本实用新型属于现场电化学—顺磁流动式电解池。本实用新型是用玻璃电解槽,氟塑料中间转换套和石英样品管并配有工作电极铂、银/氯化银参比电极和辅助电极铂丝构成的流动式电解池,由于三电极设置尽量合理地考虑了电化学和顺磁测量对电解池的不同要求,更好地适合了不同体系电解—顺磁的需要,转换头可以根据需要换接不同的电解池和石英管,以达到适应不同体系的电解—顺磁测量需要,可以组成系列电解池使实验结果准确。
本发明公开了一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法,属于智能车自动驾驶技术领域,所述一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法包括将任务建模为马尔科夫决策过程,搭建深度强化学习算法,智能体输入设计,智能体输出设计,搭建训练网络结构,对任务环境进行路径规划,改进奖励函数,以及训练和测试智能体模型,具有处理复杂决策、简化仿真场景到实际应用的过程、解决了训练速度慢和难以收敛的问题以及提高智能体模型的实际泛化能力的优点。
本发明涉及控制领域,是一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统运行控制方法,其特点是:针对全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统,考虑全钒液流氧化还原电池分组控制的混合储能系统的控制策略;根据风电场预测出力设计混合储能系统的总充电功率,设定电化学电容器的动作区间以降低对全钒液流氧化还原电池的损耗,通过排序法实现对全钒液流氧化还原电池系统各单元快速、合理的调控,适用于优化风电并网性能储能系统的运行控制。
一种痕量溶解氧电化学传感器,它包括壳体,阳极、阴极电极,电解液,透氧膜,其特点是:阳极电极为圆管,阳极电极的上、下端分别套置于壳体上、下端内置的固定座、连接体上,阴极电极置于连接体的头端,阴极电极内表面与置于连接体内的温度传感器相接触,阳极、阴极电极,温度传感器的导线固于固定座、阳极电极和连接体的芯部,电解液容腔设置在阳极电极与壳体之间,透氧膜装在壳体下端,透氧膜的内表面与阴极电极和封闭的电解液相接触。阴极电极为惰性金属材料,其纯度≥99.9999%。阴极电极工作表面为圆形,其直径2~8mm。具有灵敏度高,输出电流信号强,抗干扰能力强,输出稳定,适合工业化生产等优点,使传感器满足痕量级的溶解氧的测量成为可能。
本实用新型公开了一种用于制备纳米材料的多功能化学反应容器,属于化学实验装置技术领域,包括釜体、密封盖、安装槽、窗口、石英皿、排液管路、微透镜阵列板。所述的密封盖位于釜体上,在密封盖上开有两个通孔,两个通孔上分别插入第一带有通孔的密封胶塞及第二带有通孔的密封胶塞,密封盖的中心设置有安装槽,用于安装机械搅拌器;所述釜体的侧壁上设置有一个凹入釜体内部的窗口;釜体的侧壁上粘接一个石英皿;釜体的侧壁上设置有微透镜阵列板;釜体的侧壁下方还设置有排液管路。通过对化学反应容器的多功能设计,实现了在化学制备反应过程中加入多个控制和监测装置,从而为实现对产物的尺寸和形貌的可控制备创立了实验条件。
一种用于电梯提升和牵引的化学纤维复合带,其主要结构包括一根或者多根化学纤维绳或带以及其外表包覆的有机包覆层,包覆层表面还有一层均匀分布的耐磨光感涂层。它的形态为带状、月牙状、梯形状、凸形状或者椭圆形状。这种化学纤维复合带主要用于电梯中轿厢的提升和牵引作用,同时还具有辅助监测电梯轿厢意外滑移、超速、异常振动等的功能。该复合带通过光感涂层传递给光电传感器或者其它类似传感器信号,可以实时的监控电梯的状态,是否有意外的滑移、异常的振动、加速超限以及冲顶等。本发明同时还解决了常规电梯的牵引缆绳自重过大、为应对受力过大而增加缆绳的直径。本发明起到了降低成本、提高转速、结构紧凑的效果,减少机房空间的目的。
