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      山東科技大學|李政宏在J. Energy Inst.期刊發表煤熱溶方向研究論文

      點擊次數:1430更新時間:2025-05-26

      山東科技大學|李政宏在J. Energy Inst.期刊發表煤熱溶方向研究論文


      論文分享

      01

      論文導讀

      作者簡介

        李政宏


      山東科技大學化學與生物工程學院在讀研究生






      2

      PART.TWO

      / 論文摘要 /

       Abstract


      煤中的低分子量化合物(LMWC) 是通過萃取和熱溶解 (TD) 獲得的可溶性成分,可以極大地影響煤炭的利用方法。考慮到煤可溶性比例的復雜性,機器學習算法被認為是可溶性比例分子信息的有效數據挖掘方法。在這項工作中,通過提取/TD 和機器學習算法的組合分析了來自不同類型煤的 LMWC。通過逐步提取和 TD,從 6 種類型的煤中獲得共 36 個煤提取物和 TD 產品樣品。所有樣品的傅里葉變換紅外 (FTIR) 光譜通過機器學習算法進行分類,包括無監督學習和監督學習方法。主成分分析 (PCA) 和 K-means 用于對 36 個樣品進行有效分類,溶劑類型的差異是決定樣品組分類的主要變量。PCA 處理的數據有利于 K-means 的準確分類。不對稱脂肪族-CH、對稱脂肪族-CH、-OH、對稱-CH3、不對稱-CH3、-CH2和相鄰H變形是影響層次聚類分析(HCA)的主要特征變量。-OH 是決定 HCA 分類的重要因素。對于人工神經網絡算法 (ANN),CH2 或 CH3 、脂肪族 C-H 和 -OH 鍵是將這些樣本分為六組的最重要變量。通過受試者工作特征曲線驗證 ANN 模型的預測結果準確。 通過機器學習算法鑒定關鍵官能團及其對煤樣分類的影響,為了解煤的分子特性提供了新的見解。



      3

      PART.THREE

      / 論文圖表/

       Paper charts


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      PART.FOUR

      / 產品  /

      Product

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      微型反應釜系列 
      1. 微信小程序控制;

      2. 配置原位拆釜功能,方便拆卸;

      3. AI-PID溫度自跟隨控制算法;

      4. 支持斜坡程序升溫;

      5. 儀器內部和觸摸屏防漏液功能;

      6. 配置耐氫脆壓力傳感器Elgiloy合金;

      7. 易更換測溫元件和防松脫接頭;

      8. 配置本質安全底層溫度和壓力保護裝置;

      9. LCD真彩色全觸摸操作界面。


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