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本發(fā)明涉及一種將 LNG 冷能用于空分制氧和碳捕獲的天然氣富氧燃燒系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括 LNG 冷能空分制氧子系統(tǒng)、富氧高壓加水燃燒循環(huán)發(fā)電子系統(tǒng)和高壓液氧碳捕獲子系統(tǒng)，將 LNG 冷能應(yīng)用于天然氣富氧燃燒電廠的空分制氧過(guò)程中，同時(shí)冷凝回收富氧燃燒所產(chǎn)生的二氧化碳，實(shí)現(xiàn)碳的零排放。解決富氧燃燒電廠空分制氧能耗高、碳捕獲成本大的問(wèn)題。此外，還可以附加高壓液氮再循環(huán)制氧子系統(tǒng)，進(jìn)一步利用液氮冷能，降低制氧能耗，從而提高系統(tǒng)能效水平。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了冷能連續(xù)傳遞使用，同時(shí)解決了富氧燃燒電廠空分制氧能耗高，碳捕獲成

本發(fā)明公開了一種耦合太陽(yáng)能與化學(xué)鏈空分技術(shù)的低能耗富氧燃燒系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括干蒸汽制取裝置、化學(xué)鏈空分裝置以及富氧燃燒裝置，其中，干蒸汽制取裝置包括太陽(yáng)能集熱器、蒸汽發(fā)生器和分流器，干蒸汽制取裝置生成的干蒸汽經(jīng)分流器分為兩股：一股干蒸汽進(jìn)入化學(xué)鏈空分裝置用于吸氧反應(yīng)器的流化氣，另一股干蒸汽進(jìn)入富氧燃燒裝置，化學(xué)鏈空分裝置生成的高純度氧氣進(jìn)入富氧燃燒裝置與干蒸汽和燃料進(jìn)行混合燃燒，產(chǎn)物經(jīng)簡(jiǎn)單冷凝分離后獲得高純度的二

本發(fā)明屬于納米復(fù)合材料制備及應(yīng)用領(lǐng)域，具體公開了一種基 于分形維數(shù)的碳納米管分散狀態(tài)的數(shù)值化表征方法。該方法首先通過(guò) 獲取分散體系中碳納米管分散狀態(tài)的掃描電鏡圖片，然后采用圖像處 理軟件(ImageJ)將所得掃描電鏡圖片進(jìn)行二值化處理，再提取出圖片中 單根碳納米管或者碳納米管團(tuán)聚體的邊界輪廓，最后利用盒子算法計(jì) 算處理后圖片的分形維數(shù)，所得的分形維數(shù)值即是對(duì)碳納米管分散狀 態(tài)中豐富信息的定量化描述，從而實(shí)現(xiàn)分散體系中

本發(fā)明公開了一種采用基于 Delaunay 三角剖分的空間網(wǎng)絡(luò)編碼的網(wǎng)絡(luò)傳輸方法，適用于包含 N 個(gè)終端點(diǎn)的傳輸網(wǎng)絡(luò)；包括初始化步驟、Delaunay 預(yù)處理步驟、形成子矩形步驟、子矩形劃分步驟、求平衡前線性規(guī)劃最優(yōu)解步驟、調(diào)整中繼點(diǎn)到平衡位置步驟、求平衡后線性規(guī)劃最優(yōu)解步驟和 Delaunay 后處理步驟；通過(guò)采用 Delaunay 三角剖分得到斯坦納點(diǎn)和增補(bǔ)的斯坦納點(diǎn)作為候選的中繼點(diǎn)，并通過(guò)非均勻劃分得到候選的中繼點(diǎn)，從上述候選的中繼點(diǎn)中選出最優(yōu)的中繼點(diǎn)，對(duì)選出中繼點(diǎn)的位置進(jìn)行微調(diào)以進(jìn)一步降低代價(jià)，從而得到采用空間網(wǎng)絡(luò)編碼的網(wǎng)絡(luò)傳輸方案，解決現(xiàn)有技術(shù)中僅基于非均勻劃分的空間網(wǎng)絡(luò)編碼方法中，當(dāng)中繼點(diǎn)與終端點(diǎn)非均勻密度分布時(shí)求線性規(guī)劃最優(yōu)解時(shí)計(jì)算量大的問(wèn)題，進(jìn)一步有效提升網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目傮w性能。

王湘麟課題組所報(bào)道的這種新型溫度敏感的小分子有機(jī)發(fā)光材料(TPETA,圖1），在室溫至300℃的溫度范圍內(nèi)具有發(fā)光峰可調(diào)的特性（幾乎包含整個(gè)可見光區(qū)域）。基于這種溫度敏感特性，通過(guò)精準(zhǔn)控制基板加熱溫度與時(shí)間，可以得到基于單一材料的白光發(fā)光。王湘麟課題組成功制備了單一發(fā)光層的白光OLED器件，外量子效率達(dá)到3.4%，這是基于單一發(fā)光層白光OLED器件達(dá)到的最高效率，是有機(jī)小分子光電材料領(lǐng)域的重大突破。相比現(xiàn)有技術(shù)，其大大節(jié)約了原料成本和制作工藝成本，

