采用Aspen Plus软件对反应精馏分解过氧化氢异丙苯（CHP）的新工艺以及后续苯酚、丙酮的精制工艺流程进行了稳态模拟。以年度总成本（CTAC）最小为目标函数，对反应精馏塔（RD）及精制工艺流程的操作压力、进料位置及塔板数等进行了经济优化。结果表明,工艺的最优操作参数：RD的总塔板数为34块，精馏段塔板数为27块，反应段塔板数为6块，进料位置为第28块，操作压力为3.0×104 Pa；丙酮精制塔（T101）、异丙苯拔顶塔（T102）、焦油塔（T103）和苯酚精制塔（T104）的总塔板数分别为25、61、23、22块，进料位置分别为第16、45、9、9块，操作压力分别为5.2×104、5.0×103、5.5×104、6.0×103 Pa，此时新工艺流程的CTAC最小值为2 239.03 万元/a。同时，对传统CHP分解和后续苯酚、丙酮精制工艺进行了稳态模拟及经济优化。结果表明，其CTAC最小值为2 608.13 万元/a。对比反应精馏工艺与传统工艺流程可知，CTAC可节省14.15%，能耗节省9.01%。
含油污泥组成极其复杂，稳定性高，处理难度大，已被列为危险废物名录。目前对含油污泥的处理技术包括溶剂萃取、热化学清洗、超声辅助处理以及生物处理等。其中，热化学清洗技术具有易于操作、可靠性强等优点，其技术关键在于清洗剂的选取。介绍了不同类型的单一清洗剂，包括无机盐清洗剂、化学表面活性剂和生物表面活性剂；对不同类型单一清洗剂的复配进行分类和总结，着重论述了非离子?阴离子表面活性剂复配、非离子?非离子表面活性剂复配、碱性无机盐?表面活性剂复配和两种生物表面活性剂复配的研究进展。基于此，对热化学清洗剂的发展方向进行展望，以期提高对含油污泥的清洗效果。
以柠檬酸和氯化胆碱为原料合成柠檬酸型低共熔溶剂，通过红外光谱和氢谱确定了低共熔溶剂中存在氢键作用。以低共熔溶剂为萃取剂、过硫酸氢钾为氧化剂，脱除模拟油中的硫化物。对低共熔溶剂中水的质量、氧化剂的质量、n（ChCl）/n（CA）、反应温度和不同硫化物的影响进行考察，并确定了最佳反应条件。结果表明，在模拟油体积为5 mL、n（ChCl）/n（CA）=1.0∶0.5、低共熔溶剂体积为2.0 mL、反应温度为30 ?C、过硫酸氢钾溶液质量为0.6 g、水的质量为0.4 g的条件下，模拟油中的二苯并噻吩（DBT）脱除率为98.50%。低共熔溶剂经过5次重复回收利用后，DBT脱除率仍在95.00%以上。
手性分子与等离激元的相互作用对调控手性修饰纳米结构的圆二色性（CD）起着至关重要的作用。然而，手性分子与金属直接发生相互作用时容易引发团聚，从而影响其光学特性。利用溶胶凝胶法在实验上合成了一种带有手性分子的核壳结构（Au@molecule@SiO2），该结构由于SiO2壳层的存在使颗粒在保留分子及金属特性的同时又具有很好的稳定性。通过测量具有对映手性分子的结构（Au@molecule@SiO2）的紫外?可见吸收（UV）光谱和CD光谱，发现Au纳米颗粒（Au NPs）的等离激元共振位置（530 nm）具有手性分子诱导的CD信号。为了探究其内在物理机制，利用Mie理论进一步解释了530 nm处诱导的CD信号的来源，其主要来自手性核壳结构中电偶极子和磁偶极子的相互作用。该研究可为手性核壳结构的研究提供实验参考和有效的理论框架。
