ZrO2预处理方式对ZrO2/SAPO-34复合催化剂物化性质及MTO催化性能的影响

采用水热包覆法制备了ZrO2/SAPO-34复合催化剂,研究了ZrO2预处理方式对复合催化剂物化性质和MTO催化性能的影响.采用XRD、FT-IR、SEM、NH3-TPD和BET等手段对不同复合催化剂的晶相组成、骨架结构、微观形貌、表面酸性质及孔结构进行分析表征.结果表明,ZrO2预处理方式对复合催化剂物化性质和MTO催化性能影响较大.未焙烧和焙烧经聚电解质改性ZrO2制得复合催化剂未形成连续复合相,比表面积小,表现出较短的催化寿命,仅为410 min和530 min;450℃焙烧ZrO2制得复合催化剂形成了均匀连续复合相和层级结构孔特征(微孔比表面积112.91 m2· g-1,介孔比表面积176.02 m2· g-1,总比表面积为288.93 m2· g-1,总孔容0.19 cm3· g-1),总酸量较大(0.344 mmol/g);在常压、反应温度380 ℃、N2流速20 mL· min-1、进料空速2 h-1MTO反应条件下,复合催化剂表现出优越催化性能、稳定性及反应寿命,甲醇转化率和低碳烯烃选择性分别达100;和90.54;,催化寿命达1130 min,与单一SAPO-34分子筛相比,催化寿命延长了768 min.     

钢管直线度的机器视觉测量系统设计

针对钢管在空间方向直线度的测量,采用机器视觉方法,通过获取钢管上下边缘图像,求得钢管中心轴线坐标,评定直线度误差.在整体设计过程中,照明系统采用背光照明方式和平行光管光源,采用双高斯结构设计了光学成像系统基本结构,并用Zemax对成像系统进行了优化设计和像质分析.根据钢管边缘图像的特征,采用了一种新方法——相邻行灰度差...     

基于Hyperion高光谱数据的植被冠层含水量反演

植被冠层含水量广泛应用于农业、生态和水文等研究中。本文基于PROSAIL模型,建立了利用Hyperion高光谱数据定量反演植被冠层含水量的模型。首先,PROSAIL模型模拟植被冠层反射特征表明,970 nm水吸收带右侧曲线(980～1 070 nm)一阶导数D_{980～1 070}与冠层含水量关系密切,决定系数达0.96。基于此,利用Hyperion数据的983, 993, 1 003, 1 013, 1 023, 1 033, 1 043, 1 053, 1 063 nm共9个波段计算D_{980～1 070},并利用所建模型反演植被冠层含水量。最后,利用黑河流域盈科绿洲的实测数据对反演结果进行了验证,其平均相对误差为12.5%,均方根误差在0.1 kg·m-2内,结果表明该模型可靠。该研究可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。