针对直接式太阳能干燥系统在实际应用过程中会存在干燥物料表面温度过高导致品质低下的问题,该文自行设计搭建一种直接式太阳能干燥系统,以红薯为干燥对象对该系统进行试验分析;同时在综合考虑室外气象参数、干燥物料热物性、搭建系统...针对直接式太阳能干燥系统在实际应用过程中会存在干燥物料表面温度过高导致品质低下的问题,该文自行设计搭建一种直接式太阳能干燥系统,以红薯为干燥对象对该系统进行试验分析;同时在综合考虑室外气象参数、干燥物料热物性、搭建系统特性的基础上,基于能量平衡原理建立系统热性能动态数学模型,利用MATLAB2014a进行编程求解出干燥物料表面温度,将干燥物料表面温度的试验值与模拟值进行相关性分析,并对设计搭建的直接式太阳能干燥系统的应用进行分析。研究结果表明:物料表面温度的试验值与模拟值之间的决定系数为0.98,均方根误差为1,说明建立的系统动态热性能数学模型能够较准确的预测室内干燥物料表面温度,对防止物料表面温度过高导致物料干燥品质下降具有重要意义;直接式太阳能干燥系统的平均干燥速率比开放式太阳能干燥系统高7.7 g/h,干燥系统所获得的总热能量为3.92 k W?h,其平均太阳能热利用效率为21.23%。展开更多
为深入了解土壤中微塑料污染相关的研究信息和发展趋势,利用VOSviewer和CiteSpace整理了CNKI和Web of ScienceTM数据库中2000—2022-05在土壤微塑料污染领域已发表的研究成果,从发文数量、发文期刊、作者及所属机构、国家/地区、关键词...为深入了解土壤中微塑料污染相关的研究信息和发展趋势,利用VOSviewer和CiteSpace整理了CNKI和Web of ScienceTM数据库中2000—2022-05在土壤微塑料污染领域已发表的研究成果,从发文数量、发文期刊、作者及所属机构、国家/地区、关键词和共被引信息进行分析。结果表明:1)探索初期土壤中微塑料污染相关文献的发表量略有波动,研究热度在2018年之后持续增长;中国科学院、西北农林科技大学和瓦格宁根大学研究中心这3所研究机构在该领域发文量排名前3。2)农田土壤是最具代表性的一类土壤类型,沙漠、湿地和高山中的微塑料污染已经受到国内外学者的高度关注。3)研究方向包括微塑料进入陆地土壤的方式及其在土壤中的丰度分布特征、土壤样本中微塑料检测技术的选择与优化、微塑料作为载体吸附运输土壤中的重金属和溶解有机物并经食物链传递对生物可能带来的有害影响等。4)从研究热点上看,土壤中微塑料污染领域的研究对象逐渐从农田土壤扩展到多种类型及偏远地区的土壤中,微塑料在各类土壤中的运输与尺寸选择机制及其适用的检测手段取得进一步发展,对土壤中不同粒径大小的微塑料的分析方法发展成为更细分的研究方案,对土壤中微塑料的风险评估以及从细胞、分子和基因等微观角度分析微塑料由土壤进入动植物不同组织和人体器官后的潜在风险成为该领域新的研究热点。本研究计量分析结果可为土壤中微塑料污染现状的深入研究提供参考。展开更多
工业控制场景下5G-A终端传输时延是确定性网络能力的直接表征之一,时延预测对提高网络确定性至关重要。由于传输时延序列的不稳定性和随机性,单一模型难以准确预测。针对该问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variational Mode Decompos...工业控制场景下5G-A终端传输时延是确定性网络能力的直接表征之一,时延预测对提高网络确定性至关重要。由于传输时延序列的不稳定性和随机性,单一模型难以准确预测。针对该问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和卷积注意力长短时记忆网络(Convolutional Attention Long Short Term Memory Network, CA-LSTM)的传输时延预测方法。为提高VMD的分解性能,利用相关系数检验法确定时延序列分解的模态数,并利用蝗虫优化寻优分解的惩罚因子和保真度系数;设计CA-LSTM网络,借助卷积滤波器以及注意力机制使得网络具备分辨时延特征重要程度的能力;将各模态预测值重建成一维时延值得到预测结果。实验研究结果表明,优化VDM能够将5G终端传输时延序列有效分解,结合CA-LSTM模型相比于经典LSTM在MSE、RMSE和MAE上分别提升了37.1%、21.3%和23.6%。展开更多
