Zr-Al复合氧化物负载Pt催化甘油氢解制正丙醇（英文）

近年来,甘油氢解的研究主要集中在生成1,2-丙二醇和1,3-丙二醇二元醇.与二元醇相比,正丙醇也是一种昂贵的化学品,用过量的甘油直接氢解合成高选择性的正丙醇将是一个非常好的生产途径.因为铂金属具有较强的断C-O键的能力,所以甘油氢解制正丙醇的催化剂主要采用铂作为活性组分.本文以铂为活性组分,采用浸渍法将其负载到不同Zr/Al比的Zr-Al复合氧化物上制得2.5%Pt/Zr_xAl_(1-x)O_y催化剂,并将其应用到甘油氢解反应中,探讨了Zr/Al比对甘油氢解制正丙醇反应性能的影响.表征结果发现,锆铝混合氧化物经过400 ℃焙烧后为无定形态的复合金属氧化物,载体中无单相氧化锆或氧化铝存在.随着锆含量增加,催化剂酸性位点向强酸方向移动.不同Zr/Al比的锆铝混合氧化物负载铂催化剂的评价结果发现,甘油转化率随催化剂中铝含量增加而增大;锆铝比大于5:5时,丙醇(正丙醇+异丙醇)的选择性很高,普遍大于87%;锆铝比至7:3时,正丙醇选择性最高.通过X射线衍射、CO化学吸附、H_2程序升温还原、吡啶吸附、氨气程序升温脱附等方法对催化剂进行了表征,发现随着锆铝混合氧化物中锆含量的增加,催化剂的酸性位点向强酸方向移动,调变Zr/Al比促进了铂颗粒的分散,实现了催化剂表面酸量和强酸位点的定向调控.当锆铝比增加至7:3时,催化剂的强酸位点占总酸含量的91.2%.对比催化剂酸性分析和反应结果可知,催化剂表面的总酸含量高有助于甘油转化;强酸位点有助于甘油深度脱水生成丙醇;正丙醇的选择性则可能与NH_3脱附温度在580 ℃处的强酸位和较大的Pt颗粒有关.当Zr/Al比为7:3时,催化剂表面强酸位点占91.2%,而强酸位点的增加有助于甘油的深度脱水形成正丙醇.因此,以10%甘油水溶液为原料,在240 ℃和6.0 MPa初始氢气压力条件下反应8 h,甘油转化率和正丙醇的选择性分别达到81.2%和86.3%.催化剂经过5次循环使用后,甘油转化率和丙醇(正丙醇+异丙醇)选择性几乎不变,但正丙醇的选择性略有降低.使用5次后的催化剂表面的总酸量变化不大,但酸分布变化较大,即强酸比例下降.可见,催化剂活性变化小是由于其表面酸量变化不大,而正丙醇选择性下降与强酸位点比例下降有关.     

无线磁弹性免疫传感法测定水中痕量镉

基于抗原抗体特异性结合使镉附着在免疫传感器表面导致磁弹片共振频率降低的原理,建立了应用磁弹性免疫传感法测定水中痕量镉的方法。 其共振频率变化对应于磁弹性片表面附着物的质量变化。研究了聚乙烯亚胺用量、戊二醛用量、反应时间等因素对测定的影响。在最佳条件下,测定镉的线性范围为0.90~10.0 μg/L,检出限为为0.42 μg/L。 应用本方法测定了水样中的镉,测定结果与双硫腙比色法一致,回收率为96.5%~103.6%。     

面向嵌入式系统的复杂场景红外目标实时检测算法

为了解决复杂背景条件下,红外目标检测存在的准确率低、召回率低、以及网络模型在嵌入式计算平台上推理速度慢的问题,以轻量化网络YOLOv4-Tiny作为算法的基本架构,结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想,提出两种面向嵌入式系统的红外目标检测网络,利用迁移学习策略进行训练,在以昇腾310 AI芯片为核心的Atlas 20...     

