Ag_3PO_4/ZnO纳米线阵列复合光催化剂的研制及光催化降解罗丹明B研究

水热法制备了ZnO纳米线阵列后,用逐级化学浴沉积法将Ag3PO4沉积在阵列上形成Ag3PO4/ZnO纳米线阵列复合光催化剂。运用XRD、SEM、EDS、紫外-可见漫反射光谱、光电流性能测试、光催化降解等技术手段对Ag3PO4/ZnO纳米线阵列的形貌结构、光电性能等进行表征。探讨了逐级化学浴沉积Ag3PO4的次数对其光催化效率的影响。光电性能测试表明,Ag3PO4/ZnO纳米线阵列具有比纯ZnO纳米线阵列更高的光生电流密度,光响应更好。与纯ZnO纳米线阵列相比,Ag3PO4/ZnO纳米线阵列材料对罗丹明B的光降解效率显著提高,降解速度是纯ZnO纳米线阵列的7.7倍,沉积5次的复合阵列的光催化活性最高。     

淬火工艺参数对BR1500HS材料性能与微观组织的影响规律研究

通过高温拉伸实验研究了BR1500HS高强钢在不同加热温度与保温时间下的抗拉强度、硬度及真实应力-应变曲线,并通过光学显微镜观察了不同淬火温度下的微观组织结构,利用扫描电子显微镜SEM分析了淬后材料的断口形貌。得出了不同的淬火工艺参数对BR1500HS抗拉强度、硬度、真实应力-应变曲线、微观组织结构以及断口形貌的影响规律。在奥氏体化温度为900℃并保温2 min时淬火,材料硬度和抗拉强度均达到峰值,延展性也最好;在850~920℃温度区间韧窝断口形貌较好;淬火温度超过Ac3(811℃)且在保温时间足够长时,可使试样中的铁素体和珠光体完全转变为奥氏体,淬后试样的组织为完全的马氏体。这为实际生产的工艺参数选择提供了指导。     

电视新闻编辑综合素质探新

电视新闻编辑工作是电视制作的重要环节,是一项具有高度创造性的工作.编辑按照新闻的价值进行组合和编排,做好新闻素材的深加工,对提升电视新闻节目的核心竞争力有重要作用.这就要求电视新闻编辑具有较高的综合素质.     

聚酯纤维低聚物的存在、分析及最小化

着色聚酯纤维在进一步处理加工中的低聚物问题与纤维本身一样古老,至今仍未解决。到目前为止,由于聚酯纤维重要性的持续增长,已成为最重要的合成纤维,依据目前研究水平,应该弄明低聚物问题真相,采取实用分析技术,找出最有效的应对措施。本文正是这一目的,并且为后整理研究工作者了解、分析并控制低聚物提供一种手段。     

不同结构分散染料微胶囊化前后染色性能

为探讨不同结构分散染料微胶囊化前后对涤纶织物染色性能的影响,对偶氮、蒽醌、杂环型分散染料微胶囊化前后的上染曲线、提升力、色牢度、移染率等方面进行研究,并测定染色废水的CODCr值。结果表明：蒽醌型微胶囊分散染料提升力较高,不同染料结构对其他性能无明显影响;分散染料的微胶囊化明显提升了染色织物色牢度,大大降低了染色废水的CODCr值,但对上染曲线,提升力无明显影响。     

高效液相色谱-蒸发光散射法同时测定山银花提取物中5种皂苷的含量

目的建立高效液相色谱-蒸发光散射法(high performance liquid chromatography-evaporative light scattering,HPLC-ELSD)同时测定山银花提取物中5种皂苷的含量的分析方法。方法采用Agilent ZORBAX SB-C_(18)(250 mm×4.6 mm, 5μm),以乙腈-0.1%甲酸溶液作为流动相进行梯度洗脱,流速为0.8 mL/min,柱温为30℃,漂移管温度为60℃。结果 5种皂苷(灰毡毛忍冬皂苷乙、灰毡毛忍冬皂苷甲、川续断皂苷乙、灰毡毛忍冬次皂苷乙和灰毡毛忍冬次皂苷甲)在一定范围内线性关系良好(r为0.9989～0.9999),回收率为95.74%～97.02%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为0.9%～1.4%(n=6)。结论本法简便、可靠、准确,适用于山银花提取物的质量控制。     

山银花中绿原酸类化合物的提取工艺优化

目的优化山银花中绿原酸类化合物的提取工艺。方法取一定量粉碎过筛后的山银花,通过单因素实验比较提取溶剂、提取料液比及提取次数对提取物的影响,以绿原酸类化合物的含量及干膏得率为评定指标,探讨适宜的提取工艺。结果以水为提取溶剂,按料液比1:20(m:V)煎煮2次,每次1h,煎液过滤,合并滤液,减压浓缩至相对密度为1.13～1.18(60℃),干燥后的山银花提取物,绿原酸类化合物的含量(95.04%)及干膏得率(42.17%)均较高。结论该提取方法简便可行,可作为山银花的粗取工艺。     

基于深度学习的变压器局部放电模式识别研究

针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。     

抽水蓄能行业信息系统优化与提升方法研究

正按照国家能源局发布的《水电发展"十三五"规划》提出,"十三五"期间,全国新开工抽水蓄能电站各6000万k W左右,2020年抽水蓄能装机容量4000万k W,抽水蓄能行业迎来的巨大的发展机遇。国网新源控股有限公司(以下简称"新源公司")承载着加快、加速抽水蓄能行业快速发展,支撑"十三五"抽水蓄能电站建设任务顺利实现的历史使命,新源公司代表着国内抽水蓄能行业发展的最高水平;面对新的挑战,新源公司提     

一种适用于小水电富集区域的广域备自投系统智能控制方法

针对小水电富集区域电网发生故障后区域内仍有电压,不满足备自投系统的触发条件的问题,结合地区调度现有的电力系统自动化软件和硬件设施基础条件,并根据广域备自投系统的构想,提出了一种适合小水电富集区域电网的广域备自投系统智能控制方法。