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低阶煤显微组分对一氧化碳的吸附性能 总被引:1,自引:0,他引:1
研究低阶煤中不同显微组分对CO气体的吸附性能,对低阶煤自燃发火的预测与防治具有指导意义。对低阶煤中的惰质组与镜质组分别进行了30℃、40℃、50℃、55℃、60℃和65℃的等温吸附实验以及煤质分析、煤岩分析和傅立叶红外光谱(FTIR)分析。结果表明:当温度一定(T≤50℃)时,煤对CO的吸附量与压力之间的关系可用Langmuir方程来描述;当温度较高(T>50℃)时,煤对CO的吸附量与压力之间呈线性增加关系,且可采用Henry方程来描述,但此时温度对煤吸附CO的影响较复杂,有待进一步研究;此外,因低阶煤中的丝质体、含氧官能团和负电性官能团含量普遍较高,尤其羟基—OH含量较高,从而对煤中惰质组吸附CO产生较大的影响,而对镜质组吸附CO的影响较小。 相似文献
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农业大棚的即时空间分布信息能为相关农业部门提供农业管理和资源分配的依据,具有重要意义。针对这一需求,对比分析了深度学习模型FCN, UNet和HRNet在高分辨率遥感影像大棚检测任务上的性能,对FCN, UNet和HRNet模型在大棚检测方面的效果进行定量和定性分析。通过对比发现UNet等网络模型正确率均可达到90%以上,交并比IOU达到85%以上,其中HRNet的效果最好,正确率和IOU分别为92.79%和87.32%。实验表明基于深度学习的大棚检测方法可为快速精确获取大棚分布信息提供技术支撑,具有实用价值。 相似文献
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