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综述了蒸发液层稳定性理论分析和蒸发对流实验研究方面的最新进展. 首先回顾历史上经典的单层流Marangoni不稳定性分析.利用经典的单层流模型可以很好解释无蒸发液层的稳定性特性, 但是由于经典的单层流模型没有考虑蒸汽层与液层之间的动力学耦合关系,所以不能完全解释蒸发液层的Marangoni不稳定性特性.有的学者建立了考虑蒸汽层与液层的热耦合与动力学耦合关系的两层流模型, 并采用了界面温度连续这样的假设. 而在实验的观测中, 蒸发界面处的温度是不连续的, 特别是在蒸发量比较大的情况下, 汽/液界面处温度跳跃很明显. 由于界面温度连续假设在处于非平衡状态的系统中是不成立的, 所以这些模型虽然能给出一些新的有关系统稳定性的特性,但还是不能完全解释蒸发液层的Marangoni不稳定性的特性, 特别是为什么从底部冷却液层的时候, 在实验中仍然能够观察到Marangoni对流涡胞的出现的原因. 本文总结了前人的研究成果, 同时给出了蒸发系统的动力学建模过程和实验研究方法,并对各种模型的稳定性特性进行了总结. 最后, 指出了现有理论中存在的问题和有待进一步研究的问题. 相似文献
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二甲醚(DME)掺入液化石油气(LPG)中能加速储气罐橡胶密封圈的老化,存在严重安全隐患,直接危害消费者安全和利益,国家明令规定禁止向LPG中掺入二甲醚等化学品作为液化气商品出售,因此实现LPG中DME含量的快速分析极其重要。提出一种快速测定LPG中DME含量的新方法,解决了液化气成分快速测量技术难题。实验设计和制造了一套精确配制DME液化气溶液的装置和一套基于近红外光谱技术快速测定LPG的分析系统。该分析系统耐压3.5 MPa,可方便与高压钢瓶连接,实现了液化气直接快速测量。收集了市场上LPG-1(胺前液化气),LPG-2(焦化液化气),LPG-3(脱硫醇后液化气)LPG-4(沧炼催化液化气)共四种液化石油气,采集其近红外光谱作为背景子空间,采用称重法配制DME浓度范围1.0%~45.0%。采用斜投影算法从LPG溶液近红外光谱中提取出不同浓度LPG溶液中DME纯信号,使用DME纯信号强度I与浓度c建立标准曲线,其线性相关系数为0.999 4。外部验证结果表明,方法相对误差小于2.0%。该方法具有操作简单,快速、无需建模等优点。 相似文献
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实验研究了存在蒸发界面的水平液层中的热毛细对流对汽/液界面处温度不连续的影响.对于单纯的热毛细对流从理论和实验已有深入研究,但目前国际对蒸发与热毛细对流的耦合尚缺乏研究.特别是近期C.A.Ward等人研究发现了蒸发汽液界面处的温度不连续现象.本文以存在蒸发界面的水平薄液层为研究对象,测量了蒸发界面处的温度分布,研究了普... 相似文献
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近临界水中芳香醚与酮Claisen-Schmidt缩合反应的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对近临界水介质中不同芳香醛化合物与酮类进行Claisen-Schmidt缩合反应的 研究表明,在没有外加任何催化剂的条件下,芳香醛与酮类可以顺利发生缩合反应 得到α,β-不饱和酮,近临界水在其中兼作溶剂和催化剂。该方法避免了酸或碱 催化剂的使用及随后繁杂的中和、分离步骤,克服了产生废弃盐等弊端。通过对苯 甲醛与苯乙酮在不同条件下的反应研究表明,温度,反应时间和初始水量对反应底 物的转化率和不饱和酮的产率有较大的影响。 相似文献
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采用激光光解 激光诱导荧光 (LP LIF)的方法 ,用 2 6 6nm激光光解CHBr3 分子产生CH自由基 ,再与N2 O继续反应作为NCO自由基的产生源 ,用 4 38.6nm激光将电子基态X 2 Πi(0 0 10 )的NCO激励到激发态A2 Σ+ (0 0 0 0 )上 ,通过检测激发态NCO时间分辨荧光信号 ,测得室温 (2 98K)下NCO(A2Σ+ )被烷烃类分子猝灭的实验结果 ,获得了A 2Σ+ (0 0 0 0 )态猝灭速率常数 .实验发现 ,随着烷烃分子中C -H键数增加 ,其猝灭截面也近线性增加 ,但随着分子体积增大 ,这种增加趋缓 . 相似文献
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提出了一种衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法——KL-BP模型。此模型利用KL算法对原始光谱数据分类特征进行提取并对原始数据降维,降维后的数据作为神经网络的输入建立分析模型。实验共收集了九种食用油包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油、大豆油、茶籽油,共84个样品,并测定了其衰减全反射红外光谱。为了对比所提方法性能,分别建立PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP模型的分类结果进行对比。研究结果表明,对所研究的9种食用油,PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP方法的识别率分别为59.1%,68.2%,77.3%,77.3%和90.9%。在数据降维中,KL算法通过分别提取使类间距离和类内距离比值最大方向的特征向量提取和包含在类内离散度矩阵中的分类信息,能够比PCA方法提取了更多的分类信息;引入BP神经网络能有效地提高分类能力和分类准确率;KL-BP综合了KL对分类信息提取优势以及BP神经网络自学习、自适应、非线性的优点,在分类和识别成分相近的9种食用油中表现出了最优秀的能力。 相似文献
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通过构建表征中药配伍系统(CSCMM)的复杂网络,按照整体论、系统论的思想,运用复杂网络的理论,借助整体网络的分析技术和计算机可视化算法对CSCMM进行了宏观综合的量化分析和定性阐释,揭示了该网络诸如小世界和近似无标度等网络拓扑特征,以期为中药配伍的现代化研究提供一定的思考和启发. 相似文献