17、接枝糊精作为缓蚀剂的研究进展

接枝糊精作为缓蚀剂的研究进展

1. 腐蚀及其不利影响

腐蚀是材料与其周围环境发生的破坏性反应。多年来,它给人类生活造成了无法挽回的损失。腐蚀成本体现在材料过早劣化或失效,这就需要对受损部件进行维护、修理和更换。腐蚀对国家基础设施的各个方面,如高速公路、桥梁、建筑物、化工处理单元、污水处理设施,以及日常生活中使用的几乎所有金属物体,都有着巨大的环境和经济影响。除了材料损失,腐蚀不仅会干扰环境,还会严重影响人类安全和工业运营。因此,了解腐蚀并及时采取适当的控制措施是减少腐蚀失效的关键。

控制腐蚀的方法有多种,包括使用缓蚀剂、阴极保护、在表面涂覆不同类型的涂层、添加合金元素和添加剂等。

2. 缓蚀剂及其效率影响因素

缓蚀剂是一种在低浓度下添加到环境中能减少金属损失的物质。在除锈、酸洗和油井精炼过程中,会向腐蚀性介质中添加少量缓蚀剂,以保护金属表面免受腐蚀损害。缓蚀剂可以是有机或无机化合物,通常溶解在水性环境中。有机缓蚀剂通常被称为成膜型缓蚀剂,它们通过在金属表面形成疏水膜来保护金属。其有效性取决于金属表面的化学成分、分子结构和亲和力。由于成膜是一个吸附过程,缓蚀剂的吸附与分子结构中存在的杂原子(如氮、氧、磷和硫)以及三键或芳香环有关,通过这些结构,缓蚀剂可以吸附在金属表面。

缓蚀剂通常通过以下方式减缓腐蚀过程:
- 增加阳极或阴极极化行为(塔菲尔斜率)
- 减少离子向金属表面的移动或扩散
- 增加金属表面的电阻

在选择缓蚀剂时,需要考虑影响其性能的各种因素,如金属的存在和流体的操作条件。此外,还需要定期检查缓蚀剂的浓度。为了获得最佳效果,建议向流体中添加缓蚀剂或更换整个流体。虽然在某些应用中通

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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