。

关键词：个体阅读眼动追踪眼动模型深度神经网络

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基于双级对齐部分迁移网络的旋转设备故障诊断

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电子学报 2023年第12期51卷 3529-3539页

作者：俞昆程玉虎邢镔王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 重庆工业大数据创新中心有限公司工业大数据应用技术国家工程实验室重庆400707

随着智能制造和工业大数据的快速发展,迁移学习在旋转设备故障诊断领域得到了广泛研究.在工业现场,存在大量目标域标签空间为源域标签空间子集的场景,现有迁移学习方法在处理此类场景时,无法消除源域离群类别对目标域分类产生的负迁移影... 详细信息

随着智能制造和工业大数据的快速发展,迁移学习在旋转设备故障诊断领域得到了广泛研究.在工业现场,存在大量目标域标签空间为源域标签空间子集的场景,现有迁移学习方法在处理此类场景时,无法消除源域离群类别对目标域分类产生的负迁移影响.部分迁移学习通过限制源域不同类别数据在特征对齐过程的贡献度,实现源域和目标域共享类别特征对齐.然而,现有部分迁移学习方法仅考虑源域和目标域共享类别边缘分布对齐,未考虑源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐,诊断正确率仍有待提高.为此,本文以Vision Transformer网络为基础网络架构,提出基于双级对齐部分迁移网络的故障诊断方法:一方面构造加权平衡机制促进源域和目标域共享类别间的边缘分布对齐,另一方面利用度量学习实现源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐.利用滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,结果表明:所提方法在所有诊断案例中的准确率均在95%以上,相比其他对比方法表现出更优的诊断效果.

关键词：双级对齐加权平衡机制度量学习部分迁移学习旋转设备

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