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公开(公告)号:CN116894397A
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202310944287.2
申请日:2023-07-30
申请人: 广西大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F119/08
摘要: 本发明提出一种多时间图谱卷积双向transformer的锅炉炉壁温度增量预测方法,该多时间图谱卷积双向transformer的锅炉炉壁温度增量预测方法的步骤为:首先对数据进行预处理,然后将预处理后的数据经皮尔逊相关系数分析,筛选出与输出温度关联性高的特征;锅炉1的数据被定义为数据集1,锅炉2的数据被定义为数据集2;数据集1用于训练卷积双向transformer网络,然后基于增量学习的方法,数据集2不断输入到增量卷积双向transformer得到预测值并更新网络参数。所述多时间图谱卷积双向transformer的锅炉炉壁温度增量预测方法能够精准预测数据集1锅炉炉壁的温度,并且在不用重新训练网络的情况下,在数据集2上能取得较高的精度,节约计算资源,提高能源利用率。
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公开(公告)号:CN1900241A
公开(公告)日:2007-01-24
申请号:CN200610019459.1
申请日:2006-06-21
申请人: 广西大学
IPC分类号: C10L3/00
摘要: 一种外源高温CO2与生物质还原反应制取可燃气体的工艺,生物质被置入炉内后,再用外置燃烧器向炉内生物质喷入由水蒸气助燃的高温CO2,利用二氧化碳和水蒸气作为气化剂,在高温下,将木质纤维素类生物质气化生成以CO、H2为主要成分的可燃气体。用本发明的方法制气,可以得到高热值(10MJ/Nm3)和高产气率(1.7m3/kg)的可燃气体,产生的可燃气体既可以作为民用燃料,又可以作为工业原料;碳转化率高,在无催化剂的条件下达到88%;可燃气体主要成分(CO、H2)可以根据需要进行调节,反应装置简单易行,好操作。
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公开(公告)号:CN112899814B
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202110152454.0
申请日:2021-02-03
申请人: 广西大学
IPC分类号: D01F8/02 , D01F8/16 , D01F1/10 , D01F11/08 , D01F11/02 , B01J20/26 , B01J20/28 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20
摘要: 本发明提供一种仿生纤维功能材料及其制备方法和应用,所述材料富含多吸附位点(N、O、S);所述材料是通过将三种多功能基团分别修饰的聚乙烯亚胺聚合物与羧基化纳米纤维素、氧化石墨烯共混后,采用仿蜘蛛纺丝原理的同轴纺丝方法,再采用后交联技术得到;所述材料以纳米纤维素为骨架,氧化石墨烯为外层、三种多功能基团分别修饰的聚乙烯亚胺聚合物为内层的多层结构,且各层之间的连接为化学键连接。本发明材料的N、O、S吸附位点密度均高于5mmol/g。
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公开(公告)号:CN113398901A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110594218.4
申请日:2021-05-28
申请人: 广西大学
IPC分类号: B01J20/28 , B01J20/24 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20 , C02F101/30 , C02F101/36 , C02F101/38
摘要: 本发明公开一种生物质基热敏仿生水凝胶吸附材料其制备方法和应用,以生物质材料为基体,以聚乙烯亚胺和N‑异丙基丙烯酰胺为功能试剂对基体进行改性,再通过沉积聚多巴胺并交联海藻酸钠的方法,合成生物质基热敏仿生水凝胶吸附材料。本发明的材料在低浓度阴离子重金属离子和有机染料吸附领域的应用具有良好的性能:对于初始浓度为2000ppb的阴离子重金属Cr(Ⅵ)去除率大于99.99%,去除后的重金属离子浓度达到国家饮用水标准。低浓度的有机染料亚甲基蓝(2000ppb)去除率也能达到95%以上。
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公开(公告)号:CN112755982A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202110134625.7
申请日:2021-01-29
申请人: 广西大学
IPC分类号: B01J20/28 , B01J20/26 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/20 , C02F101/22
摘要: 本发明公开一种两性纤维素丝高效吸附材料及其制备方法和应用,所述材料是以羧基化纳米纤维素为基体,氧化石墨烯和聚乙烯亚胺为功能试剂,仿蜘蛛纺丝静电结合的方法,再通过戊二醛微交联的方式获得。本发明的材料在低浓度重金属吸附领域的应用具有良好的性能:对于低浓度(1000ppb)的阴离子重金属离子Cr(Ⅵ)和阳离子重金属离子Cd(Ⅱ)、Cu(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)能够同时高效去除,去除率均大于99.99%,去除后的重金属离子浓度达到国家饮用水标准,且其再生稳定性好,经过10次再生后,其再生率仍大于95%。