一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法,属于综合能源系统运行技术领域,本发明基于强化学习的马尔科夫决策过程,区别于传统的模型预测控制方法,无需新能源波动性的日前调度精确预测数据,而是根据历史数据在实时市场下做出最优决策,调整当前电热负荷功率以获得长期运行收益的最大化;无需对电热转换设备进行精细建模,在实时市场中仅根据当前的电价和负荷水平给出目前状态的最优制热策略,能够提高新能源的消纳水平并实现市场各主体收益最大化。
本发明属于电化学扩散式气体传感器的设计。本发明首先将三根接线柱窜过下壳体,再将三根铂导线通过点焊机,焊接在三根接线柱上,上面覆盖防水膜,防水膜上覆盖O型密封圈,O型密封圈上吸湿材料,再将导线通过下壳体内壁的电极引线通过直口,链接到上壳体,通过超声波热焊机,将两壳体连接,之后,依次将工作电极,对电极,参考电极复合电极叠加一起,加上压盖,通过超声波热焊机,将压盖封上,再加防尘阻气膜加封盖。完成组装。本发明的设计解决了传感器外观工艺粗糙,同时提高传感器的响应时间,提高传感器的测量精度。
本发明公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略,针对智能车自动驾驶任务,根据深度确定性策略梯度(DDPG)算法中的“动作‑评论家”结构,采用“双动作”网络分别输出方向盘转角命令和车速命令,并设计“主评论家”网络用以指导“双动作”网络的更新过程,具体包括:将自动驾驶任务描述为马尔可夫决策过程:<st,at,Rt,st+1>;采用行为克隆算法对改进DDPG算法中的“双动作”网络进行初始化;对深度强化学习DDPG算法中的“评论家”网络进行预训练;设计包含多种驾驶场景的训练道路进行强化学习在线训练;设置新的道路对训练好的深度强化学习(DRL)模型进行测试。本发明通过模仿人学车过程设计控制策略,实现了智能车在简单道路环境下的自动驾驶。
本发明涉及一种硝铵炸药快速准确检测方法,属于分析化学技术领域。该方法包括制备离子液体储备液、制备标准NH4+和NO3-储备液、制备离子液体毛细管电泳缓冲溶液、毛细管预处理、标准浓度曲线测量和爆炸残余物分析六大步骤。本发明所提供的方法采用新型的绿色溶剂——离子液体,同时作为电泳缓冲溶液和间接紫外检测背景电解质,避免了一般方法需采用多种试剂,操作复杂且对环境造成污染的缺点;其次,本方法能够同时分离和检测硝铵炸药爆炸残余物的主要成分,NH4+和NO3-离子,对硝铵炸药的检测具有针对性;同时,结合高效毛细管电泳-紫外检测技术,分析准确,检测灵敏度高,重现性好,试剂用量少,且分析快速,易于推广应用。
本发明涉及一种不饱和叶绿素的电化学聚合薄膜及其在超级电容器上的应用。本发明的不饱和叶绿素的电化学聚合薄膜,是将叶绿素溶解到二氯甲烷四丁基六氟磷酸铵的电解液中,在电化学工作站的协助下使用动电位方法,利用叶绿素C3位置的不饱和双键、三键进行电化学聚合到导电玻璃上。将得到的聚合叶绿素薄膜放入三电极体系进行电化学测试,发现其具有极好的储能性能。本发明首次合成了聚合叶绿素薄膜,将其作为超级电容器电极材料,绿色环保,可持续性强,材料来源广泛,同时具有极高的比电容,合成工艺简单易行,设备要求低,有良好的应用前景。
本发明属于一种多电极电化学气体传感器的制备方法,该传感器采用两片工作电极、两片辅助电极及一片参比电极组成,其中两片工作电极分别采用铂空气电极和金空气电极,参比和辅助电极均采用铂空气电极,传感器的组装,电极采用叠层放置呈三明治式结构,由上至下分别是金、铂一体工作电极,参比电极、两片辅助电极。传感器测试一氧化碳与硫化氢混合气体时,在铂工作电极上是两种混合气体的总响应信号,而金工作电极上是硫化氢气体的响应信号,这样通过差值计算,就可以在该传感器上同步得到两种气体的响应信号,不但简化了测试方法,还大大降低了实际应用成本。
