面向火焰喷雾热解纳米颗粒合成的在线调控
计算机视觉与模式识别
2020-12-15 v1
摘要
火焰喷雾热解(FSP)是一种用于大规模制备工程纳米颗粒的制造技术,应用于催化、能源材料、复合材料等领域。FSP 仪器高度依赖于若干可调参数,包括燃料喷射速率、燃料-氧气混合比与温度,这些参数会极大影响所产纳米颗粒的质量、数量与性质。优化 FSP 合成需要对实验条件进行监测、分析、表征与修正。在此,我们提出一种混合 CPU-GPU 高斯差分(DoG)方法,用于表征未燃溶液的体分布,以实现 FSP 实验的近实时优化与调控。与标准实现的对比表明,我们的方法效率提升一个数量级。该替代信号可作为在线端到端流水线的一个组件部署,以最大化合成产率。
引用
@article{arxiv.2010.08486,
title = {Towards Online Steering of Flame Spray Pyrolysis Nanoparticle Synthesis},
author = {Maksim Levental and Ryan Chard and Joseph A. Libera and Kyle Chard and Aarthi Koripelly and Jakob R. Elias and Marcus Schwarting and Ben Blaiszik and Marius Stan and Santanu Chaudhuri and Ian Foster},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08486},
year = {2020}
}