钌基碱性电解水制氢催化剂研究进展

碱性电解水具有操作易实现、设备费用低和寿命长的特点,是目前应用最广泛的将可再生资源转化为氢能的技术。但电解水存在能耗高的问题,因此需要高效催化剂提高能量转化效率。钌具有与铂相近的金属-氢键强度,是极具前景的制氢催化剂。综述了近年来钌基催化剂的制备及其碱性电解水制氢反应的最新研究进展。与廉价过渡金属材料相比,钌基催化剂具有优异的电化学活性和稳定性,是一种很有前景的析氢材料。以目前主要研究的钌金属及其合金、钌基磷化物、钌基硫化物、钌基硒化物为代表,分别进行了简要的介绍和评价,最后提出了钌基电催化剂在制氢应用中存在的问题和未来的发展方向。     

纤维质原料制乙醇的关键技术

从我国的基本国情出发,提出纤维质原料是我国生产燃料乙醇最可靠的原料。从纤维质原料制燃料乙醇关键技术环节上,分析了原料资源量、原料预处理、高效水解、先进发酵工艺技术的发展趋势和所存在的问题,并在分析各环节存在问题的基础上,对发展纤维质原料的关键技术提出了一些建议。     

第二代生物柴油的研究现状与展望

分析了制备第二代生物柴油的反应机理,叙述了第二代生物柴油三种主要生产工艺,即油脂直接加氢脱氧工艺、加氢脱氧临氢再异构工艺和柴油掺炼工艺,归纳了3种工艺的优缺点,指出了第二代生物柴油发展面临的问题及解决方向,并对第三代生物柴油的发展现状与前景进行了综述与讨论。     

基于优化随机森林的H2S腐蚀产物类型及腐蚀速率预测

目的研究H2S环境下碳钢腐蚀产物类型及失重腐蚀速率预测模型,为含硫油气田管道腐蚀防护设计与选材提供依据。方法整合H2S腐蚀模拟实验数据,采用随机森林算法对各腐蚀因素重要性进行排序,一方面以腐蚀产物类型为输出量,通过随机森林分类算法建立硫铁腐蚀产物类别预测模型,另一方面以腐蚀速率为输出量,通过随机森林回归算法建立腐蚀速率预测模型,并与其他模型进行比较。运用网格搜索方法对各类算法的超参数进行优选,以提高预测可靠性。结果随机森林算法得出的影响H2S腐蚀产物类型的因素重要性排序为:H2S分压、温度、pH值、实验周期、总压、CO2分压。基于网格搜索优化的随机森林分类模型交叉验证得分超过0.9,f1得分达到0.96,优于其他三种常用分类模型。采用网格搜索优化的随机森林回归模型预测结果与实际值的均方误差为0.86%。相关系数R值为0.979,优于其他两个回归模型。结论网格搜索优化后的随机森林分类、回归模型对含H2S复杂环境下的碳钢腐蚀产物类型及腐蚀速率预测准确性较高,能够为油气田管道腐蚀防护提供参考。