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公开(公告)号:CN111408357B
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202010291732.6
申请日:2020-04-14
申请人: 广西大学
IPC分类号: B01J20/26 , B01J20/34 , B01J20/30 , C08G73/02 , C02F1/28 , B01D53/02 , C02F101/20 , C02F101/22
摘要: 本发明公开了一种生物质智能纤维基两性型多功能吸附材料及其制备方法和应用。所述材料是通过以阶梯式双温度刺激响应性生物质智能纤维为基体,冠醚修饰的两性超支化聚胺为功能试剂,采用交联剂直接将阶梯式双温度刺激响应性生物质智能纤维与冠醚修饰的两性超支化聚胺一步交联复合得到。该材料具有阶梯式双温度刺激响应性以及高氨基密度(大于12mmol/g)、羧基密度(大于5mmol/g)和纳米空腔。
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公开(公告)号:CN111408357A
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN202010291732.6
申请日:2020-04-14
申请人: 广西大学
IPC分类号: B01J20/26 , B01J20/34 , B01J20/30 , C08G73/02 , C02F1/28 , B01D53/02 , C02F101/20 , C02F101/22
摘要: 本发明公开了一种生物质智能纤维基两性型多功能吸附材料及其制备方法和应用。所述材料是通过以阶梯式双温度刺激响应性生物质智能纤维为基体,冠醚修饰的两性超支化聚胺为功能试剂,采用交联剂直接将阶梯式双温度刺激响应性生物质智能纤维与冠醚修饰的两性超支化聚胺一步交联复合得到。该材料具有阶梯式双温度刺激响应性以及高氨基密度(大于12mmol/g)、羧基密度(大于5mmol/g)和纳米空腔。
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公开(公告)号:CN109881489A
公开(公告)日:2019-06-14
申请号:CN201910094061.1
申请日:2019-01-30
申请人: 广西大学
IPC分类号: D06M15/61 , C08B15/04 , B01D17/022 , A61K47/38 , A61K47/32 , D06M101/06
摘要: 本发明提供一种多重响应性智能纳米纤维功能材料及其制备方法和应用,本发明利用N-异丙基丙烯酰胺和N-乙烯基己内酰胺两种温敏单体同时修饰聚乙烯亚胺后,再接枝于纤维素纳米纤维上,制备兼具良好的pH响应性和温度响应性的多重响应性智能纳米纤维功能材料,该材料分别在温度和pH的刺激响应条件下,均能实现超亲水与超疏水、超亲油与超疏油的智能转变,且该材料的低临界溶解温度能在30.5~31.5℃范围内实现可控调节。本发明的多重响应性智能纳米纤维功能材料可广泛应用于药物缓释、油水分离等领域。
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公开(公告)号:CN115615575A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211299223.3
申请日:2022-10-24
申请人: 广西大学
摘要: 本发明提出一种多时间图谱卷积注意力网络的锅炉炉壁温度预测方法,该方法包括数据筛选分解模块和混合预测模块。该方法将历史数据中的锅炉温度和影响温度的相关变量作为输入,经数据筛选分解后,将一部分分量输入到门控循环单元、Transformer和时间卷积网络中进行预测,另一部分分量利用其数据绘制出400×400像素点的曲线图形式的图谱输入到残差通道注意力网络和ShuffleNet中进行预测。最后以损失函数最小为目标将带有权值矩阵的预测值相加得到最终输出预测值。所提方法能实现长时间精准预测炉壁温度的功能,提高锅炉运行的高效性和安全性。
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公开(公告)号:CN113398902B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202110594238.1
申请日:2021-05-28
申请人: 广西大学
IPC分类号: B01J20/285 , B01J20/24 , B01J20/30 , G01N21/78 , G01N21/01
摘要: 本发明公开了一种生物质纤维素基检测材料的制备方法和应用。所述制备方法是采用含TEMPO的氧化体系对生物质纤维素进行氧化,将纤维素上的羟基氧化为羧基,制得羧基化纳米纤维素,通过酰胺化反应接枝聚乙烯亚胺和氨基酸,制得生物质纤维素基检测材料。本发明方法得到的材料具有便携、灵敏高、稳定性好的优点,对铜离子和银离子具有优异的选择性识别作用,在检测过程中不受其他重金属离子干扰,对Cu2+、Ag+的检测灵敏度可分别达到10‑6mol/L和10‑5mol/L,能够定性和定量地检测Cu2+或Ag+,适合现场快速检测,具有良好的应用前景。
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