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1.
针对大温差条件下固井水泥浆在固井过程中可能存在的悬浮失稳问题,本研究采用水溶液自由基聚合法来合成具有疏水缔合结构的聚合物作为悬浮稳定剂(PAAN)。通过红外光谱仪、凝胶渗透色谱仪、热重分析仪、高温流变仪、SEM、紫外分光光度计等表征PAAN的结构,发现PAAN随温度升高,形成分子间疏水缔合网状结构,保证了体系的粘度,从而起到有效的悬浮稳定作用。研究发现在40~110 ℃下,0.6%加量的PAAN可以保证固化后的水泥石柱顶部和底部密度差<0.01 g/cm3,且水泥浆稠化时间基本不变,表明PAAN可以保证水泥浆体系具有良好的悬浮稳定效果,且对水泥浆的其他性能无不良影响。 相似文献
2.
利用n维有限射影空间上的一些性质,构作了组合群验的数学模型de-析取矩阵,并研究了它的参数和Hamming距离. 相似文献
3.
钙钛矿/硅叠层太阳电池可以充分利用太阳光谱,提高光电转换效率.平面硅异质结太阳电池可以作为叠层电池的底电池,其性能直接影响叠层电池的性能表现.采用传统反应热蒸发技术,在低温(170 ℃)条件下制备了掺锡氧化铟薄膜,并在170 ℃的氧气氛围下后退火处理,对ITO薄膜的特性进行了详细的表征和分析.结果表明:后退火工艺改善了ITO的结晶特性,使得材料的光学特性和电学特性得到明显提高,将其应用于平面硅异质结太阳电池,短路电流密度得到极大提高,尤其红外光响应改善明显.引入MgF2薄膜作为减反射层,进一步增强了电池的光响应,转换效率达到19.04;. 相似文献
4.
采用传统固相反应法制备了Ca0.9(NaCe)0.05Bi2 Nb2 O9铋层状无铅压电陶瓷.采用XRD、SEM、EDS及相关电学性能测试系统表征了样品的晶体结构、断面形貌、元素组成以及介电、压电、铁电等性能,探究不同烧结温度对于陶瓷性能的影响.结果表明:当烧结温度为1150℃时,样品的晶体结构单一均匀,呈现片层状结构,致密性较好,压电常数高达17 pC/N,介电损耗仅为0.42;,居里温度为908℃,并且具有很好的温度稳定性,说明固相反应法制备的Ca0.9(NaCe)0.05Bi2Nb2O9压电陶瓷最佳烧结温度为1150℃. 相似文献
5.
6.
采用水热法制备花状Bi2 WO6,并利用超声分散法制备了Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂,通过FESEM、XRD、XPS、FI-IR、UV-vis DRS和PL对光催化剂进行了分析和表征.表征结果证明:花状Bi2 WO6表面负载着碎片状的TiO2和立方体Cu2 O形成Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂;以短链脂肪酸(SCFAs)为牺牲剂,考察复合光催化剂的光催化产生氢气和烷烃的性能.实验结果表明:Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂以乙酸为牺牲剂,主要产氢气和甲烷,降解率高达91.82;;以丙酸为牺牲剂,产物主要是乙烷和丁烷,降解率高达90.70;;以丁酸为牺牲剂,除了氢气,甲烷,乙烷,丙烷,丁烷外,气体产物还含有一定量的戊烷,其降解率高达91.50;.结合反应液中间产物的成分进行检测,由此推断出光催化反应的可能机理. 相似文献
7.
以1,4-二溴-2,5-二甲基苯和4-吡啶硼酸为原料,经两步合成了一种新颖的含吡啶基团的二羧酸配体。通过核磁共振氢谱及傅里叶变换红外光谱对配体结构进行表征,通过热重分析对配体的热稳定性进行了测试;通过溶剂热法对配体的单晶进行培养,并考察反应温度、时间、pH和溶剂等条件对单晶培养的影响。结果表明:在反应温度为80 ℃,反应时间为12 h、溶剂为蒸馏水、溶液pH=5的条件下可获得高质量单晶。该配体为单斜晶系,属于C2/c空间群,结构中含有4个氧原子和2个氮原子,可为金属离子的配位提供足够的位点,有望应用于配合物的设计或催化、吸附和医药载体等行业。 相似文献
8.
9.
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。 相似文献
10.