本發(fā)明公開了一種基于二分法的機(jī)床加工穩(wěn)定性邊界快速求解 方法，包括如下步驟:預(yù)設(shè)參數(shù)平面、判穩(wěn)函數(shù)和迭代次數(shù)，對(duì)參數(shù)平面進(jìn)行初步劃分;利用二維二分法將每個(gè)網(wǎng)格再次劃分為更小的子 網(wǎng)格;在每個(gè)子網(wǎng)格的頂點(diǎn)利用數(shù)值積分法求解判穩(wěn)函數(shù)的函數(shù)值， 判斷子網(wǎng)格是否為包含網(wǎng)格;將非包含網(wǎng)格再次劃分并判斷，若仍為 非包含網(wǎng)格，則結(jié)束，否則，獲得新包含網(wǎng)格;利用二維二分法將獲 得的所有包含網(wǎng)格劃分為更小的子網(wǎng)格;重復(fù)進(jìn)行判斷及劃分，逐步 逼近 f(x)曲線，直至達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù);=

本發(fā)明公開了一種基于開槽結(jié)構(gòu)的四分之一?；刹▽?dǎo)濾波器，包括四分之一?；刹▽?dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過(guò)基片集成波導(dǎo)圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一?；刹▽?dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發(fā)明相對(duì)于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實(shí)現(xiàn)了小型化。并且，相對(duì)于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，加工方便。此外，相對(duì)于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

