Zn0.2Zr0.8Ox固溶体催化剂的制备及其催化甲醇合成性能

以Zn(NO3)2·6H2O、Zr(NO3)4·5H2O为原料,Na2CO3为沉淀剂,采用并流共沉淀法制备了一系列不同Zn/Zr摩尔比的双金属氧化物催化剂,其结构经XRD、BET、Raman光谱、TEM和H2-TPR表征。结果表明:Zn0.2Zr0.8Ox催化剂为固溶体结构,比表面积最大达46.2 m^2·g^-1,还原性能良好。以催化CO2加氢合成甲醇为目标反应,对不同Zn/Zr摩尔比的催化剂进行性能测试,并考察了反应温度和反应时间对Zn0.2Zr0.8Ox催化剂性能的影响。结果表明:反应温度250℃、空速GHSV为12000 mL·g^-1h^-1、反应压力2 MPa和H2/CO2(体积比)=3/1时,Zn0.2Zr0.8Ox固溶体催化剂催化活性最高,二氧化碳转化率达到了3.5%、甲醇选择性高达75.4%,甲醇收率达到2.6%,且催化剂能够稳定运行100 h而不失活。     

CTA季铵化壳聚糖合成条件的优化及其结构表征

以3-氯-2-羟丙基三甲基氯化铵(CTA)为改性剂,在碱性条件下制备了水溶性壳聚糖季铵盐,并以该产物对Cr2O7^2-的絮凝去除率为基准优化了合成条件,用IR和^1H-NMR表征了产物结构。结果表明,优化的合成条件为：反应时间为10．0h,温度为65．0℃,mNaOH／mCTS=1．0,mCTA／mCTS=4．0。在此条件下合成的产物对Cr2O7^2-的最大去除率达94．39％,壳聚糖的季铵化反应主要发生于C2位的氨基上。     

g-C_3N_4负载Co及其分解臭氧性能研究

用尿素热解合成了g-C_3N_4载体,再通过NaBH_4还原制备了g-C_3N_4负载Co(Co/g-C_3N_4)催化剂,研究了Co负载量对臭氧分解效率的影响.在臭氧的体积分数为4×10~(-5),空速600 L·L~(-1)·h~(-1),湿度为1%时,负载量为0.30%和6.00%(重量百分比)的Co/g-C_3N_4对臭氧的分解率分别为80%和60%. 0.30%×10~(-6)样品中Co主要通过Co—N键和g-C_3N_4中3-s-三嗪结构的N结合. 6.00%(重量百分比)的样品中Co团聚成粒径约20 nm的颗粒.经过6 h反应后,0.30%(重量百分比)的Co/g-C_3N_4在80℃加热30 min即可再生,经5次循环使用后,分解臭氧效率仅下降了5%,6.00%Co/g-C_3N_4不能通过此方法再生. 0.30%Co/g-C_3N_4中和N结合的Co原子簇,是其消除臭氧效率高且易再生的原因.     

电泳共沉积制备高分子合金新材料

本文介绍了阴极电泳共沉积法制备高分子合金的原理及特点；阐明了采用该方法制得的高分子复合膜的性能；探讨了该方法的发展方向。     

人工智能在结构拓扑优化领域的现状与未来趋势

结构优化,特别是结构拓扑优化,受到学术界和工业界的广泛关注.通过发展不同的拓扑优化算法,实现了众多具有卓越力学、热学和声学等多学科性能的最优拓扑构型创新设计.然而传统的拓扑优化方法在处理大规模的拓扑优化问题的迭代过程中往往需要多次大规模有限元分析,面临巨大计算量的挑战.近年来,以机器学习为代表的人工智能方法的迅猛发展,成为拓扑优化最具有发展前景的新学科方向.通过将人工智能算法与拓扑优化框架结合,使得拓扑优化的效率大幅提高,同时也为实时拓扑优化的实现提供了可能.本文通过回顾近十年来基于机器学习拓扑优化方法研究的一些重要进展,对截止目前的研究现状进行了简要介绍.由于论文篇幅有限,本综述不涉及该领域的全部文献,其综述范围有限,且与作者本人的研究兴趣密切相关.