乙烷在金属铁表面还原NO的实验研究

温度300~1 100 ℃时,由程序控温电加热水平陶瓷管反应器在N₂气氛和模拟气氛下,对乙烷在金属铁表面还原NO的特性进行了实验研究。结果表明,乙烷在金属铁表面能够高效地还原NO。在N₂气氛中,温度高于900 ℃时,乙烷在金属铁表面的脱硝效率超过95%。在模拟烟气条件下,当温度超过900 ℃,且过量空气系数小于1.0时,乙烷在金属铁表面还原NO的效率能够达到90%以上。相同条件下,乙烷在金属铁表面脱硝效率高于甲烷的脱硝效率。SO₂对乙烷在金属铁表面还原NO的效率影响可以忽略。对反应后的铁样品的组分进行了XRD表征,在此基础上对反应机理进行了分析。结果表明,在模拟烟气条件下NO的还原通过乙烷的再燃脱硝和金属铁直接还原两个机理完成。金属铁直接还原NO时生成的氧化铁则被乙烷还原为金属铁,从而使得金属铁能够持续对NO进行直接还原。乙烷再燃还原NO的中间产物HCN被氧化铁氧化为N₂,同时氧化铁也被HCN还原为金属铁。这一过程增强了NO的持续还原反应,同时避免了在燃尽时HCN二次氧化重新生成NO,从而保证了较高的NO还原效率。     

合并通道–原子荧光光谱法测定地表水中汞

建立合并通道–原子荧光光谱法测定地表水中超痕量汞的分析方法。采用微孔滤膜过滤、盐酸酸化处理地表水,以合并通道技术提高原子化效率,研究了合并通道对灵敏度以及检出限的影响。在优化的实验条件下,汞含量在0~2μg/L范围内与原子荧光响应值呈良好的线性关系,相关系数为0.999 1,检出限为0.000 3μg/L,测定结果的相对标准偏差小于5%(n=7),加标回收率在82.0%~110.0%之间。该法准确可靠,检出限低,可用于地表水中超痕量汞的检测。     

求解脉动速度关联函数的新方法及其在平面湍尾流中的应用

将周培源给出的平面湍尾流的一级近似解作为已知量,代入湍流脉动速度方程中,在微尺度范围内,采用谱方法对该方程进行数值求解,得到了和实验结果符合的二阶、三阶、四阶脉动速度关联函数的计算结果。     

槽道纤维悬浮流稳定性的实验研究

对槽道纤维悬浮流进行染色线流动显示和流场PIV实验测量,实验中选用的是直径为20μm、长径比为20～100的尼龙纤维。PIV2100处理器被用来加工处理采集的实验数据。槽道长度1.5m,横截面为矩形,尺寸为105×19mm。实验结果说明在Reynolds数相同的情况下,纤维悬浮流比对应的牛顿流更不容易失稳,悬浮流中的纤维起着抑制流场失稳的作用,而且随着纤维体积分数和长径比的增大,抑制失稳的程度也提高。扰动衰减率的最小值随纤维体积分数和长径比的增加而增大,这一效果在大Re数时更明显。     

添加聚合物对混合层流场特性影响的实验研究

叙述了适用于粘弹性流体混合层流场的实验装置的设计和研制．采用二维激光多普勒系统对混合层流场进行了测量，得到了平均速度剖面、动量厚度、湍流脉动强度、雷诺应力等一些流场的基本特征量．结果表明，混合层中加入聚合物后流场将有较大的变化，同时也说明本文所研制的实验装置满足实验的要求．     

三个共轴涡环运动混沌特性的研究

本言语利用离散涡环方法对三个共轴涡环运动进行了数值模拟，在此基础上，采用非线性动力学中混沌特征量的计算方法，得到了涡环呈规则运动和混沌运动的结论。结果表明，三个共轴涡环在运动时，总是会产主规划与混沌的现象。而这些现象的产生取决于三个涡环的初一文析得出对于利用共轴涡环模拟轴对称射流场涡结构的演变具有重要的参考价值。     

网购平台在线声誉机制作用的实证研究方法评析

在线声誉机制是网购平台重要的信号机制,是平台可持续成长的基础.从理论基础、研究假设、数据来源、变量选择、模型应用等方面,全面梳理了在线声誉机制作用的实证研究方法,包括Hedonic回归、Logit、Probit、Poisson、Tobit、截取正态回归、样本选择回归、固定效应、广义最小二乘法等模型的应用.最后展望未来相关研究及方法,并构建在线声誉机制作用的实证研究综合框架.     

两相流中圆柱状粒子阻力的研究

将圆柱状粒子和圆球粒子建立等效关系，由等效面积法得到了作用在圆柱状粒子上的阻力，然后通过有限体积法对圆柱状粒子的阻力进行了数值求解，经比较发现，在层流状态时由等效面积法得到的圆柱状粒子的阻力要乘上一个1．5—2的常系数．     

浅海波导界面对点源振速方向的影响

采用“虚源法”分析计算了浅海波导环境中接收点处点源总振速方向与水平面夹角,侧重讨论确定性界面反射对总振速方向的影响。研究结果表明：总振速方向和接收点与声源的水平距离、两者深度,海底、海面特性以及声速剖面等有关。在等声速均匀浅海波导中,由于确定性界面反射的影响,当直达声掠射角为1°～50°时,合成总振速方向偏离直达声方向达1.5°～10.5°,声速剖面呈负梯度时,偏离程度更甚.     

五分类血液分析仪的智能光学系统设计

目前国内血液分析仪的白细胞五分类大多以硬件方式实现,且存在硬件结构复杂,制作成本高和过度依赖某些精密部件等问题。为简化五分类仪器的系统结构,提出了一种用于白细胞五分类的智能光学系统,该系统以全光学技术作为白细胞检测方式,采用VC6.0作为软件开发平台,建立了RBF神经网络的白细胞五分类识别算法模型,整个细胞识别和分类过程完全由软件实现,从而降低硬件复杂程度,减小了外界干扰因素的影响。实验结果：样机对LYM、MON、NEU、EOS、BAS的测试相对偏差分别为1.43%、4.41%、3.92%、2.94%、11.1%,满足了国家标准中的性能要求,故仪器整体的分类结果比较理想。结论：本文提出的智能光学系统具有性能稳定可靠、抗干扰能力强的特点。