摘要：发展绿色、高效的催化剂技术替代目前广泛应用的锡类催化剂一直是聚乳酸(PLA)及其相关催化剂技术研究领域的热点.本研究设计合成了双核胍基锌配合物,该配合物以环氧化物作为共引发剂,可在模拟工业条件下以较高的活性(TOF=7.50×103~3.45×104 h-1)催化丙交酯开环聚合,且在极低的催化剂浓度条件仍可保持良好活性.聚合所得产物的凝胶渗透色谱(GPC)曲线呈单峰窄分布(1.25~1.49),分子量为6.2~34.3 kg/mol.通过对低分子量聚合产物进行基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)表征分析,证实所得聚合产物以环状聚乳酸(c-PLA)为主,并提出可能的成环机理.此外,该双核胍基锌配合物具有较好的普适性,可实现ε-己内酯(ε-CL)和δ-戊内酯(δ-VL)等多种内酯单体的开环聚合.

摘要：针对抽油机示功图人工目测准确性低,神经网络自动识别网络训练复杂、计算速度慢的现状,研究了基于分形盒维数的示功图自动识别技术。验证了分形盒维数理论用于示功图识别的可行性,提供自动识别步骤,并对无杆抽油机正常、供液不足、游动阀泄漏以及油管漏失4种工况下的示功图进行识别。结果表明:基于分形盒维数的示功图自动识别技术能对以上4种工况下的示功图进行准确有效的识别,自动识别效果在低噪声时更为准确,噪声较高时,为保证自动识别的准确性需要先进行降噪处理。研究提出了无杆抽油机示功图自动识别的新方法,对于提升无杆抽油机运行状态监测的自动化、智能化分析水平具有重要意义。

摘要：针对抽油机示功图人工目测误差大、效率低的现状,研究了基于支持向量机理论的示功图自动识别技术。提出了基于支持向量机理论对示功图进行自动识别的可能性,提供了基于支持向量机理论的示功图自动识别步骤,并对无杆抽油机正常、供液不足、游动凡尔泄漏以及油管漏失4种工况下的示功图进行了自动识别研究。识别结果表明:基于支持向量机理论的示功图自动识别方法能对以上4种工况的示功图进行准确有效的识别。