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《International Journal of Hydrogen Energy》2022,47(36):16121-16131
Ammonia is considered as a promising hydrogen or energy carrier. Ammonia absorption or adsorption is an important aspect for both ammonia removal, storage and separation applications. To these ends, a wide range of solid and liquid sorbents have been investigated. Among these, the deep eutectic solvent (DES) is emerging as a promising class of ammonia absorbers. Herein, we report a novel type of DES, i.e., metal-containing DESs for ammonia absorption. Specifically, the NH3 absorption capacity is enhanced by ca. 18.1–36.9% when a small amount of metal chlorides, such as MgCl2, MnCl2 etc., are added into a DES composed of resorcinol (Res) and ethylene glycol (EG). To our knowledge, the MgCl2/Res/EG (0.1:1:2) DES outperforms most of the reported DESs. The excellent NH3 absorption performances of metal–containing DESs have been attributed to the synergy of Lewis acid–base and hydrogen bonding interactions. Additionally, good reversibility and high NH3/CO2 selectivity are achieved over the MgCl2/Res/EG (0.1:1:2) DES, which enables it to be a potential NH3 absorber for further investigations. 相似文献
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Fault detection and isolation in water distribution networks is an active topic due to the nonlinearities of flow propagation and recent increases in data availability due to sensor deployment. Here, we propose an efficient two-step data driven alternative: first, we perform sensor placement taking the network topology into account; second, we use incoming sensor data to build a network model through online dictionary learning. Online learning is fast and allows tackling large networks as it processes small batches of signals at a time. This brings the benefit of continuous integration of new data into the existing network model, either in the beginning for training or in production when new data samples are gathered. The proposed algorithms show good performance in our simulations on both small and large-scale networks. 相似文献
6.
Joon‐Young Jun Sosuke Nakajima Koji Yamazaki Yuji Kawai Hajime Yasui Yasuyuki Konishi 《International Journal of Food Science & Technology》2015,50(4):871-877
Cystoseira hakodatensis is an unutilised brown algae belonging to family Sargassaceae. A crude methanol extract from the algae showed inhibitory effects on the growths of Bacillus cereus and Bacillus licheniformis. To isolate the major antimicrobial agent, a sequential active‐guided isolation procedure was applied: liquid–liquid extraction, column chromatography and bio‐autography. A marked antimicrobial agent (active α) was isolated in hydrophobic fraction and was determined to phenolics without carbohydrates and proteins by phytochemical test. Regarding the antimicrobial potential, the isolated active α showed better inhibitory effects against B. cereus and B. licheniformis at 2 and 4 times of lower concentrations (62.5 and 31.3 μg mL?1) in comparison with epigallocatechin gallate. These results showed that C. hakodatensis is a potential source of antimicrobial agent capable of preventing the growth of the two bacteria. 相似文献
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针对煤矿发生事故后传统救援监控系统无法实时对井下人员进行动态定位,导致矿井救援盲目性大、救援效率差、救援难度大等技术难题,为了进一步提高煤矿救援效率,通过技术研究,设计了一套以通信基站为核心的智能化救援监控系统,分析了该系统结构组成、工作原理,通过在担水沟煤矿井下实际应用效果来看,智能化救援监控系统对人员定位精准度达95%,实现人员动态位置三维成像,救援效率提高至80%以上,有效缩短了煤矿事故救援时间,取得了显著应用成效。 相似文献
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9.
目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献
10.
阳离子型高温酸化缓蚀剂的合成及其性能评价 总被引:3,自引:3,他引:0
针对Mannich碱型缓蚀剂存在的溶解性不好和缓蚀率不高等问题,以甲醛、环己酮和苯胺为原料,合成了一种Mannich碱型缓蚀剂CH-9,将其阳离子化后,再与丙炔醇复配,得到了阳离子型高温酸化缓蚀剂CH-10。由室内性能评价可知,CH-10在盐酸中有良好的溶解分散性;与酸液中其他添加剂如粘土稳定剂和铁离子稳定剂的配伍性良好,不会对酸化地层造成堵塞;在90℃和常压下,在20%HCl溶液中加入浓度为1%的CH-10,其对N80钢片的腐蚀速率为4.765g/(m2·h);在120℃时,浓度为2%的CH-10对N80钢片的腐蚀速率为14.30g/(m2·h),均达到了SY/T5405-1996标准中的一级标准。 相似文献