以Cu2+为中心离子、4, 4'?联吡啶（4,4'?bipy）为辅助配体，通过水热反应得到一个单核Cu配合物Cu0.5(4,4'?bipy)(H2O)·L·0.5(4,4'?bipy)·2H2O（1） (NaL=3?羟基苯磺酸钠)。采用X?射线单晶衍射、元素分析以及红外光谱表征了其结构和组成。结果表明，Cu2+是六配位，呈扭曲的八面体配位构型，与四个4,4'?bipy分子的氮原子以及两个H2O分子的氧原子配位；L2-只平衡化合物1中的正电荷，不与Cu2+配位；Cu2+与4,4'?bipy和H2O分子配位形成方格形层状结构[Cu(4,4'?bipy)2(H2O)2]2+，L2-的羟基以及游离的H2O分子分别与层状结构中的H2O分子形成氢键，提高了水分子的热稳定性；化合物1的荧光发射在409 nm，为配体内荧光发射；与NaL配体相比，发生轻微红移，可能是4,4'?bipy配体与Cu2+配位作用所致。
以胜利油田某稠油作为研究对象，将岩心作为多孔介质填充在岩心驱替仪中模拟地层条件，采用双亲性催化剂，研究了不同反应条件下稠油水热裂解改质行为。结果表明，在多孔介质条件下，采用直接驱替的方式，稠油降黏率达到20.8%；在多孔介质体系中加入双亲性催化剂后，采用先反应后驱替的方式，稠油黏度显著降低，在低温环境（65 ℃）下进行驱替的降黏率为57.9%，但在低温环境下驱替导致沥青质组分摩尔质量增大，沥青质摩尔质量由5 244 g/mol增加到6 690 g/mol。当反应完成后保持高温环境（265 ℃）时，直接用热水驱替的降黏效果更好，裂解程度更高，其降黏率最高达到96.0%。研究结果对稠油水热裂解反应在现场应用过程中的操作条件优化具有重要的指导意义。
渤海稠油储量十分丰富，目前热采采收率低，挖潜潜力巨大，探讨海上稠油油田注气开采可行性具有重要的现实意义。通过注气膨胀实验及多次接触实验，研究了不同注气介质（CO2、N2、天然气）对渤海不同黏度稠油（普I?1类、普I?2?A类、普I?2?B类）的增溶膨胀降黏效果及混相机理。注气膨胀实验结果表明，CO2与稠油的配伍性优于天然气和N2，CO2对3类稠油的降黏率分别为78%、85%、90%，天然气对3类稠油的降黏率分别为29%、69%、62%，注CO2更适用于普I?2?B类稠油，注天然气更适用于普I?2?A类稠油。多次接触实验结果表明，CO2驱的传质机理以溶解凝析为主，N2驱的传质机理以萃取抽提为主，天然气驱的传质机理为凝析?抽提平衡；理论最小混相压力均大于43.00 MPa，因此在驱替前缘均难以形成混相。研究结果可为渤海稠油油田注气提高采收率提供重要依据及技术支持。
为了确定合理的原油储罐罐底腐蚀缺陷的补板形状，利用有限元分析法分析了不同补板形状修补后腐蚀缺陷应力变化情况，并对所用补板的应力分布以及安全系数进行探究，得出了辽河油田2万m3原油储罐罐底的最佳补板形状。结果表明，原油储罐罐底最佳补板形状为圆形补板，对腐蚀缺陷进行修补后，腐蚀缺陷应力随补板半径的增大而减小，不会随腐蚀缺陷深度、半径的变化而变化；随着补板半径的增加，补板的费用和安全性增加，具体补板大小应按照工程实际情况制定。研究结果可以从科学角度对罐底修补给予理论指导。
零部件的性能退化对机构的运动输出性能有很大影响。考虑磨损退化这一累积性因素，在小样本的前提下，提出了机构时变可靠性的分析方法。此分析方法应用ADAMS与MATLAB的联合仿真，以Archard磨损模型为基础，计算销轴半径退化量；将销轴半径退化量考虑为时间序列问题，根据RSM方法建立机构功能函数，结合ARIMA方法预测后续磨损周期下机构响应值变化，实现数据样本扩展；以应力强度干涉模型为基础，建立机构极限状态方程，计算时变可靠度。通过曲柄滑块机构，证明了这一方法的便捷性与准确性。