導(dǎo)讀東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法，以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。ESI技術(shù)采用邊界元法(BEM)和加權(quán)最小范數(shù)估計(jì)(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問(wèn)題。然后在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建十個(gè)scout來(lái)選擇感興趣的區(qū)域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時(shí)間序列中提取特征。最后，使用CNN對(duì)MI任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:在Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)上的整體平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，分別對(duì)左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個(gè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗(yàn)證方法的有效性，加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)總體平均準(zhǔn)確率為92.5%。此外，全局分類器適應(yīng)單一對(duì)象，整體平均準(zhǔn)確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。系統(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際10-10系統(tǒng)的64個(gè)電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個(gè)樣本的速度采集。根據(jù)國(guó)際10-10系統(tǒng)從64個(gè)通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進(jìn)行記錄。記錄的數(shù)據(jù)被分為四個(gè)獨(dú)立MI任務(wù)包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執(zhí)行運(yùn)動(dòng)想象時(shí)在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對(duì)EEG進(jìn)行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過(guò)計(jì)算包含正問(wèn)題和逆問(wèn)題的源，將傳感器空間的活動(dòng)轉(zhuǎn)化為源空間的活動(dòng)。接下來(lái)，創(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了10個(gè)scout，因?yàn)槲覀冎魂P(guān)心與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的活動(dòng)。十個(gè)scout中的每一個(gè)都代表了可用源空間中的一個(gè)感興趣的區(qū)域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個(gè)scout的源時(shí)間序列中提取特征。最后，利用CNN對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行分離并進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)中，研究人員僅使用了隨機(jī)選擇的十個(gè)受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數(shù)據(jù)集包含每個(gè)受試者84次試驗(yàn)，每一類包含21次試驗(yàn)。在記錄64通道腦電圖時(shí)，受試者執(zhí)行了不同的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)。每個(gè)受試者針對(duì)以下四個(gè)任務(wù)中的每一個(gè)執(zhí)行了3輪21試驗(yàn)：當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)時(shí)，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕的右側(cè)時(shí)，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕頂部時(shí)，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕底部時(shí)，目標(biāo)會(huì)想象雙腳張開和合攏，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊看蜗胂笕蝿?wù)的執(zhí)行時(shí)間都在4s左右。此外，腦電圖任務(wù)是分開的，研究人員在實(shí)驗(yàn)中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務(wù)分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運(yùn)動(dòng)想象的scout分別命名為L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個(gè)scout每一個(gè)都被擴(kuò)展到40個(gè)頂點(diǎn)，每個(gè)頂點(diǎn)只有一個(gè)源。L1區(qū)域?qū)?yīng)40個(gè)信號(hào)，其他scout也一樣。在計(jì)算了來(lái)源后，研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了十個(gè)scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)建10個(gè)scout使用ESI計(jì)算十個(gè)受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗(yàn)的四個(gè)任務(wù)(T1、T2、T3、T4)的源。對(duì)于這四項(xiàng)任務(wù)中的每一項(xiàng)，每個(gè)受試者每次都要進(jìn)行7次測(cè)試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個(gè)步的10個(gè)被試的10個(gè)scout的4項(xiàng)任務(wù)的來(lái)源。然后提取10個(gè)scout的時(shí)間序列進(jìn)行進(jìn)一步分析。特征提取在計(jì)算源之后，研究人員在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了包含40個(gè)源的10個(gè)scout，并提取了scout的時(shí)間序列。如圖4所示為提取R5 scout時(shí)間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時(shí)間序列。本文利用小波變換從scout時(shí)間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時(shí)間序列作為示例在這項(xiàng)研究中，研究者提出利用CNN來(lái)解決運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分類的問(wèn)題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型由一個(gè)六層卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中兩個(gè)最大池層和三個(gè)全連接層，如圖5所示。圖5對(duì)于Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)，研究者首先采用Deep ConvNet架構(gòu)，包括四個(gè)卷積層、四個(gè)最大池層和一個(gè)全連接層。在實(shí)驗(yàn)中，研究者依據(jù)經(jīng)驗(yàn)使用兩個(gè)最大池化層。并嘗試了不同數(shù)量的卷積層和完全連接層。時(shí)頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對(duì)于每個(gè)任務(wù)，R5 scout的時(shí)頻圖如圖6所示。包含時(shí)間和頻率互補(bǔ)的時(shí)頻分析方法提供了時(shí)域和頻域的聯(lián)合分布信息，清晰地描述了信號(hào)頻率與時(shí)間的關(guān)系。圖6 R5 scout的時(shí)頻圖顯然，只有部分時(shí)頻映射是紅色的，表明每個(gè)任務(wù)只對(duì)特定的頻率和時(shí)間敏感。由于圖的數(shù)量比較大，研究者使用CNN來(lái)選擇和學(xué)習(xí)這些圖中最基本的特征。研究人員隨機(jī)選擇了幾個(gè)樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務(wù)的學(xué)習(xí)表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結(jié)果，將數(shù)據(jù)集分為90％作為訓(xùn)練集，其余10％作為測(cè)試集。首先，將十個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集（總共19320個(gè)樣本）分為17388個(gè)樣本以訓(xùn)練所提出的CNN模型，以及1932個(gè)樣本以驗(yàn)證模型的有效性。在實(shí)驗(yàn)中，研究者還選擇了另外四個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模(27048個(gè)樣本)，其中24343個(gè)樣本是訓(xùn)練集，其他樣本是測(cè)試集。在選定的scout上對(duì)所提出的CNN架構(gòu)進(jìn)行了十次訓(xùn)練和測(cè)試，以驗(yàn)證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個(gè)scout中每個(gè)的全局平均精度。圖8 統(tǒng)計(jì)結(jié)果R5的全局平均精度最高，達(dá)到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對(duì)應(yīng)L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準(zhǔn)確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標(biāo)準(zhǔn)差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個(gè)scout中每個(gè)scout四個(gè)MI任務(wù)的組級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其標(biāo)準(zhǔn)差。一般來(lái)說(shuō)，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖9(a)顯示了帶有標(biāo)準(zhǔn)差的混淆矩陣，說(shuō)明了group level分類結(jié)果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個(gè)MI任務(wù)中的每一個(gè)都如圖9(b)所示。通過(guò)改變訓(xùn)練集和測(cè)試集順序的10次試驗(yàn)，確定了scoutR5的性能，結(jié)果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗(yàn)中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準(zhǔn)確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說(shuō)，四個(gè)任務(wù)中每一個(gè)的平均準(zhǔn)確率都超過(guò)了93%。全局平均準(zhǔn)確率為93.7%。10次試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)scout R5的分類效果較好。從以上結(jié)果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務(wù)的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對(duì)四個(gè)MI任務(wù)進(jìn)行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準(zhǔn)確性的比較?？梢园l(fā)現(xiàn)，該研究提出的模型可以達(dá)到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現(xiàn)更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號(hào)T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結(jié)論東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法。該方法可以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證來(lái)驗(yàn)證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機(jī)械機(jī)電液一體化系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡(jiǎn)稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對(duì)工程機(jī)械整機(jī)動(dòng)力配件的選型，自動(dòng)組成整機(jī)系統(tǒng)模型，并預(yù)測(cè)工程機(jī) 械整機(jī)運(yùn)行時(shí)的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應(yīng)用于工程機(jī)械產(chǎn)品 開發(fā)的各個(gè)階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實(shí)驗(yàn)輔助等，并已成功應(yīng)用于山推 工程機(jī)械股份有限公司的新產(chǎn)品開發(fā)中。 技術(shù)特點(diǎn)： (1) 機(jī)電液熱融合建模，理論定位高級(jí)。軟件以預(yù)制的機(jī)電液零部件模塊模型為基 礎(chǔ)，可快速地、精細(xì)化地實(shí)現(xiàn)極端工況條件下機(jī)電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問(wèn)題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對(duì)特定工程機(jī)械 機(jī)型的核心動(dòng)力系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)任意節(jié)點(diǎn)輸出的、圖解化的、基于機(jī)械系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機(jī)型軟件快速開發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對(duì)牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發(fā)出面向特定工程機(jī)械機(jī)型的機(jī)電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實(shí)際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機(jī)械各個(gè)技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實(shí)驗(yàn)輔助。