公共文化服务平台

搜索到1161篇“ 显微组分“的相关文章

山西地区1/3焦煤显微组分的热解特性研究: 2024年; 利用密度梯度离心法对山西3种1/3焦煤显微组分进行分离富集,同时研究其各显微组分热解特征。结果表明:随着热解温度的升高,显微组分在350~600℃均出现明显的失重现象。热重(TG)和微商热重(DTG)曲线表明,惰质组与镜质组相比,有较高的剧烈热解开始温度、最大热解速率峰温和最大热解速率,原煤的热解参数介于镜质组与惰质组之间。热解过程中镜质组的质量损失最大,其次是原煤,惰质组的质量损失最小。; 范文生党帅韩新杰田国亮侯瑞芳; 关键词：1/3焦煤显微组分热重失重率

气流粉碎参数对煤岩显微组分迁移的影响研究: 2024年; 为探究气流粉碎分级过程中煤岩显微组分的迁移规律,通过气流粉碎分级设备对煤岩显微组分进行富集,对神府大保当煤进行了工业分析、元素分析、煤岩分析、激光粒度分析,并了解其煤质特性,通过四因素五水平正交试验,探究了入料频率、粉碎压力、一级分级机频率和二级分级机频率这4个因素对显微组分含量的影响。对正交试验进行优化结果表明,当入料频率为9 Hz、粉碎压力为0.6 MPa、一级分级机频率为20 Hz、二级分级机频率为140 Hz时,二级产品镜质组含量最高,为77.01%;当入料频率为3 Hz、粉碎压力为0.7 MPa、一级分级机频率为40 Hz、二级分级机频率为100 Hz时,三级产品中惰质组含量最高,为73.38%,研究结果可为实现煤炭高效利用提供技术支持。; 白来平李振姚雷王思璠高博王宏谢永鑫; 关键词：显微组分气流粉碎正交试验

陕北三叠纪煤显微组分特征对热解焦油组成影响研究: 2024年; 通过密度梯度法富集了陕北三叠纪高油煤中镜质组(ZCV)单组分与惰质组(ZCI)单组分,发现不同单组分分子结构差异显著,组分组成与热解焦油组成之间存在显著耦合关系,ZCV脂肪碳相对含量为34.42%,其中脂甲基碳与氧取代芳香碳相对含量较高、脂肪侧链较长、芳香环上的脂肪长链结构和烷基侧链结构丰富、无定型碳相对含量较高;ZCI芳碳率高达77.29%、羰基和羧基相对含量较高、芳香度较高;ZCV热解焦油产率、热解气、热解水产率较高,半焦产率最低,焦油中脂肪烃类化合物以链烷烃为主、酚类化合物含量较高,这与ZCV分子结构中脂肪侧链较长、脂肪碳与氧取代芳碳含量较高密切相关;ZCI热解产物产率与ZCV相反,焦油中不饱和烃类化合物、多环芳烃(三环、四环)含量相对较多,这与ZCI分子结构中芳香碳含量较高、芳环缩合度较大不无关系。; 张江宇杜美利刘雷董兴隆陈方琪; 关键词：煤岩显微组分热解产物焦油

黄陵烛煤显微组分组构及类脂组疏水改性实验研究: 2024年; 以黄陵烛煤为对象,研究了其显微组分特征及解离规律,通过浮沉实验富集出镜质组(HLV)、惰质组(HLI)和类脂组(HLL)单组分,相关组分的富集密度分别为1.30~1.32 g/cm^(3)、1.36~1.38 g/cm^(3)、<1.26 g/cm^(3)。通过接触角、孔结构分析,对比了3种显微组分的表界面性质差异,结果显示,HLL接触角为128°,孔隙最不发育,疏水性最好;HLI接触角为74°,孔隙最发育,亲水性最好;HLV疏水性介于HLL和HLI之间。通过硅烷偶联剂对黄陵烛煤HLL单组分进行改性,改性后接触角可达158°。改性后的HLL具有相对丰富的芳香结构,脂肪侧链的支化程度降低,含氧官能团减少;研究对于探索烛煤在疏水材料方面的应用具有重要意义。; 董兴隆杜美利张江宇陈方琪; 关键词：疏水改性