文摘针对直接式太阳能干燥系统在实际应用过程中会存在干燥物料表面温度过高导致品质低下的问题,该文自行设计搭建一种直接式太阳能干燥系统,以红薯为干燥对象对该系统进行试验分析;同时在综合考虑室外气象参数、干燥物料热物性、搭建系统特性的基础上,基于能量平衡原理建立系统热性能动态数学模型,利用MATLAB2014a进行编程求解出干燥物料表面温度,将干燥物料表面温度的试验值与模拟值进行相关性分析,并对设计搭建的直接式太阳能干燥系统的应用进行分析。研究结果表明:物料表面温度的试验值与模拟值之间的决定系数为0.98,均方根误差为1,说明建立的系统动态热性能数学模型能够较准确的预测室内干燥物料表面温度,对防止物料表面温度过高导致物料干燥品质下降具有重要意义;直接式太阳能干燥系统的平均干燥速率比开放式太阳能干燥系统高7.7 g/h,干燥系统所获得的总热能量为3.92 k W?h,其平均太阳能热利用效率为21.23%。
文摘为深入了解土壤中微塑料污染相关的研究信息和发展趋势,利用VOSviewer和CiteSpace整理了CNKI和Web of ScienceTM数据库中2000—2022-05在土壤微塑料污染领域已发表的研究成果,从发文数量、发文期刊、作者及所属机构、国家/地区、关键词和共被引信息进行分析。结果表明:1)探索初期土壤中微塑料污染相关文献的发表量略有波动,研究热度在2018年之后持续增长;中国科学院、西北农林科技大学和瓦格宁根大学研究中心这3所研究机构在该领域发文量排名前3。2)农田土壤是最具代表性的一类土壤类型,沙漠、湿地和高山中的微塑料污染已经受到国内外学者的高度关注。3)研究方向包括微塑料进入陆地土壤的方式及其在土壤中的丰度分布特征、土壤样本中微塑料检测技术的选择与优化、微塑料作为载体吸附运输土壤中的重金属和溶解有机物并经食物链传递对生物可能带来的有害影响等。4)从研究热点上看,土壤中微塑料污染领域的研究对象逐渐从农田土壤扩展到多种类型及偏远地区的土壤中,微塑料在各类土壤中的运输与尺寸选择机制及其适用的检测手段取得进一步发展,对土壤中不同粒径大小的微塑料的分析方法发展成为更细分的研究方案,对土壤中微塑料的风险评估以及从细胞、分子和基因等微观角度分析微塑料由土壤进入动植物不同组织和人体器官后的潜在风险成为该领域新的研究热点。本研究计量分析结果可为土壤中微塑料污染现状的深入研究提供参考。
文摘工业控制场景下5G-A终端传输时延是确定性网络能力的直接表征之一,时延预测对提高网络确定性至关重要。由于传输时延序列的不稳定性和随机性,单一模型难以准确预测。针对该问题,提出一种基于优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和卷积注意力长短时记忆网络(Convolutional Attention Long Short Term Memory Network, CA-LSTM)的传输时延预测方法。为提高VMD的分解性能,利用相关系数检验法确定时延序列分解的模态数,并利用蝗虫优化寻优分解的惩罚因子和保真度系数;设计CA-LSTM网络,借助卷积滤波器以及注意力机制使得网络具备分辨时延特征重要程度的能力;将各模态预测值重建成一维时延值得到预测结果。实验研究结果表明,优化VDM能够将5G终端传输时延序列有效分解,结合CA-LSTM模型相比于经典LSTM在MSE、RMSE和MAE上分别提升了37.1%、21.3%和23.6%。
