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血源性生物炭-炭黑复合材料的制备及催化性能研究
1
作者
孟庆男
郝丹
+5 位作者
史鹏飞
何拥军
宋凤军
袁晟豪
汤玉斐
赵康
《应用化工》
CSCD
北大核心
2024年第12期2858-2863,共6页
芬顿氧化技术可高效处理水中难降解有机物,而碳基助催化材料能有效提升芬顿反应效率、降低成本,因而有利于该技术的推广。利用ZnCl_(2)使鸭血豆腐“液化”,并与不同质量的商用炭黑均匀混合、碳化,最终制备了一系列血源性生物炭-炭黑复...
芬顿氧化技术可高效处理水中难降解有机物,而碳基助催化材料能有效提升芬顿反应效率、降低成本,因而有利于该技术的推广。利用ZnCl_(2)使鸭血豆腐“液化”,并与不同质量的商用炭黑均匀混合、碳化,最终制备了一系列血源性生物炭-炭黑复合材料(DB-CB),实现了产量和性能的有机统一。研究结果表明,适当提高炭黑含量能够有效利用鸭血豆腐中的N源。DB-CB可以同时加快芬顿反应的两个主要过程,材料的催化活性顺序与其H_(2)O_(2)利用率顺序一致。同时,该材料具有良好的重复使用性能,具有较高的应用潜力。
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关键词
生物炭
炭黑
复合材料
氮掺杂
芬顿反应
助催化
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职称材料
基于小波、WAE和LSTM的压裂车故障诊断
被引量：
4
2
作者
杜小磊
陈志刚
+1 位作者
许旭
钟新荣
《石油机械》
北大核心
2019年第10期88-93,106,共7页
动力系统作为压裂车的关键部件,其工作状况直接影响着压裂车的性能,压裂车工况多变,使得其动力系统故障诊断更加复杂。为解决压裂车动力系统振动信号的强时变性和强噪声特性而造成其故障难以辨识的问题,提出了一个基于提升多小波包(LMWP...
动力系统作为压裂车的关键部件,其工作状况直接影响着压裂车的性能,压裂车工况多变,使得其动力系统故障诊断更加复杂。为解决压裂车动力系统振动信号的强时变性和强噪声特性而造成其故障难以辨识的问题,提出了一个基于提升多小波包(LMWP)、小波自编码器(WAE)和长短时记忆网络(LSTM)方法。首先对压裂车动力端采集的振动信号进行3层提升多小波包分解;其次计算各子频带的相对能量,构成原始特征向量;最后将原始特征向量经WAE降维,并输入LSTM网络实现压裂车动力系统故障诊断。试验结果表明,提出的故障诊断方法在不同工况下能够实现99%以上的诊断准确率,具有优于传统方法较强的泛化能力、特征提取能力和识别能力。所得结论可为压裂车动力系统诊断方法的进一步发展提供参考。
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关键词
压裂车
故障诊断
提升多小波包
长短时记忆网络
小波自编码器
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职称材料
题名
血源性生物炭-炭黑复合材料的制备及催化性能研究
1
作者
孟庆男
郝丹
史鹏飞
何拥军
宋凤军
袁晟豪
汤玉斐
赵康
机构
西安理工大学材料科学与工程学院陕西省腐蚀与防护重点实验室
中石油川庆钻探长庆井下技术作业公司
出处
《应用化工》
CSCD
北大核心
2024年第12期2858-2863,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51502241)。
文摘
芬顿氧化技术可高效处理水中难降解有机物,而碳基助催化材料能有效提升芬顿反应效率、降低成本,因而有利于该技术的推广。利用ZnCl_(2)使鸭血豆腐“液化”,并与不同质量的商用炭黑均匀混合、碳化,最终制备了一系列血源性生物炭-炭黑复合材料(DB-CB),实现了产量和性能的有机统一。研究结果表明,适当提高炭黑含量能够有效利用鸭血豆腐中的N源。DB-CB可以同时加快芬顿反应的两个主要过程,材料的催化活性顺序与其H_(2)O_(2)利用率顺序一致。同时,该材料具有良好的重复使用性能,具有较高的应用潜力。
关键词
生物炭
炭黑
复合材料
氮掺杂
芬顿反应
助催化
Keywords
biochar
carbon black
composites
nitrogen doping
Fenton reaction
co-catalysis
分类号
TQ016 [化学工程]
O643 [理学—物理化学]
X52 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于小波、WAE和LSTM的压裂车故障诊断
被引量：
4
2
作者
杜小磊
陈志刚
许旭
钟新荣
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京市建筑安全监测工程
技术
研究
中
心
中石油川庆钻探长庆井下技术作业公司
出处
《石油机械》
北大核心
2019年第10期88-93,106,共7页
基金
国家自然科学基金项目“多电机激振非线性振动系统的谐振同步机理和稳定性控制”(51605022)
北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014)
+1 种基金
北京市优秀人才培养资助项目(2013D005017000013)
北京市属高校基本科研业务费专项资金资助项目(X18217)
文摘
动力系统作为压裂车的关键部件,其工作状况直接影响着压裂车的性能,压裂车工况多变,使得其动力系统故障诊断更加复杂。为解决压裂车动力系统振动信号的强时变性和强噪声特性而造成其故障难以辨识的问题,提出了一个基于提升多小波包(LMWP)、小波自编码器(WAE)和长短时记忆网络(LSTM)方法。首先对压裂车动力端采集的振动信号进行3层提升多小波包分解;其次计算各子频带的相对能量,构成原始特征向量;最后将原始特征向量经WAE降维,并输入LSTM网络实现压裂车动力系统故障诊断。试验结果表明,提出的故障诊断方法在不同工况下能够实现99%以上的诊断准确率,具有优于传统方法较强的泛化能力、特征提取能力和识别能力。所得结论可为压裂车动力系统诊断方法的进一步发展提供参考。
关键词
压裂车
故障诊断
提升多小波包
长短时记忆网络
小波自编码器
Keywords
fracturing truck
fault diagnosis
lifting multi-wavelet packet
long short term memory network
wavelet auto-encoder
分类号
TE934 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
血源性生物炭-炭黑复合材料的制备及催化性能研究
孟庆男
郝丹
史鹏飞
何拥军
宋凤军
袁晟豪
汤玉斐
赵康
《应用化工》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波、WAE和LSTM的压裂车故障诊断
杜小磊
陈志刚
许旭
钟新荣
《石油机械》
北大核心
2019
4
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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