鄂尔多斯褐煤显微组分结构与其热解特性间的关系: 2024年; 采用浮沉分离法将鄂尔多斯褐煤分离成富镜质组(EL-V)和富惰质组(EL-I),通过工业分析、元素分析、X射线衍射光谱(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和固体核磁(13C NMR)分析了原煤及显微组分的结构和组成。采用粉-粒流化床和TG-FTIR装置分别考察了原煤及显微组分的热解特性和气态挥发物的逸出规律,进一步构建原煤及显微组分的大分子结构模型,并进行了量子化学计算,认识了化学键的断裂规律。结果表明,富镜质组的挥发分含量较高,含有丰富的烷基侧链,热失重速率最大,表明镜质组的热解反应性较强。与原煤和惰质组相比,富镜质组热解气体含量和焦油含量较高,且热解焦油含有较多的脂肪烃和轻质芳烃(TXE)。富惰质组的H/C比较低,含氧量和芳环缩合程度较高,所得热解焦油中多环芳烃和酚类物质含量较高。此外,通过TG-FTIR重点分析了CO_(2)、CO、CH_(4)、脂肪烃和芳烃的析出行为。根据煤样大分子结构中化学键的断裂和气态挥发物的逸出规律,提出了煤热解过程中可能进行的反应路线。; 吴琪白柏杨尹永杰马晓迅; 关键词：煤热解流化床显微组分计算机模拟

一种煤岩显微组分组自动分割模型的训练方法及系统: 本发明提供一种煤岩显微组分组自动分割模型的训练方法及系统，包括以下步骤：获取煤岩显微组分组图像，并对煤岩显微组分组图像进行预处理，根据预处理结果得到训练图像；使用有标签图像对深度卷积神经网络进行训练，根据训练结果生成教师...; 奚峥皓周新涛吴明阳胡晋玮

一种基于荷电微纳气泡浮选的煤岩显微组分富集方法: 本发明公开了一种基于荷电微纳气泡浮选的煤岩显微组分富集方法，步骤是：将煤样破碎，利用无机盐离子溶液将体系中的镜质组、惰质组调整为电性相反，然后利用离子型表面活性剂制备荷电微纳气泡，通过泡沫浮选法将带有与荷电气泡相反电荷的...; 王磊李孟乐桂夏辉邢耀文夏阳超倪中海

基于空洞卷积自注意力机制的煤岩显微组分组识别模型: 2024年; 基于深度学习的识别模型是目前解决煤岩显微组分组识别问题的主要手段,但这些模型在计算过程中参数不断堆叠,导致模型的算力需求增加,影响模型的训练效率。针对上述问题,构建了一种基于空洞卷积自注意力(DCSA)机制的改进Swin-Transformer模型——DA-ViT。首先,为了在加强煤岩显微组分组图像的局部特征信息的同时保留其二维空间信息,提出了DCSA机制,通过对煤岩显微图像的大尺寸卷积核进行多尺度分解,加强了煤岩显微图像不同区域像素之间的联系,显著降低了图像注意力的参数量,降低率为81.18%。然后,为了加强煤岩显微组分组图像间的形态特征关联性,将DCSA和改进的Swin-Transformer框架相结合,提出了DA-ViT识别模型。实验验证结果表明,与现有的其他识别模型相比,DA-ViT模型在提高预测结果准确率的同时,可显著降低模型的算力需求,其像素准确率(PA)和平均交并比(mIoU)的最大值分别为92.14%和63.18%,模型参数总量(Params)和浮点运算次数(FLOPs)的最小值分别为4.95×106和8.99×109。; 吴明阳奚峥皓陈军然徐国忠

空洞卷积自注意力机制的煤岩显微组分组识别方法及系统: 本发明涉及煤岩识别技术领域，公开了一种空洞卷积自注意力机制的煤岩显微组分组识别方法及系统，包含编码和解码两个阶段，具体为：输入图像进入模型后首先进行图像块嵌入层的处理，将图像切分成多个小图像块并在通道维度方向展平成48维...; 奚峥皓周新涛杨君怡朱逸峰陈军然吴明阳

基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法: 本发明公开了一种基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法。该方法旨在准确识别煤岩中的显微组分，以指导其在工业中的高效利用。本发明结合荧光和反射光煤岩显微图像信息，提出了一种基于双解码器UNet...; 雷萌赵荣焕邹亮张永凌辉轩闫祖龙何坤谭智毅

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