本发明提供了一种检测发酵物料中还原糖含量的方法,包括以下步骤:a)利用近红外分析仪检测待测样品,获得所述待测样品的近红外光谱图;b)所述近红外分析仪根据预先建立的定标模型分析所述近红外光谱图,得到所述待测样品中还原糖的含量。本发明采用近红外分析技术,结合化学计量学和计算机软件技术,通过建立定标模型对发酵物料中还原糖的含量进行检测,无需对分析样品进行预处理,分析过程中不消耗其他材料,也不破坏样品,减少了物料消耗。采用本发明提供的检测方法,能够在2-3分钟之内完成用传统化学分析方法需要一个小时以上的样品分析任务,提高了检测效率。
本发明提供了一种检测发酵物料的锤度、挥发酸和酒度的方法,包括以下步骤:a)利用近红外分析仪检测待测样品,获得所述待测样品的近红外光谱图;b)所述近红外分析仪根据预先建立的锤度定标模型、挥发酸定标模型和酒度定标模型分析所述近红外光谱图,分别得到所述待测样品的锤度、挥发酸和酒度。本发明采用近红外分析技术,结合化学计量学和计算机软件技术,通过建立定标模型可以对发酵物料中锤度、挥发酸和酒度进行检测,能够在几分钟之内完成用常规化学分析方法需要两个小时以上的样品分析任务,提高了检测效率,减少了工作量。采用本发明提供的检测方法无需对分析样品进行预处理,分析过程中不消耗其他材料,也不破坏样品,减少了物料消耗。
本发明涉及一种二氧化碳电化学还原催化剂及其制备方法。二氧化碳电化学还原催化剂为“金字塔”状钯纳米粒子,所述的“金字塔”状钯纳米粒子,其合成原料包括氯化钯、7~10mL的乳酸四甲基胍离子液体、抗坏血酸、聚乙烯吡咯烷酮、温度范围保持在80~130摄氏度范围内。应用于二氧化碳电化学还原。采用透射电子显微镜,测定循环伏安曲线等方法对样品进行了表征。本发明显著提高了催化剂的比表面积和导电能力,增大了催化剂对二氧化碳电化学还原的催化活性,有效抑制析氢反应,增强了产物甲酸的选择性。
一种基于强化学习自适应比例积分微分配电静止同步补偿器控制方法,首先根据瞬时功率平衡式推导出在D-Q坐标系中电流—电压的转换公式,在控制实现的过程中,将电压给定值与实际测量值的误差和直流侧电容电压指令值与实际测量值的误差分别通过强化学习自适应PID控制算法调节后得到有功指令信号和无功指令信号,在经数学模型中的电压与电流的关系变换后,得到电压信号,在经坐标变换后得到所需的电压调制信号。其中系统采用强化学习自适应PID控制算法避免了传统PID控制中等效参数发生变动时,控制器性能不稳定的情况,很好的实现了控制器的自适应能力,提高了控制的精确度。
本发明涉及一种提高光电化学分解水光阴极铜锌锡硫薄膜质量的方法,属于光电化学分解水光阴极材料制备技术领域。溶液旋涂法制备铜锌锡硫预制膜;在预制膜上表面插入掺氟的富锡修饰层;快速退火炉中高温硫化处理,调控升降温中吹扫氮气气流量;对硫化后铜锌锡硫薄膜进行CdS及Pt助催化剂修饰,制备光电化学分解水光阴极,测试其光电化学分解水性能。本发明获得无孔、大晶粒垂直贯穿、且附着牢固的高质量铜锌锡硫薄膜材料,可有效抑制硫化亚铜、硫化锌、过量硫单质等杂相在薄膜表面的吸附,避免常用的溶剂刻蚀去杂质处理方法对薄膜的伤害,将此薄膜应用到光电化学分解水体系,其光电化学分解水能力得到显著提升。
本发明的鉴别高速生长的化学气相沉积金刚石单晶的方法属金刚石材料技术领域。通过以甲烷、氢气、氮气为反应气体获得的CVD金刚石单晶的生长表面及沿生长方向侧面不同位置的光致荧光光谱的测试,光谱强度规律变化的金刚石单晶是掺氮高速化学气相沉积金刚石单晶。进而根据和氮含量相关的光致荧光峰的强度的规律变化,区分CVD金刚石单晶和其他金刚石单晶。本发明的方法简单、适用、快速;不对所生长的CVD单晶金刚石造成破坏。
