基于WLF方程的硬质聚氨酯泡沫塑料贮存寿命评估

硬质聚氨酯泡沫塑料是聚氨酯材料体系中最重要的品种之一，它是以聚氨酯树脂为基体，经发泡工艺制作而成的泡沫材料。由于硬质聚氨酯泡沫塑料在使用过程中有可能发生老化而导致其力学性能发生变化，因而老化性能的研究和贮存寿命的评估是硬质聚氨酯泡沫塑料的一个重要研究方向。     

泡沫分离,带溶剂萃取和沉淀法提取庆大霉素

研究了用文题法从水相中分离砂大霉素的各种操作因素对分离过程的影响。在最适条件下，种方法对庆大霉素配制液的收率分别为７２％，８８％，８７％，无机盐能使沉淀收率提高。将上述３法用于发酵液时，泡沫法和萃取法的收率均有显著降低，而沉淀法依然能达到很高的收率，ψ＝捍沉淀率约为１００％．     

泡沫铅对VRLA电池负极活性物质结构及性能影响

0引言随着36V/42V汽车电源系统的提出,新一轮汽车用电池的竞争不断加剧。从目前情况看,铅酸电池由于具有成本低廉,使用可靠,原材料来源丰富,铅回收率可高达98%等优点,因此成为电动车电源最实际的选择之一[1]。但作为电动车用电池,需要克服其比能量低、充电接受能力差和负极硫酸盐化等缺点。为此各国科学家开展了大量的研究工作。最近报道用铸造多孔体作为敞口铅酸电池的集流体,它的比表面积为14cm2·cm-3,正极活性物质利用率上升到50%,远高于传统的铸造板栅[2]。在铅酸电池集流体研究领域里另一个重大进步,就是以R V C(R etic-ulated V i…     

表面膨胀粘度的测定研究

用不同浓度的NaCl和表面活性剂直链的十二烷基苯磺酸钠(LAS)、稳定剂聚丙烯酰胺和水所组成的泡沫体系为研究对象,通过表面压松弛的方法,利用计算机数据拟合,得到了计算表面膨胀粘度的方法。     

光敏型季铵盐类阳离子表面活性剂的合成及表面活性和泡沫性质

本文报道了一种光敏型的阳离子表面活性剂（AZO），其分子结构中含有偶氮苯基团，并研究了光照对表面活性和泡沫性能的影响。经紫外光照射后，表面活性剂的饱和吸附量（Г_max）减小，临界胶束浓度（cmc）、最低表面张力（γ_cmc）和分子极限占有面积（A_min）增大；气泡数目增多，直径变小，发泡能力和泡沫稳定性降低。实验结果证实，该表面活性剂的表面活性和泡沫稳定性可以用光照进行调控。     

磷酸酯甜菜碱两性表面活性剂的合成与性能

磷酸酯甜菜碱从皮肤溶出的氨基酸量少,脱脂低,毒性和刺激性低,易降解,是一类性能优良两性表面活性剂[1,2]。它的合成大多以长链卤烷或胺为原料,成本较高。本文以高级脂肪醇、氯乙醇以及二甲胺为原料、P2O5为磷酸化剂,合成了C12H25OCH2CH(OOCCH3)CH2N+(CH3)2CH2CH2OP(O)(O )(OH)磷酸酯甜菜碱。测定了表面张力、泡沫性能、钙皂分散力及增溶能力。1　合成十二烷基缩水甘油醚(Ⅰ)[2]　在500ml三颈烧瓶中加入月桂醇0 2mol,正已烷200ml和四丁基溴化铵0 01mol;在室温和强烈搅拌下加入50%的NaOH水溶液48g,滴加环氧氯丙烷0 4mol后升…     

水相中乙醇对胶体泡沫性质的影响

用不同比例的水-乙醇混合物作水相制备了胶体泡沫（CLA）,实验观察并测定了CLA的形态、粒径分布、半衰期、Zeta电位、水相溶液的粘度和水相/油相之间的界面张力等性质.结果表明，水相中加入乙醇会影响CLA的稳定性和粒径大小,但对CLA的Zeta电位影响不大.乙醇对CLA稳定性的影响主要是由于乙醇分子嵌入到界面膜中导致膜的强度变化以及水相粘度发生变化导致CLA粒子间隙的排液过程发生变化.     

冷再生泡沫沥青混合料水稳定性研究分析

通过控制新集料掺加比例、泡沫沥青用量、水泥剂量、集料温度和抗剥落剂等,研究各因素对冷再生泡沫沥青混合料的路用性能和水稳定的影响,并揭示其微观机理.结果表明,旧料利用率、泡沫沥青用量、水泥剂量和抗剥落剂宜分别控制在50%～75%、 2.5%～3.0%、 1.0%～1.5%和0.5%左右.此外,适当提高集料温度,有助于提高泡沫沥青分散均匀性,从而提升冷再生泡沫沥青混合料的水稳定性.泡沫沥青用量和水泥剂量是冷再生泡沫沥青混合料水稳定的关键因素.尽量使泡沫沥青分散均匀,避免产生结团现象,是保证冷再生泡沫沥青混合料水稳定性的基础,进一步通过水泥补强作用,可获得良好的水稳定性.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.