焦油模型化合物与铁基氧载体的反应特性研究

本研究以生物质/煤的焦油模型化合物(TMCs)为研究对象,在两阶段固定床实验上探究了铁基氧载体(70%Fe₂O₃/30%Al₂O₃)对TMCs的转化特性,考察了不同TMCs的反应性及其转化的影响因素。研究发现,TMCs与氧载体的反应活性为：苯酚>蒽>萘,且苯酚转化生成积炭的比例最多(64%),而萘转化生成积炭的比例最少(40%);氧载体与萘的反应程度相对较高,但容易导致氧载体的烧结。此外,积炭表征显示萘生成的积炭在三种TMCs中具有最高的稳定性。增加氧载体的用量和提高反应温度不仅有利于萘和蒽的进一步转化,而且能够增加气相产物中CO₂的分率。由于苯酚分子具有较高的反应活性及较强的裂解效果导致其转化率随氧载体用量和反应温度的增加变化较小,然而,较高的反应温度(1000℃)导致焦油发生严重的裂解现象并产生大量积炭。三次循环实验结果表明与萘反应的氧载体失活最为严重。     

Ce-Co/KIT-6介孔材料的制备及其脱汞性能的研究

以P123表面活性剂为模板,采用硬模板法制备了有序介孔材料KIT-6,以KIT-6为载体,Ce(NO_3)_2·6H_2O和Co(NO_3)_2·6H_2O为Ce和Co源,采用溶液浸渍法制备了负载型Ce-Co/KIT-6介孔材料。在模拟烟气条件下,利用固定床实验台架研究了Ce-Co/KIT-6材料对烟气中的单质汞(Hg0)的脱除性能。采用扫描电镜(SEM)、N_2吸附-脱附(BET)、X射线衍射分析(XRD)、傅里叶红外光谱分析(FT-IR)、氢气程序升温还原(H_2-TPR)以及热重分析(TGA)等方法对材料进行表征。结果表明,Ce和Co在KIT-6孔道内部高度分散,同时材料保持高度有序的孔道结构、比表面积高达495.2 m~2/g,孔径4.6 nm。脱汞实验结果表明,Ce-Co/KIT-6对Hg0的氧化吸附去除效率很高,250℃下对Hg0的氧化吸附去除效率高达95%以上,在这个过程中,O_2的存在明显促进了催化剂的脱汞能力。氧通过Ce-Co价态的变化进入金属结构中,再与汞发生反应是这个过程的主要机理。     

膨胀石墨/聚苯胺/Fe_3O_4复合材料的制备及吸波性能

采用原位聚合方法制备了膨胀石墨/聚苯胺(EG/PANI)复合材料,将Fe_3O_4负载于EG/PANI表面,得到具有电磁吸收性能的EG/PANI/Fe_3O_4复合材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)及矢量网络分析仪(VNA)等对复合材料的形貌、成分和吸波性能进行了研究.吸波性能分析结果表明,当掺杂浓度为0.05 mol/L,匹配厚度d=2 mm时,样品的最小反射损耗(RLmin)在8.64 GHz处达到-37 dB.随着掺杂浓度的增加,最小反射损耗峰向低频移动,对应的匹配厚度逐渐变厚.材料的介电弛豫极化、涡流损耗及λ/4模型的干涉相消现象出现的双峰,使EG/PANI/Fe_3O_4复合材料在电磁波吸收领域有一定的应用前景.     

Hβ/Al-SBA-15介微孔复合分子筛负载Ni-W催化剂对萘加氢裂化制BTX的催化性能

采用后合成法制备Hβ/Al-SBA-15复合分子筛,利用XRD、N_2吸附、Py-IR、NH_3-TPD、SEM和TEM等手段进行表征。用浸渍法将Ni-W活性组分担载在Hβ/Al-SBA-15载体上,制备Ni-W/Hβ/Al-SBA-15催化剂,以萘为模型化合物,考察该催化剂的加氢裂化性能。结果表明,所合成的Hβ/Al-SBA-15复合分子筛既有介孔结构又有微孔结构,并同时具有B酸和L酸中心,酸性强于SBA-15。具有适度酸性位和介微孔结构的Ni-W/Hβ/Al-SBA-15催化剂,对萘加氢裂化具有较高的萘转化率和BTX选择性,分别为96%和61.1%。     