本发明涉及一种高催化活性化学还原的石墨烯-金铂钯复合物的制备方法,该方法是在加热回流的条件下,采用乙二醇还原氯金酸、氯铂酸钾、氯钯酸钾水溶液合成金铂钯三金属纳米粒子并原位组装到化学还原的石墨烯上,获得高催化活性的化学还原的石墨烯-金铂钯复合物,复合物中金、铂、钯三种元素的摩尔比为28:38:34,电化学催化活性的性能测试实验显示,在酸性溶液中,化学还原的石墨烯-金铂钯复合物对甲醇、乙醇、甲酸的氧化催化性能强于单一金铂钯纳米粒子,这一结果表明,化学还原的石墨烯是提高纳米粒子催化活性的一个极好的二维载体材料。
本发明涉及一种在黄金找矿、黄金生产和海水分析中应用化学发光法快速定量分析痕量及超痕量金的装置及其方法。在透明材料上设有凹槽,侧面设有所测样品流入口和流出口,凹槽上覆盖离子交换膜和压盖,将装置置于光电倍增管的暗箱中,利用离子交换膜对于金的吸附作用使金得到分离和富集,该装置既是痕量金分离富集装置又是化学发光测定光源。经试验,本发明与泡沫塑料或阴离子交换树脂相比,具有流道简单、易于清洗的特点,阴离子交换膜表面上金产生的化学发光,光路无阻挡,发光效率高,检出限低,操作简单、化学试剂用量少、灵敏度高、分析速度快,装置简单、造价低廉,所使用的阴离子交换膜可重复使用上百次,极大地降低了测试成本低。
本发明提供了一种化学式为2SrOCeO2的蓝白色磷光体的应用,其 作测量温度材料。该蓝白色磷光体在254nm或365nm波长的激发光 源激发下发射出明亮的蓝白色荧光,主发射波长位于484nm附近。 该磷光材料的发光相对强度随温度的升高而降低,将该材料用PVA或 PVB喷涂到发热物体的监控部位时,可根据发光亮度随温度的响应关 系实现物体表面温度或局部温度的测量,测量温度范围为:室温~160 ℃。
本发明属于自动驾驶技术领域,具体为基于深度强化学习的自动驾驶车辆交叉口无冲突合作方法,包括步骤1:交叉口问题马尔可夫建模,综合考虑安全约束马尔可夫决策(constrained Markov decision process,CMDP)与马尔可夫博弈(Markov Game,MG)理论,将道路交叉口环境转化为为符合强化学习算法要求的模型;步骤2:单策略网络与双价值网络更新过程设计,设计单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)网络架构;步骤3:马尔可夫形式数据搜集;步骤4:强化学习训练,训练单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)神经网络;步骤5:强化学习测试,在仿真器Carla中实际测试该强化学习算法的性能,能够针对时变的交通网络拓扑结构输出符合预期的车辆通行策略,在安全、舒适与效率方面均能够获得良好性能。
本申请提供一种基于多Agent环境的深度强化学习算法、设备和存储介质,涉及深度强化学习算法技术领域;通过步骤S101、利用Agent中的目标网络,基于初始状态信息和动作信息,确定时间差分;步骤S102、根据预设的遮盖率,对初始状态信息进行随机遮盖,得到目标状态信息,利用Agent中的预测网络,以及时间差分,确定误差值;步骤S103:基于误差值,以及自适应修改参数,对Agent中的预测网络和目标网络各自对应的加权值进行更新;步骤S104:重复步骤S102和步骤S103预设次数,确定目标加权值,从而确定目标深度强化学习模型。具有保证了样本学习效率,并通过自适应修改参数对深度强化学习模型中的Agent进行迭代更新,以提高收敛速度的效果。
本发明公开一种燃煤锅炉除垢节能化学添加剂, 将KNO3、 NaNO3、 Na2CO3、NaCl、 Fe2O3、CaO、环氧树脂、催化剂按比例称取后,经粉碎至20 目左右粉末,按比例配料即可。本发明依据化学原理对锅炉焦 垢成因,结合现化科技成果,利用催化、氧化方法,除垢、防 垢,减少污染物的排放,具有无毒、无害、不易燃、不易爆, 使用方法简单,用量少,见效快等特点,可彻底清除焦垢,抑 制新垢生成,直接节能率5.5%,综合节能率为11%;减少有 害气体排放量,有利于环境保护, SO2浓度降低23.8%,排放量降 低40%;烟尘浓度降低37.2%,排放量降低58%;降低了劳 动强度,延长了检修周期,减缓设备腐蚀。
