以水热炭为模板, 采用溶胶–凝胶法制备TiO2光催化剂, 并采用X射线衍射(XRD)、傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)和BET比表面积测定等方法, 对催化剂的物相、组成、形貌和比表面积等进行表征。通过光催化降解甲基橙溶液, 评价样品的光催化性能。研究结果表明: 与TiO2相比, 以水热炭为模板制备的HTC-TiO2具有更高的热稳定性, 在煅烧温度较高时仍保持锐钛矿型。HTC-TiO2具有水热炭的片状结构特征, TiO2颗粒在HTC表面分散较好, 晶体粒径更小, 比表面积增加, 从而提高其光催化活性。当煅烧温度为450ºC时, 以水热炭为模板制备的HTC-TiO2对甲基橙的降解率在550 W碘钨灯光照2小时后达到40.6%, 光催化效率比TiO2(16.2%)提高1.5倍。
为了深入了解废水资源回收相关研究的全球状况和前沿动态, 客观地反映相关国家在该领域的科学能力和科学影响, 利用ISI Web of Science引文数据库, 采用文献计量学方法, 对1995—2014年SCI收录的相关文献进行计量分析。结果表明: 1) 1995—2014年SCI收录的废水资源回收领域论文中, 水回收所占比例最高, 为72.0%; 2) 废水资源回收主要涉及环境科学、环境工程、水资源、化学工程、生物技术与应用微生物等学科, 其中环境科学学科论文年度增长速度最快; 3) 发表论文数和论文被引用率排名均靠前的国家为美国、西班牙和印度, 中国论文数增长的趋势最为显著; 4) 美国加利福尼亚大学、印度理工学院以及西班牙科学研究理事会3个研究机构在当前废水资源回收领域综合实力最强, 中国科学院、清华大学等机构近几年国际影响力有明显提升。
提出一种双语影视知识图谱(BMKG)的构建流程。通过半自动化的方法构建了双语影视本体(BMO), 将各个影视数据源对齐到BMO, 以保持异构数据源的语义描述一致性。在知识链接方面, 在充分挖掘和利用领域特征的基础上, 采用基于Word2Vec 和TFIDF 两种向量模型的实体相似度计算方法, 使相似度特征增加一倍, 大大提升了模型的链接效果。在实体匹配方面, 提出基于相似度传播算法的实体匹配算法, 并利用影视数据源之间的内在联系, 克服了跨语言实体之间计算相似度的语言障碍。实验结果表明, 当阈值取到0.75 以上时, 实体匹配的准确率都能达到90% 左右。此外, 还建立了影视知识图谱共享平台, 并提供开放性的数据访问和查询接口。