目的:从贫营养环境(如饮用水供水管道)中获取足量的DNA是用分子生物学的方法研究微生物群落的重要环节. 尽管如此,DNA量不足始终是对饮用水环境样品进行宏基因组测序时最大的问题之一. 为了获得尽可能多的微生物,本文采用超声处理进行微生物分离,并研究处理供水管道生物膜的最佳超声处理参数.
创新点:本研究提供了一种预处理方法,可以从实际供水管道生物膜中提取更多可靠的DNA,可以更好地解决贫营养环境中DNA的收集问题.
方法:1. 用挑选的细菌(Pelomonas sp.)形成的生物膜来初步研究三个超声参数的最佳水平,即功率、时间和超声处理次数; 2. 基于这些值,对每个超声参数选择三个水平,并对实验室培养的饮用水生物膜进行正交试验,以进一步确定能有效分离生物膜的最佳超声参数水平; 3. 使用研究所得的最优超声处理参数对从实际供水管道采集的生物膜进行处理,以验证其效果.
结论:1. 最佳超声功率、时间和次数分别为13 W、1 min和15次,且两次超声处理之间需要20 min的静置期; 2. 与没有进行超声处理的样品相比,研究所得的最优超声处理不会降低DNA质量,而且可以将提取的DNA量增加至少4.78倍.

关键词组：生物膜; 饮用水供水管道; DNA量; DNA质量; 超声处理

目的:群桩基础在近海建/构筑物及桥梁中广泛应用,而风、浪、船舶撞击等在群桩基础中产生的水平和扭转荷载往往影响群桩基础的安全. 本文旨在提出一套能够计算水平和扭转荷载联合作用下的群桩非线性响应简化分析方法.
创新点:1. 采用广义p乘子法考虑群桩中各桩水平变形导致的桩-土-桩相互作用; 2. 建立基于瞬时转动中心的基桩桩头位移关系和承台平衡方程.
方法:1. 通过理论分析给出基桩桩头位移之间的关系,建立承台平衡方程; 2. 采用荷载传递模型(p-y和τ-θ曲线)模拟桩周土体非线性响应; 3. 采用广义p乘子法考虑群桩中各桩水平变形导致的桩-土-桩相互作用,并采用耦合因子计算基桩中推-扭耦合响应; 4. 通过迭代方法求解各基桩p乘子和群桩响应.
结论:1. 多组算例均表明本文提出的群桩非线性分析模拟能够较准确地模拟群桩响应,尤其在承台位移较大的情况下; 2. 广义p乘子能够有效地模拟群桩效应的主要部分; 3. 模型中的简化公式能够应用于实际工程问题分析.

关键词组：水平和扭转组合荷载; 群桩; 转动中心; p乘子; 群桩效应

目的:前后墙对冲燃烧锅炉在实际运行中普遍存在沿炉膛宽度CO体积分数呈中间低、两边高的分布特点. 该分布特点往往伴随着锅炉效率降低、炉膛出口NO_x排放偏高、侧墙结渣和高温腐蚀严重等一系列问题. 本文旨在分析前后墙对冲燃烧锅炉内CO分布规律的形成原因,为机组运行调整与燃烧系统改造等工程实践提供理论依据.
创新点:1. 针对煤粉炉燃烧过程中存在剧烈气固反应流的特点,定义了与气、固相质量变化无关的风、煤分布系数η_a和η_p,进而得到了风/煤混合系数η. 2. 对比炉膛不同区域内的CO分布与风/煤混合系数分布,结合炉膛的空气动力学特性,解释了前后墙对冲燃烧锅炉内CO分布特征的形成过程.
方法:1. 建立一台660 MWe前后墙对冲燃烧锅炉的数值模型,并通过现场测量数据与模拟数据的比较,验证模型的有效性(表5和图3). 2. 定义炉内风、煤分布系数与风/煤混合系数(公式(1)~(3)). 3. 对比不同特征截面上CO分布特性与风/煤混合特性,探讨二者之间的关联性(图4和5). 3. 分析风的分布和煤的分布分别对风/煤混合特性的影响(图6和7). 4. 综合考虑炉内气流结构、风和煤的分布及其混合特性,揭示炉内CO分布规律的形成原因(图4~9).
结论:1. 对前后墙对冲燃烧锅炉而言,燃烧器区域出口的CO大量聚集在炉膛中间至侧墙区域,燃尽风区域出口的CO则主要集中于侧墙附近. 2. CO分布与风/煤混合系数分布基本一致. 3. 在整个炉膛空间内,风和煤粉皆有向侧墙流动的趋势,但煤粉更加聚集在侧墙周围. 4. 在燃烧器区域,对冲气流使得风与煤粉向侧墙流动,然后在炉膛四角形成涡流; 四角涡流导致烟气在沿侧墙上升的过程中发生明显的气固分离,使煤粉被甩至侧墙附近并在那里燃烧,形成高浓度CO; 5. 在燃尽风区域,燃尽风与侧墙附近烟气的混合并不理想,因此侧墙附近的高浓度CO难以消除,最终导致沿炉膛宽度的CO体积分数呈中间低、两边高的分布特点. 6. 基于上述结果,本文分析了当前应用中存在的问题,并提出了改进建议.

