为了获取相对稳定的温度场, 通过实验得到了不同比例下甲烷-氧气预混火焰温度场的变化情况, 并分析了甲烷质量分数对该预混火焰温度场的影响。借助Mckenna燃烧器, 采用数字全息技术, 获取不同甲烷-氧气比下预混火焰温度场的干涉条纹图像, 利用巴赫沃斯低通滤波降低经过预处理的图像的散斑噪声; 通过改进的四向最小二乘解包裹法提取温度场相位分布信息, 根据相位与温度的理论关系, 取得了相应的温度信息数据, 并利用B型热电偶进行了实验验证。结果表明, 利用该方法测得的温度与相同条件下热电偶测得的温度变化基本一致, 证明了数字全息技术测量温度场的可行性; 甲烷与氧气质量分数之比为0.9时, 其温度变化约为10K, 相对其它工况, 其温度场分布最为稳定。该研究为甲烷-氧气预混燃气的相关研究和Mckenna燃烧器的应用提供了理论基础。

厌氧发酵技术是最具发展前景的有机废弃物资源化利用技术之一, 其研发与利用在国内外都已广泛开展。 在有机废弃物厌氧发酵过程中, 通常采用生化甲烷潜力(BMP)表示物料的厌氧降解能力。 传统BMP的测定方法存在成本高、 耗时长等缺点, 因此提出了利用近红外光谱分析技术快速预测有机废弃物的生化甲烷潜力(BMP), 采用遗传算法(GA)结合支持向量机(SVM)建立函数模型, 对有机废弃物生化产甲烷潜力进行预测。 实验收集了64份水生植物和能源藻类生物质, 样品BMP原始数据通过自行搭建的产甲烷潜力实验平台获得, 同时, 利用傅里叶近红外光谱仪获取样品的近红外光谱数据。 首先, 对光谱数据进行预处理后在全谱区范围内分别建立主成分回归(PCR)、 偏最小二乘法(PLS)和递归指数偏最小二乘法(RPLS)模型, 将原始BMP数据与光谱数据建立关联, 从而实现水生植物和能源藻类BMP的快速预测。 结果表明, 在全谱区上, 递归指数偏最小二乘能够解决传统偏最小二乘法的抗粗差效果差, 易受不良数据影响等问题, 该方法可以提高模型的稳定性, 但响应速度慢、 计算效率低, 在此基础上提出遗传算法(GA)结合支持向量机(SVM)的机器学习方法, 该方法具有良好的全局搜索能力, 适用于小样本情况, 避开了从归纳到演绎的传统过程, 剔除了大量冗余样本信息, 算法简单且具有良好的鲁棒性。 结合近红外光谱频带分配可知, 利用遗传算法(GA)筛选出1 404个波长点, 大致可划分为3个代表性波段, 因此在所选取的波段利用支持向量机建立回归模型。 依据模型评价结果可知, 采用遗传算法和支持向量机所建立的预测模型不仅简化了数据规模, 同时还能提高模型预测精度, 其预测均方根误差(RMSEP)为10.32 mL, 相关决定系数(R2)为0.92, RPD为6.56, 与常规的PLS和RPLS算法建模相比, RMSEP分别减少了19.56和14.81 mL, R2分别提高了0.06和0.04, RPD分别提高了4.31和3.85。 结果表明, 采用GA-SVM算法建模预测有机废弃物生化甲烷潜力的模型准确度较高, 可以代替传统的BMP测定方法, 满足快速检测的需要。

目的: 探讨准分子激光角膜原位磨镶术(Laser in situ keratomileusis, LASIK)术后分别使用典必殊及氟美童滴眼液, 术后1周、2周、1月、3月眼压的变化。方法: 180例(360只眼)近视眼患者, 进行LASIK手术, 术后分成典必殊和氟美童两个组各90例(180只眼), 每组又分为: A 组低度近视组(0～-3.0 D); B 组中度近视组(-3.25～-6.0 D); C 组高度近视组(≥-6.25 D)。观察术后1周、2周、1月及3个月眼压的变化。结果: 典必殊组眼压明显大于氟美童组, 典必殊组术后1周高眼压比率分别为26.7%、25%、20%, 术后2周比率明显降低, 术后1月比率稍有增高, 术后3月眼压几乎恢复正常, 氟美童组术后1周高眼压比率分别为10%、5%、6.7%, 其余月份为0。结论: 典必殊与氟美童均能很好的控制LASIK术后炎症反应, 氟美童较典必殊更安全, 术后早期应监测眼压。