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31.
煤直接液化油中混合酚的分离研究 《燃料化学学报》2019,47(11):1298-1304
利用分子筛择形特点,对煤直接液化油中的混合酚实施高效分离。本研究选取间甲酚和对甲酚作为分离煤直接液化油馏分段混合酚的模型化合物,采用化学液相沉积法对HZSM-5吸附剂的孔口结构进行改变,分析分子筛硅铝比及颗粒粒径对模型化合物间甲酚和对甲酚吸附分离性能的影响,以获得高性能固相吸附剂,并将其应用于180-190℃馏分段混合酚分离。结果表明,当分子筛硅铝比为25、粒径为3-5 μm时,分子筛的孔口结构调节效果最优;当正硅酸乙酯的最小用量为0.2 mL/g时,固相吸附剂的吸附量为0.03 g/g,对甲酚选择性高于95%。由于外表面沉积物对吸附剂的孔口结构变化,导致对甲酚选择性的提高。进一步采用HZSM-5(1)吸附剂对真实煤直接液化油混合酚的分离中发现,苯酚和对甲酚的选择性均达到100%。 相似文献
32.
考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果. 相似文献
33.
34.
根据中子发生器加速极电源功率要求,通过AP(Area Product)法对加速极电源中的关键部件高频变压器进行设计.在推挽前级逆变电路中,增加去磁回路抑制变压器偏磁问题,采用分段分组绕制法减小分布电容.同时,测量和比较了不同频率下,变压器原、副边电压实验波形.结果表明:高频变压器的转换效率随频率升高而增大,当工作频率为20 kHz时,输出效率达到84%,满足了中子发生器加速极电源的要求. 相似文献
35.
洪勇 《吉林大学学报(理学版)》2019,57(2):191-198
利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用. 相似文献
36.
班主任在学生的学习生活中发挥着关键且重要的作用,做好班主任管理工作,不仅仅关系着学生基本知识的学习和掌握,同时,还会影响学生在学习阶段的世界观、价值观的养成以及意识形态的形成和发展。因此,班主任在管理学生的学习和生活过程中要采取更多合理有效的方法,其中激励法就是一种行之有效的方法,包括语言激励法、集体活动激励法、电影激励法、实践活动激励法等。 相似文献
37.
吗啡既是临床用镇痛剂,也是公认的毒品.为实现对尿液中吗啡的快速、简单、高灵敏度与高选择性检测,将多壁碳纳米管羧基化处理后,直接滴涂于打磨并表征过的玻碳电极表面,制备得到了羧基化多壁碳纳米管修饰玻碳电极(MWNTs-COOH/GCE),并采用差分脉冲吸附溶出伏安法(ASDPV)对吗啡(MOP)进行检测.结果表明,在优化了传感器的制备及检测条件(包括MWNTs-COOH的滴涂量以及富集时间、富集电位、缓冲溶液的pH等)后,得到的MWNTs-COOH/GCE检测吗啡的工作曲线回归方程为lg(I/μA)=0.687lg[c/(μmol·L-1)]-0.068 (r~2=0.992 0),线性范围为1.0×10-7~1.0×10-4 mol/L,检出限为8.0×10-8 mol/L.在使用尿酸酶除去尿液中的干扰物尿酸后,用该传感器检测实际吸毒人员尿液中吗啡的质量分数,得到的检测结果与高效液相色谱检出结果的相对误差绝对值在4.24%以内.通过t检验法发现在置信度为95%时,两种方法并无显著性差异. 相似文献
38.
为研究黄土物理力学参数对滑坡稳定性的影响,通过拟静力强度折减的方法进行红土川滑坡的模拟分析,研究了地震动输入及岩土体强度指标:黏聚力、内摩擦角对黄土-泥岩的二元结构滑坡的影响。结果表明:在地震输入为0. 70g时,接近边坡的极限状态,稳定性系数为1. 01。在此地震输入下,当黄土黏聚力为21 k Pa、内摩擦角为28°时,其稳定性系数为1. 00,可见在黄土物理力学参数相似的红土川地区,0. 70g可作为该地区参考的地震输入。并且将红土川滑坡所在区域划归成Ⅸ度区时,相对较稳定;而划归成Ⅹ度区时,稳定性系数小于1。鉴于此处已形成滑坡,则划归为Ⅹ度区更加合理。可为减轻黄土地区滑坡灾害提供基础资料与参考。 相似文献
39.
为获取精确的刮板输送机离散元模拟结果,基于回转输运试验,通过响应面法对煤料的接触参数进行修正.采用Plackett-Burman试验考察接触参数对受力及堆积角的影响,发现煤-钢静摩擦系数、煤-煤摩擦系数具有显著正效应.根据爬坡试验结果,以受力及堆积角为响应值规划Box-Behnken试验,建立受力、堆积角与显著项间的二次回归多项式,以实测数据为目标值求得最佳参数:煤-钢静摩擦系数为0.401,煤-煤静摩擦系数为0.333,煤-煤滚动摩擦系数为0.041.通过不同输运条件下的回转试验验证了参数的准确性,为刮板输送机的离散元研究提供参考. 相似文献
40.
近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献