新型2-(芳氨基乙基氨基)苯甲醇的合成及其杀菌活性

2-氨基苯甲醇及其衍生物是一类很重要的具有双官能团的化合物,在有机化学和药物合成中具有广泛的用途。本文主要提供了一种简单、有效合成2-(芳氨基乙基氨基)苯甲醇类化合物的方法,同时测定了目标化合物的杀菌活性。溴乙酰芳胺与2-氨基苯甲醇经N-烷基化反应生成2-[(2-羟甲基苯基)氨基]乙酰芳胺类化合物3,然后经LiAlH4还原生成了一系列结构新颖的2-(芳氨基乙基氨基)苯甲醇类化合物5a~5i,产率为76%~95%。用IR、~1H NMR、~(13)C NMR和元素分析等对产物结构进行了表征。目标化合物的杀菌活性结果表明,在测试浓度下,大部分显示中等至良好的活性,化合物5e对辣椒疫霉病菌的抑制活性达73.0%。     

基于聚乙烯的无规和嵌段接枝共聚物的制备

采用乙烯配位聚合和巯基-烯点击化学相结合的方法制备了羟基封端的线性聚乙烯,末端羟基含量接近100%;利用酰氯与羟基的高效反应,将羟基封端的聚乙烯转化为降冰片烯封端的聚乙烯大单体(PE-NB).使用Grubbs II代催化剂,将大分子单体与降冰片烯(NB)单体进行开环易位共聚,通过调整单体的投料比和加料方式制备了分子量和组成可控的聚降冰片烯-g-聚乙烯(PNB-g-PE)接枝共聚物.其中,无规共聚时,大单体的转化率接近100%,所得无规接枝共聚物的重均分子量为1.79×10~4~3.14×10~4,分子量分布指数为2.09~2.60,聚乙烯链段的质量分数为4.6%~16.8%;而嵌段共聚时,由于空间位阻原因,大单体的转化率约为80%.热分析研究发现,由于空间位阻,接枝共聚物的结晶度较聚乙烯前驱体略有下降,且接枝度越大,结晶能力下降得越多.     

金属有机框架化合物在非均相催化反应中的应用

金属有机框架化合物(metal-organic frameworks,MOFs)是近年来出现的一种新型无机材料,不仅具有非常高的表面积和孔隙率,而且材料的框架结构丰富、可控,可用于气体吸附、生物医学以及磁性材料等,应用前景广阔。特别是MOFs在非均相催化反应中的应用更是吸引了大批学者的注意,研究发展非常迅速,已取得了许多成果。本文首先介绍了MOFs作为催化剂所具有的独特优点,实际应用中可能存在的问题,以及相应的解决方案;其次基于MOFs的三个结构要素系统总结了目前MOFs在非均相催化反应中的探索和应用;最后讨论了MOFs在非均相催化研究中需要重视的问题,以期为MOFs在非均相催化反应中的应用研究提供参考。     

医学影像处理的深度学习可解释性研究进展

随着医学影像数据的迅速增长，传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断，可大大缓解人工阅片压力，提高诊断的准确性，促进医疗流程的标准化建设等。目前，深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现，但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解，对近几年相关研究进展进行了综述。首先，综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题，对神经网络的可解释性内涵进行了讨论；然后，从现有深度学习可解释性的常见方法出发，重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展；最后，探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。     

一类改进最大熵方法的可调参数分析

在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。     

一步法制备含W介孔碳材料及其氧化脱硫性能研究

以钨酸钠为钨源,以乙二胺四乙酸二钠为碳源经过高温煅烧制备了含W的介孔碳材料,采用XRD、SEM、FT-IR、BET对含钨的介孔碳材料进行表征。结果表明,煅烧后介孔碳材料的表面形成了粒状含有结晶水的氧化钨(WO_3·H_2O)。相比于纯的介孔碳材料,含钨介孔碳材料的总比表面积减小。以含W介孔碳材料为催化剂,H_2O_2作为氧化剂,1-丁基-3-甲基咪唑氟硼酸盐([BMIM][BF_4])离子液体作为萃取剂,组成萃取-催化氧化脱硫体系(ECODS)并研究其对模拟油中二苯并噻吩脱除效果。考察了氧化钨负载量、反应温度、H_2O_2加入量、催化剂用量、离子液体用量以及不同类型硫化物对二苯并噻吩脱除的影响。在最佳反应条件下,催化剂对二苯并噻吩(DBT)、4,6-二甲基二苯并噻吩(4,6-DMDBT)、苯并噻吩(BT)、噻吩(TH)和真实汽油的脱除率分别达到98.6%、65.6%、61.2%、57.8%和64.3%。催化剂回收利用五次之后脱硫率略有降低,仍高达95.2%。