公平关切下具有CSR意识的闭环供应链定价决策

研究公平关切及企业社会责任(CSR)意识对闭环供应链定价决策的影响,分别在零售商考虑不利公平关切以及有利公平关切两种情形下,构建了考虑制造商CSR意识的闭环供应链定价决策模型,分析了制造商的CSR意识及零售商的公平关切行为对新产品定价及废旧产品回收的影响.研究表明无论在何种情形下,制造商的CSR意识均有利于降低新产品批...     

废旧聚氨酯泡沫降解研究

利用双组份二醇的醇解剂对废旧高黑料高强度聚氨酯制品进行化学方法降解处理,利用低聚物多元混合醇使得到的产物可以更好地代替多元醇进行再利用制备新型聚氨酯材料。同时,对得到的降解产物进行粘度﹑羟值与红外光谱的测定分析,从而分析出双组份醇解剂配方对新型聚氨酯材料的降解效率,同时对制备出来的新型聚氨酯材料的密度﹑吸水率、抗压强度、进行测试分析,最终通过实验探索出最佳的降解配方,得到性能优良的聚氨酯产品,通过测试得到的最优配方为当EG与DEG质量比为1∶1的醇解剂,与催化剂为0.3%氢氧化钾和0.02%的自制钛系催化剂作为复合催化剂时,得到新型聚氨酯材料其抗压强度符合行业标准。     

废旧沥青路面混合料再生利用的试验方法探讨

利用水泥处治废旧沥青混合料属于沥青路面冷再生的范畴,本文设计了一系列室内试验,分剐对原材料和再生混合料的物理力学特性进行了研究,对再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量和劈裂强度等主要力学指标进行了实验研究。     

N235萃取分离废旧镉镍电池中钴和镍的研究

研究用萃取剂N235萃取分离度旧镉镍电池中钴镍的基本特性及主要影响因素．结果表明，酸液的浓度和溶液中氯离子的浓度是主要影响因素，用水作为反萃取剂，经过两级反萃，可以使得钴的反萃取率达到99．6％．并对回收制血Ni(OH)2产品进行了初步的探讨．     

废旧塑料泡沫微波法制备对硝基苯甲酸

废旧塑料泡沫(PSF)作为一种白色污染,其处理、回收和利用一直是社会关注的问题.以废旧泡沫为原料,在催化剂的作用下,成功通过微波手段使废旧泡沫转化为高附加值的精细化工产品--对硝基苯甲酸(PNBA).探讨了各因素对硝基苯甲酸产率的影响.在HNO3质量分数为73%,HNO3与PSF质量比为9.5∶1,反应温度200℃,反应压力2MPa,碱金属盐组合催化剂质量分数为0.1%,反应时间为60min的条件下,PNBA产率达到最大80%,产品纯度为99.2%.     

废旧电池溶胶-凝胶法制备Mn-Zn铁氧体的研究

以硝酸溶解废旧碱性锌锰电池所得的溶液为原料,用溶胶-凝胶法制备出了具有尖晶石结构的Mn-Zn铁氧体.借助于XRD、IR和SEM技术,对制备过程进行跟踪检测并对纳米晶铁氧体的晶体形貌进行表征.研究表明:制备Mn-Zn铁氧体的适宜条件为:金属离子和柠檬酸的比例为1:1(mol),pH=5.0,干凝胶煅烧时间为2h,煅烧温度为650℃;所得产物基本为球形,具有粒径小,分散均匀的特点.     

基于多种群遗传算法的废旧手机拆卸序列规划

为解决废旧智能手机对环境的污染问题，高效率求解废旧智能手机完全拆卸序列最优方案，文章针对废旧手机完全拆卸提出一种多种群遗传算法。根据废旧智能手机的连接特点，建立废旧智能手机拆卸混合图模型，并利用该模型描述约束关系，同时考虑紧固件的连接关系；提出一种拆卸可行性评估方法，建立拆卸时间、拆卸利润、拆卸能耗等多目标优化数学模型，并利用多种群遗传算法进行优化分析；以“小米5”手机为例验证提出算法的可行性，并分析多目标不同权重系数对生成结果的影响。结果表明：与人工经验拆卸相比，优化后拆卸手机成本利润提高0.303 5元/台，拆卸时间缩短30 s/台，拆卸人工能耗减少0.272 J;多种群比单种群收敛速度更快；相较于并行拆解，废旧智能手机等小型精密电子产品更适合于串行序列拆解。     

涤纶化学降解单体产物的高效结晶提纯研究

为了解决废旧涤纶(PET)纺织品乙二醇醇解法循环利用中存在的醇解产物对苯二甲酸二乙二醇酯(BHET)纯化困难的问题，通过研究BHET晶体的独特的相变性质，发展了BHET纯化新技术.实验结果表明，对结晶的、醇解反应产物BHET使用减压升华操作，在1.33 kPa,130℃的条件下，可获得纯度达99.7%，收率达86.4%，白度(L^*值)达99.8的纯化BHET.回收所得的BHET可再缩聚制备再生PET.该再生PET在相同条件下与由石油基BHET缩聚所制得的PET具有类似的性质，包括白度、分子量及分子量分布等.本文还验证了该种醇解法回收废旧涤纶纺织品的技术的普适性：考察各种含有不同成分及颜色的涤纶纺织品样品的醇解行为及产物分离纯化效果.所研究的BHET纯化方法步骤短、产物纯度高、不额外使用有毒化学试剂，并有效地克服了粉末状BHET在加热纯化时容易发生缩聚的关键难题，为高品质回收废旧涤纶纺织品提供了一种新的路径.     

基于CNN的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究

我国每年产生废旧纺织品超过2 600多万吨，且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势，而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确，而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下，利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1 060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图，利用卷积神经网络方法，依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练，建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型，其二维模型较优，该模型是将901～2 500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像，再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值，取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮，每次取32个样...     

采用包覆和掺杂同步改性策略修复废旧LiFePO4制备高性能正极材料

随着新能源汽车的日渐普及导致动力电池的需求量和报废量呈现爆发式增长，对废旧电池正极材料进行修复再生利用具有重要的环保和经济意义。通过传统浸出方式回收正极材料中有价金属能够实现正极材料的资源化利用，但存在流程复杂、经济效益低、污染严重等问题；而仅通过补锂的方式修复得到的再生正极材料存在循环稳定性差的缺陷。本研究通过固相烧结法补充废旧LiFePO₄中损失的锂离子，并加入葡萄糖促进 Fe3+还原的同时在LiFePO₄表面形成碳包覆层。此外，在补锂过程中加入Mg2+实现修复再生和掺杂改性同步进行。结果表明，再生过程中同步掺入Mg2+可以明显提高晶体结构稳定性以及锂离子扩散系数。再生LiFePO₄正极材料表现出优异的电化学性能。在1 C倍率下，Mg-RLFP的首次放电容量为131.8 mAh?g?1，200圈和400圈容量保持率分别达到98.8%和92.2%；在0.1 C和10 C的倍率下，Mg-RLFP的放电容量分别为142.9·mAh?g?1和95.5 mAh?g?1。研究结果表明，补锂过程中采用碳包覆与镁离子掺杂同步改性的策略能够有效地修复废旧LiFePO₄正极材料。