本发明涉及一种SCR催化剂性能评价及寿命预估方法,包括如下步骤：确定催化剂的氨逃逸阈值；对当前时间催化剂进行检测试验,得到当前实际氨逃逸值,并对催化剂的初始性能进行评估；对催化剂运行设定时间后的氨逃逸值进行预估计算；催化剂运行设定时间后进行检测试验,得到设定时间的氨逃逸实测值,并对催化剂在设定时间的性能进行评估；综合两次比较结果,对催化剂的性能进行评估；根据设定时间的氨逃逸实测值,计算剩余运行寿命预估值。本发明可及时分析催化剂性能优劣的原因并采取相应措施,通过对催化剂寿命进行预估可提前制定检修计划,为SCR催化剂的实际运行过程提供依据,防止提前更换催化剂造成损失,同时保证了机组的环保性能符合要求。

本发明涉及计算机辅助药物研发技术领域,具体涉及一种基于可变半径高斯球的分子体积计算方法以及用于药物虚拟筛选的分子三维相似度打分方法。本发明改进了高斯球半径的取值方法,即高斯球半径不等于相应原子的范德华半径,而是小于其范德华半径,且改变的比例与该原子所在的化学环境相关,从而消除了由于高斯球相互重叠带来的误差,有效提升了药物虚拟筛选的精度；进一步通过选取多维度相似性作为特征参数,经深度神经网络的变换,给出最终的综合打分。该打分方法使药物筛选准确率上有显著改进,同时保持着筛选高通量的计算速度,这样能够尽可能多地将具有潜在生物活性的分子从含有大量分子的数据库中筛选出来,以解决假阳性或假阴性的问题。

本发明提供了一种混合炸药爆轰参数计算方法,具体包括：步骤100,数据输入文件编辑：步骤110,通用计算模型参数编辑；步骤120,输入BKW状态方程参数；步骤130,输入环境初始状态参数；步骤140,混合炸药构成参数编辑：步骤200,爆轰参数计算：步骤210,爆轰产物气相组分自由能的计算；步骤220,爆轰产物凝聚相组分自由能的计算；步骤230,爆轰产物组分含量的计算；步骤240,爆轰产物CJ状态的计算；步骤250,爆轰产物Hugoniot关系的计算；步骤260,计算爆轰产物绝热等熵膨胀过程；步骤300,计算结果可视化。本发明的计算方法可以有效的减少爆轰参数测试试验数量,有利于节约成本、缩短时间、提高效率。

本发明公开了一种泡沫材料的多尺度结构反向设计方法,属于泡沫材料制造技术领域。本发明解决现有陶瓷或金属泡沫材料多尺度结构与其高温热应用的匹配、控制、优化等关键问题。本发明以泡沫材料高温应用中的辐射性能需求为牵引,基于光谱辐射特性信息的跨尺度传递规律,开展泡沫材料内辐射能量的跨尺度梯级调控机理与方法研究,依托3D打印等技术开展典型泡沫材料的多尺度结构反向设计理论与方法研究,突破相关高温热利用系统设计、优化和过程控制中的热辐射技术瓶颈。

本发明提供一种导电聚合物和氧化石墨烯界面黏附性能的预测方法,包括：步骤10)构建导电聚合物模型；步骤20)构建氧化石墨烯模型；步骤30)对导电聚合物模型和氧化石墨烯模型进行组合,得到黏附体系模型；步骤40)对黏附体系模型进行分子动力学模拟计算,计算得到导电聚合物-氧化石墨烯体系的总势能；步骤50)计算得到导电聚合物的势能和氧化石墨烯的势能,结合导电聚合物的势能、氧化石墨烯的势能以及导电聚合物-氧化石墨烯体系的总势能,得到导电聚合物和氧化石墨烯之间的黏附性能。本发明导电聚合物和氧化石墨烯界面黏附性能的预测方法,得到导电聚合物和氧化石墨烯的相互作用能,从而预测氧化石墨烯与导电聚合物之间的黏附性能。

本发明涉及一种Al-Zn-Mg-Cu铝合金化学成分优化的方法,属于合金技术领域。本发明对Al-Zn-Mg-Cu铝合金的多个合金元素进行全因子设计试验,得到多组合金成分；多组合金成分采用JMatPro热力学计算软件分别进行Mechanical Properties模块机械性能的计算、Phase transformation模块TTT曲线的计算和Solidification模块固相分数及摩尔体积的计算,并分别导出计算结果的数据和图形；分别对计算结果的数据进行方差分析和回归建模处理；综合分析所建立的屈服强度、淬火敏感特性、固相分数和摩尔体积的不同权重因子及回归方程式；根据回归方程式和权重因子调节各合金元素值,对Al-Zn-Mg-Cu铝合金化学成分进行优化得到强度高、淬火敏感特性低及凝固收缩倾向小的Al-Zn-Mg-Cu铝合金化学成分。

本发明提供一种基于CPA状态方程预测NaCl水溶液中CO-(2)溶解度的方法。以CPA-SRK状态方程、WS混合规则、NRTL活度系数模型、物料平衡方程、热力学平衡方程组和混相函数为基础,选用更适合CO-(2)的惰性缔合方案,建立了相态模拟逐步迭代数值计算方法。该方法计算速度快、精度高、适用范围宽泛,可指导高含CO-(2)气藏开发和碳捕集与封存,为提高天然气采收率和应对全球CO-(2)排放提供技术支持。

本发明提出了一种亚磷酸二甲酯关键工艺参数的预警定位方法及系统,包括：选取影响酯化反应温度、酯化真空度两个关键工艺参数的设备,基于选取的设备在亚磷酸二甲酯生产线上的关联位号采集历史数据；对采集到的历史数据进行数据清洗；根据清洗后的历史数据划分工况,将不同工况下的历史数据保存到样本库中；建立时序性机器学习模型,根据样本库对时序性机器学习模型进行训练；通过训练好的时序性机器学习模型对酯化反应温度、酯化真空度进行预测,根据预测结果对酯化反应温度、酯化真空度进行分析,生成预警提示。本发明能够快速利用历史数据构建具有学习能力的时序性机器学习模型,克服机理建模过程耗时较久、建模过程复杂等问题。

本发明公开了一种矿物领域知识图谱构建方法及系统,该方法包括：获取矿物相关数据,提取矿物实体和矿物实体间的关系,并构建知识图谱。本发明提供的矿物领域知识图谱构建方法及系统,其通过获取矿物领域数据,对数据应用实体识别模型和关系抽取模型获得矿物知识三元组,最后构建一个较为全面的矿物知识图谱。可以通过该知识图谱进行实体识别,实体搜索和关系搜索,提高矿物领域相关知识的检索速度。

本发明公开了一种地表水环境优先污染物清单的构建方法,根据污染物实测环境浓度,囊括化合物毒性基本参数及受纳水环境生态及人体健康风险,采用科学权重赋分方法,建立地表水环境特定的优先污染物清单,评估化学品对地表水环境和流域人类健康的潜在危害。本发明的方法解决了现有优先污染物筛选过程中存在的缺乏科学评估或者评估体系不够科学全面的问题,可避免仅考虑污染物的产量、排放量或通过模型预测环境中污染物浓度而带来的不确定性。