钛合金TC4在加工过程中会出现工件变形及黏结等问题，因此加工难度较大。利用ABAQUS软件创建仿真模型，对比了超声椭圆振动车削和常规切削对钛合金TC4力学特点的影响，并对比分析了超声椭圆振动车削钛合金TC4的切削速度、切向幅值、频率和切削深度对切削力的影响。结果表明，超声椭圆振动切削平均切削力随着切削深度及切削速度的增加而增加；随着切向幅值及振动频率的增加而减小；与常规切削相比，超声椭圆振动切削能够明显降低切削力，改善表面加工质量，提高加工效率。
设计一种柔性机械手指，通过3D打印机打印了柔性机械手指模具，并以硅胶为原料制备了柔性机械手指；通过拉伸试验得到了硅胶材料的应变能密度函数的模型参数C10和C20，并用Solidworks软件建立柔性机械手指三维模型，用ABAQUS软件分析了该柔性机械手指在压力为－0.02～0.05 MPa时的应力与应变。结果表明，当压力为－0.02 MPa时，最大应力与最大应变分别为－8.866 MPa和－0.564；当压力为0.05 MPa时，最大应力与最大应变分别为2.981 MPa和0.711。建立柔性机械手指试验装置，获取了柔性机械手指在不同压力下的弯曲变形情况和手指末端的位移。结果表明，其横向最大位移为7.60 mm。
针对传统神经网络对变压器时序关系挖掘缺失、分类泛化性差、对异构数据分类准确率低的问题，提出了一种基于改进的双向循环神经网络的变压器故障诊断模型。该模型通过双向循环神经网络进行特征提取，将前后时刻的特征进行融合，采用多核学习支持向量机方法对特征数据进行分类，在多核学习支持向量机中进行核融合，从而提高特征数据分类的准确性。数值仿真分析了时序通道对长短时序网络诊断性能的影响，以及多核学习对支持向量机泛化能力和对异构数据处理能力的影响，通过变压器故障数据分类试验验证了基于多核学习支持向量机的双向循环神经网络模型的正确性和有效性。结果表明，基于多核学习支持向量机的双向循环网络诊断性能较好，与几种常用的神经网络相比，模型预测正确率更高。
反抗性负载的快速制动与位能负载的落速控制对提高电机拖动装置的运行效率和安全具有重要意义。提出了一种由功率场效应管取代常规能耗制动电阻，通过压控方式在线调节其漏极与源极之间等效阻值实现直流电机全程恒流制动和吊物落速动态调节的方法。理论分析和实验结果表明，在无须改变硬件系统的条件下，该方法可将停车制动时间和吊物落速达到稳定的时间分别缩短为常规能耗制动方法的66.7%和33.3%，有效提高了电机拖动系统的动态工作效率以及控制系统的灵活性。
因客户数据量庞大、各种理财产品的兴起和疫情的短期冲击，银行面临的压力越来越大，使用数据分析和预测方法能够更大程度提升银行的业务量。使用传统的分类树模型无法根据客户信息对可能长期存款的客户做出更加精准的预测，从而导致无法对客户进行精准营销。因此，提出了一种分三层搭建的神经网络模型。通过实验，对葡萄岛银行机构客户数据进行预测，并和传统的决策树模型、随机森林模型、Adaboost模型、XGBoost模型的预测结果进行了对比。结果表明，相比于其他四种模型，神经网络模型预测效果更好，模型评估AUC达到了0.977 7，准确率达到了99.06%。
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