本实用新型涉及一种化学品仓库危险监控系统,该系统布置在化学品仓库内的监测终端节点实时采集监测区域内的环境监测数据并通过无线传感器网络发送给布置在化学品仓库外的协调器;协调器通过串口将环境监测数据通过串口数据线发送到网关模块;网关模块将帧格式转换和协议转换后的环境监测数据通过WiFi或4G网络实时传送到服务器进行存储;同时,网关模块将接收到的环境监测数据通过无线传输方式发送给自动控制器,自动控制器将报警信息或安全信息发回到网关模块,网关模块将环境监测数据、报警信息或安全信息显示在显示屏上。本实用新型能够及时解决出现火情、气体泄漏、温湿度不合适等问题。
本实用新型属于精细化学反应控制技术领域,具体涉及一种化学反应室恒温控制装置,包括化学制备反应室、第一温度探测器、第二温度探测器、半导体制冷器、加热器、第一风扇、第二风扇、第三风扇、第四风扇、计算机、驱动电源、模/数转换器、供电线路和数据采集与传输线路,是一种可以稳定控制化学反应环境温度的技术,该技术的核心是:利用计算机(包括微处理器)、传感、通讯和自动控制技术,通过在不同的位置设置温度探测器、加热器、制冷器、风扇部件,实现对化学反应室内部温度的控制和调节,实现化学材料制备过程中环境温度均匀和一致,具有恒温控制功能。
本发明公开了一种识别激光辐射后单层TMDs中物理和化学吸附方法;将单层TMDs在常压和真空环境下分别进行光致发光强度测量得PLA0和PLB0;再对其进行激光辐照后在真空环境下测试获取PLB1;随后,利用环境空气回填至常压后测试获取PLA1;分别将PLA0和PLA1,PLB0和PLB1进行归一化,分别做差获得常压/真空时的ΔPL1和ΔPL2;在光致发光过程中,物理吸附比例=(ΔPL1‑ΔPL2)/ΔPL1,化学吸附比例=1‑物理吸附比例。本发明识别了化学吸附和物理吸附分别对荧光强度做出贡献的组份并且通过计算判断了二者在激光辐照增强单层TMDs光致发光过程中谁做出了更主要的贡献,该研究还揭示了化学和物理吸附在增强单层TMDs光致发光强度中的协同效应。
一种用于开发强化学习系统的框架及方法,其特征在于它是由与外部环境交互的学习者接口、表示环境状态的状态接口、系统通过执行部件执行动作的动作接口、基本的测试环境等部分组成框架,然后利用框架开发强化学习系统,其中学习者接口通过状态接口获取环境状态,经过学习更新内部状态并做出决策,调用动作接口作用于环境,同时提供了本研究组提出的新的基于量子理论的多机器人强化学习算法实现作为实例演示。开发人员只需要按照一定步骤实现相应的接口即可完成机器人或其他智能装置学习模块的开发。本发明可移植性高,可以在众多平台运行,可与其他机器人系统框架结合使用,大大降低了学习算法编写的复杂度,方法简单。
本发明提供了一种用于水质在线监测的检测装置,包括:进样装置;进样口与所述进样装置的出样口相连的微生物固定装置,所述微生物固定装置为微生物膜反应器,所述微生物膜反应器包括容器和设置于所述容器中的微生物膜;所述微生物膜包括微生物载体和附着于所述微生物载体上的微生物;所述微生物膜反应器置于恒温装置中;进样口与所述微生物膜反应器的出样口相连的电化学检测装置,所述电化学检测装置包括:检测池;设置于所述检测池中的电极系统;与所述电极系统相连的电化学工作站;和控制所述电化学工作站的程序控制装置。本发明还提供了一种水质在线监测方法。以本发明提供的在线监测装置在对水样的生化需氧量和毒性进行检测时,结果较为准确。
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