关键词组：前后墙对冲燃烧锅炉; CO分布; 风、煤分布; 两相流; 四角涡流; 燃尽风

目的:通过对俯仰运动情况下的钝锥体等离子鞘套进行数值模拟,揭示动态等离子鞘套的分布规律,提高数据的可靠性,为进一步研究入射电磁波与动态等离子鞘套的相互作用机理提供有力依据,并为再入飞行器黑障问题的解决和再入飞行器设计提供参考.
创新点:考虑热化学非平衡效应的简化常规Burnett(SCB)方程能够更准确地描述再入飞行器等离子鞘套的动态分布规律.
方法:1. 提出稀薄流域稳态与动态等离子鞘套数值模拟方法; 2. 对不同化学反应动力学模型和热力学模型进行数值比较和验证; 3. 引入俯仰运动后对再入飞行器等离子鞘套的动态特性进行数值模拟.
结论:1. 在稀薄流条件下SCB方程模拟得到的激波更厚,对等离子鞘套的刻画更为准确精细. 2. 7组元Gupta化学反应模型与Park双温模型的计算结果优于其他模型. 3. 引入俯仰运动后,飞行器不同位置的碰撞频率等关键参数与俯仰运动的周期存在相位差; 同时增强稀薄效应将减弱俯仰运动对动态等离子鞘套的扰动.

关键词组：等离子鞘套; 动态; 热力学非平衡; 稀薄流

目的:对现有的乙醇氧化脱氢体系中Mg-Al催化剂进行改进,以期获得更高的收率和产物选择性.
创新点:1. 制备Cu改性的Mg-Al催化剂用于乙醇氧化脱氢反应,获得了更高的乙醛收率和选择性; 2. Cu/Mg-Al催化剂制备方法简单,制备价格低廉(无需贵金属),制备条件温和(无需高温高压); 3. Cu/Mg-Al催化剂在使用前无需预还原.
方法:1. 采用共沉淀法和浸渍法制备Cu/Mg-Al催化剂; 2. 通过乙醇氧化脱氢反应对催化剂进行考评,以探究Cu改性、乙醇浓度和催化剂的还原条件对催化活性的影响.
结论:1. 与Mg-Al催化剂相比,经由Cu改性的Mg-Al催化剂的乙醇氧化脱氢活性显著提高; 在350 °C,乙醛最大收率为41.8%. 2. 进料气中水的存在(乙醇浓度下降)会对Cu/Mg-Al的催化性能产生不利影响,使得乙醇转化率和乙醛收率下降; 但在高温区间(350~400 °C),这个不利影响有所减弱. 3. 反应前,催化剂在氢气气氛下的还原步骤对Cu/Mg-Al催化活性的影响不明显.

关键词组：氧化脱氢; 乙醇; 铜; Mg-Al水滑石; 乙醛; 催化剂

目的:一般情况下,纳米粒子在环形聚合物熔体中处于聚集状态. 本文通过增加链刚性或施加稳定的剪切场来诱导纳米粒子在环形聚合物熔体中的聚集-分散转变,使环形聚合物中的纳米粒子达到最优的分散状态.
创新点:同时改变链刚性和剪切场强度,诱导纳米粒子在分散的同时进行有序排列.
方法:利用分子动力学模拟方法,研究纳米粒子在环形聚合物熔体中的分散和空间分布.
结论:1. 在较弱的高分子/纳米粒子(polymer-NP)相互作用力下,增加环链的刚性或施加剪切场,可以诱导纳米粒子(NPs)从聚集态向分散态过渡. 2. 增加链的刚性可以提高NPs在环形聚合物熔体中的分散度; NPs被半刚性(或棒状)环形聚合物链包裹,有效地避免了NPs间的聚集,促使其分散. 3. 随着剪切场强度的增加,聚集的NPs也会因polymer-NP相互作用、NP-NP相互作用以及剪切场之间的竞争而趋于分散; 由于polymer-NP相互作用强,所以NPs的空间分布具有良好的有序性和分散性. 4. 同时考虑剪切场和链刚性,可有效提高NPs在环形聚合物熔体中的分散度和空间分布,而链刚性的增加干扰了NPs的有序结构.

关键词组：环形聚合物; 纳米复合材料; 链刚性; 剪切场; 分子动力学

目的:由于高光谱成像的特性,高光谱遥感影像较光学、多光谱影像具有更多的光谱信息,因此对高光谱影像地物的分类也相对困难. 为提高分类精度,本文提出一个新的高光谱遥感影像分类模型.
创新点:考虑到不同的地物覆盖对不同波段范围的电磁波有不同的敏感度,本文提出一个基于卷积神经网络和光谱敏感度的深度学习模型,以提高对高光谱遥感影像地物分类的准确率. 通过在最终的分类器后添加一个光谱权重,该模型能够更准确地分类地物.
方法:1. 将带标记的样本在光谱维度上分为可见光和红外波段,并将部分样本作为训练集和测试集输入到网络中进行训练. 2. 训练完成后利用模型对全图进行预测,并通过部分预测结果计算出未识别率δ和误识别率γ两个参数. 3. 利用δ和γ可计算出不同光谱范围的光谱权重并将其置于分类器前(图5).
结论:1. 模型加入光谱权重后的分类准确率较之前提高了约2%. 2. 利用公共数据集测试后显示,使用了光谱权重的卷积神经网络模型的分类精度比未使用光谱权重的模型高约1%. 3. 本文结果显示,利用不同地物对电磁波的敏感性差别可以增加不同地物间的差异,从而提升分类模型的性能.

关键词组：高光谱影像; 深度学习; 卷积神经网络; 光谱灵敏度