基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

基于十字形结构的相位梯度超表面设计与雷达散射截面缩减验证

基于十字形结构设计了一种在雷达波低频段极化不敏感的相位梯度超表面, 并通过仿真和实验进行了验证. 不同金属十字周期结构单元复合, 在超表面上形成附加的平行波矢分量, 对反射波波前进行调控, 获得超表面后向雷达散射截面积(RCS)缩减. 在设计波段内, 超表面在法线方向的单站RCS缩减达18.19 dB, 偏离法线-30°–+30°范围的单站RCS 平均缩减达8 dB; 仿真与实验结果符合较好.     

微小型航天密封圈表面缺陷检测

微小型航天密封圈表面缺陷面积占比小,目前的检测方法检测效率低、结果不稳定,检测速度和检测精度仍有提升空间。针对上述问题,提出两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。在MobileNetv2的反向残差模块中加入多头注意力机制,构建出轻量级主干网络Efficient Model;使用Next Hybrid策略,融合工业级Transformer网络中的多个注意力机制模块,构建出Next Generation Vision Transformer主干网络。在上述两种主干网络中分别加入特征提取网络,设计出Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法。实验结果表明,Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法的平均准确率均高于YOLOv5s、YOLOv5x以及YOLOv5z,其中,Transformer-FPN Model模型的平均准确率最高,达到91.4%。Efficient-FPN Model的检测速度在五种模型中最快,达到110.8 frame/s,其平均准确率达到86.1%,也高于其他YOLOv5...     

Single-photon modulation spectrum

We present a robust method of single-photon modulation by directly modulating the single photons and observe its frequency spectrum. Compared with conventional photon counting technique, the single-photon modulation spectrum shows that the method could not only realize high-frequency modulation but also obtain higher signal-to-noise ratio. Moreover, the theoretical calculations show good agreement with the experimental results.     

偏二甲肼有机凝胶液滴蒸发燃烧模型展望

有机凝胶推进剂兼具有固体和液体推进剂的优点, 但其液滴在着火燃烧过程出现了剧烈的膨胀-爆裂及火焰扰动现象, 明显不同于常规液体液滴准稳态蒸发燃烧现象, 影响了凝胶液体火箭发动机喷雾燃烧流场及其优化设计工作.根据偏二甲肼(UDMH)有机凝胶液滴着火燃烧过程的内部非稳态蒸发特性及其微观分子结构, 提出了非稳态多组分蒸发模型、界面追踪多相流蒸发模型、离散元多相流蒸发模型三种有机凝胶液滴液相蒸发模型, 重点发展并实现了其中的非稳态多组分蒸发模型, 详细分析了后两种多相流蒸发模型所需的技术储备. 然后针对静止及对流气相环境下的UDMH有机凝胶液滴, 提出了分别采用有限速率化学反应模型、相容性层流火焰面模型解决其气相混合燃烧问题, 并详细分析了其中的刚性化学反应源项处理及火焰面方程求解所面临的困难及其解决措施.     

对流速度对燃料液滴火焰形态及燃烧的影响

考虑气相非稳态及液滴内部环流,建立运动液滴非稳态蒸发燃烧模型.模型采用动网格方法精确追踪液滴表面位置,采用守恒方程组更新液滴表面边界条件.根据单步全局化学反应机理,仿真研究正庚烷燃料液滴在不同对流速度下的火焰形态及燃烧.结果表明:运动液滴内部环流使液滴内部低温区向环流中心移动.当液滴运动速度大于某临界值后,火焰形态由包覆火焰转变为尾迹火焰.包覆火焰的富燃区范围、高温区范围及燃烧速率明显较尾迹火焰大;包覆火焰的液滴表面温度及表面蒸发流率分布也明显不同于尾迹火焰.     

考虑应力沿深度变化的饱和软黏土一维固结半解析解

针对饱和软黏土,结合引入弹壶元件改进的分数阶Kelvin模型,同时考虑土体内应力沿深度变化的特点,利用Laplace变换推导获得其一维固结半解析解.首先,通过与文献中的试验结果及文献中的理论结果对比,说明了该模型的有效性;其次,详细地分析了不同分数阶阶数、不同总应力比以及不同分级线性加载等因素对饱和软黏土固结沉降以及孔隙水压力的影响,再现了饱和软黏土的固结沉降机理,以期为工程实践提供相关的理论基础.