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2.
数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论. 相似文献
3.
通过浸渍法制备了一系列负载0.5%(重量百分比)Pd的氧化铈-氧化锆(NDK-84,由日本新日本电工株式会社提供)催化剂材料,并通过全面的表征手段,包括扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、高分辨透射电子显微镜(HR-TEM)、元素分布、X-射线衍射(XRD),氮气吸脱附测试与比表面积和孔径分布分析(BET)、X射线光电子能谱(XPS)等,研究了不同Pd前驱体和不同热老化处理条件、H2还原条件对Pd在铈锆固溶体上的分散、生长与烧结行为的影响,并评估了它们的三效催化活性.结果表明,热老化处理过程与还原过程显著影响了Pd在氧化物载体表面上的分散,因此导致不同的催化活性. 相似文献
4.
针对Ni单原子催化剂表面的CO2电还原反应(CO2RR), 提出了以Ni为活性位点的“单中心”机理以及同时借助Ni位点还原和碳氮锚定位水解的“双功能”机理. 依据稳态极化的实验结果, 开展了CO2RR的动力学解析与模型参数的敏感性分析; 借助暂态模型方程, 分别获取可表达CO2RR线性与非线性频响特征的电化学阻抗谱(EIS)与总谐波失真(THD)谱. 研究结果表明, CO2的溶解分压对CO2RR活性影响最显著. 若CO2RR遵循“单中心”机理, Ni位点COOHads的形成为速率控制步骤; 但若为“双功能”机理, 碳氮锚定位的水解与Ni位点的CO2,ads还原同为速率控制步骤. EIS理论上可用于区分CO2RR的“单中心”机理与“双功能”机理; 与之相比, THD谱在CO2RR的机理识别中并无优势. 相似文献
6.
合成了丙二硫醚桥联2个乙酰丙酮的双β-二酮分子1,3-二(3-硫醚基-2,4-戊二酮基)丙烷(L1),以此为配体与镍(Ⅱ)作用得到配合物,通过元素分析和摩尔电导分析方法确定了镍(Ⅱ)配合物的化学组成,比较分析了配位前后的游离配体与配合物的红外及紫外吸收光谱,采用紫外光谱滴定法对配体L1与Ni(Ⅱ)离子在溶液中的配位行为进行了模拟研究,并进行金属离子液膜传输实验考察了L1对Ni(Ⅱ)的液膜传输性能。结果显示,L1通过4个O原子与Ni(Ⅱ)配位成键形成配合物,且对Ni(Ⅱ)具有良好的液膜传输性。 相似文献
7.
在环己酮肟水解反应制备硫酸羟胺过程中,环己酮肟与产物硫酸羟胺在酸性条件下难以分离,硫酸羟胺的含量测定受到环己酮肟的干扰。 本文采用高效液相色谱法和氧化还原滴定法建立了一种简便、有效的新方法同时测定硫酸羟胺与环己酮肟的含量。 结果表明,在H+浓度大于2.4 mol/L,Fe3+/环己酮肟摩尔比大于5:1的条件下,环己酮肟和硫酸羟胺测定的标准滴定曲线的线性相关系数分别为0.99998和0.99996,相对标准偏差分别为0.39%和0.50%,水解反应样品的加标回收率为97.1%~100.6%。 相似文献
8.
通过Sonogashira偶联等反应,合成了三嵌段化合物9,10-双-(对-(甲氧基二缩三乙二醇基)苯基乙炔基)蒽,通过1H NMR和基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱(MALDI-TOF-MS)对其结构进行了表征。利用差示扫描量热仪(DSC)、偏光显微镜(POM)及小角X射线散射仪(SAXS)等技术手段对其本体自组装行为进行了研究,结果表明,化合物在固态相自组装成近晶A相(SmA相)。光谱分析表明,该化合物继承了二取代蒽类发光材料具有高荧光量子产率(Φf)的特点,是一种性能良好的光致发光材料。 相似文献
9.
研究了H2O对Ni/MgAlO催化剂上丙酮加氢为异丙醇的催化反应的影响。结果发现,在丙酮中添加少量H2O可提高丙酮转化率,但超过5%的H2O量则会显著降低催化剂活性。吸附量热结果表明,催化剂表面吸附少量H2O会明显降低异丙醇的吸附热,但对丙酮吸附热的影响较小,这也许是反应体系中少量的H2O能促进丙酮加氢活性的原因之一。当催化剂表面吸附较多H2O后,丙酮、异丙醇和H2的吸附热都降低了,因此反而抑制了丙酮的加氢反应。此外,红外光谱结果表明,预吸附水抑制了催化剂表面异丙醇脱氢生成丙酮,并抑制吸附的丙酮在表面生成烯醇盐或异丙叉丙酮等物种,这也许是少量水能促进丙酮加氢生成异丙醇的另一个重要原因。 相似文献
10.
根据地面中子探测与宇宙线环境之间的关联性,在太阳活动平静期以地球静止环境业务卫星及全球各个中子探测站的探测数据构建数据集。基于极端梯度提升决策树(XGBoost)和人工神经网络建立了由地面中子探测数据反演宇宙线质子环境的模型。模型采用遗传算法求解模型的最优超参数并对神经网络的各个神经元参数进行训练,实现了宇宙线质子环境在太阳活动平静期的反演,模型训练的均方差MSE为0.499,对测试集的平均反演误差分别为26.9%,对比航天常用的辐射环境模型误差通常在200%以内,提高显著。同时使用包括支持向量回归、误差反向传播算法、长短期记忆在内的多种其他机器学习算法进行了对比,结果表明本文所建立的模型具有训练时间短、计算速度快、占用资源小的优点。 相似文献