降解没食子酸制备焦性没食子酸的菌种筛选及工艺条件

通过研究不同微生物菌属——肠杆菌属(Enterobacer spp.)、柠檬酸杆菌属(Citrobacter spp.)菌株在CDM培养基中经底物诱导降解没食子酸生产焦性没食子酸,筛选出产气肠杆菌(Enterobacer aerogenes)为焦性没食子酸高产菌种。对发酵温度、底物浓度、初始发酵液p H等单因素对焦性没食子酸收率的影响进行了分析,并采用Box-Behnken实验设计进行三因素三水平的响应面分析及模型修正,确定了产气肠杆菌(Enterobacer aerogenes)降解没食子酸的最佳发酵条件。结果表明,在发酵温度为32℃、底物质量分数为0.32%、初始发酵液p H=6.0时,焦性没食子酸收率最大为77.86%,优于同等条件下的化学法及其他复杂的生物法,为微生物法降解没食子酸生产焦性没食子酸的规模化生产提供参考。     

超声辐射下酸性离子液体催化合成1,1-二乙酸酯

室温无溶剂超声辐射下,以功能化酸性离子液体[C3SO3Hnhm][HSO4]为催化剂、芳香醛和乙酸酐为原料合成1,1-二乙酸酯。通过单因素试验优化了反应条件,研究了该离子液体的重复使用性能及催化剂的底物适用性。结果表明,当苯甲醛与乙酸酐的摩尔比为1∶2.3,20℃超声辐射反应15 min,催化剂用量为苯甲醛物质的量的1%时,收率可达96%以上;[C3SO3Hnhm][HSO4]重复使用5次,其催化活性下降不明显;将[C3SO3Hnhm][HSO4]用于其他芳香醛的催化,收率为84%~98%。     

小身材有大力量

必须承认，对于家庭用户来说，台式机这个市场正在迅速的萎缩，甚至我们几乎无法找到一款台式机购买回家，然而在某些应用的需求下，一体机并不一定能够替代台式机的地位，不信？咱们一起研究一下．小机箱的秒用 AcerVeritonC630虽然定位为商用台式机，不过如果你像我一样希望把一台电脑放在电视柜中的时候，AcerVeritonC630的确是一个不错的选择，它的各方面设计都挺适合我这样的应用形式的。     

一样的轻薄 不一样的上网本——Acer Aspire One 521

按照我们对“上网本”的印象，上网本是一个看上去足够时尚的“玩物虽然上网本具备时尚，小巧，便携，节能等一系列优点，但是其性能甚至功能上的不足同样被我们诟病。     

数字化管道技术在在役输气管道上的应用研究

我国在役输气管道自动化,数字化管理水平普遍偏低,数字化管道技术可以大大提高管道的管理效率。通过介绍数字化管道的概念及包含的内容,将数字化管道技术引入在役输气管道。指出数字化管道技术应用于在役输气管道主要是建立管理信息系统(MIS系统)、SCADA系统、仿真系统相结合,集自动化控制、仿真模拟及信息管理于一体的管道运行管理系统。介绍了各系统的组成和功能;讨论了构建系统所需的支撑技术,证明了数字化管道技术应用于在役输气管道的可行性。针对我国现役输气管道的现状,指出数字化管道技术具有广阔的应用前景。     

多孔介质内甲烷超绝热燃烧制氢联合概率密度模拟

为探索甲烷在多孔介质内超绝热燃烧裂解制氢的机理，采用计算流体力学与详细化学反应机理相结合的方法，使用标准k-ε湍流模型、联合概率密度函数和一个20组分，84步基元反应的详细化学反应机理，模拟了甲烷在直径为3 mm的Al₂O₃圆球堆积成的多孔介质内的燃烧，模拟结果与试验数据基本吻合。模拟结果显示：多孔介质内甲烷的燃烧温度比绝热燃烧温度超出数百摄氏度，富燃条件下氢气和一氧化碳大量生成。另外，采用的详细化学反应机理适用于多孔介质内甲烷燃烧时各向异性火焰的数值模拟。     

一种新的遥感图像混合像元分解方法

提出一种新的遥感图像混合像元分解方法,通过最小化一种带约束条件的能量函数,可实现多通道遥感图像中混合像元更精确的分解.同时针对所提议的算法进行了模拟和实际数据的实验验证,并将结果与BP神经网络的分解结果进行比较,结果表明,本文所提出的带约束条件的能量函数最小化方法在分解准确性和抗噪声能力方面,明显优于基于BP神经网络的分解方法.     

当屏幕更宽阔——Dell Ultrasharp U2913WM

记得之前显示器从方变宽的过程让很多人都不能适应，而当我们习惯了16：9或16：10的屏幕之后，Dell再一次挑战了我们的视觉习惯，带来了更宽UltraSharpU2913WM。     

根据爆口特征判断爆管原因

锅炉四管爆漏是锅炉运行中经常遇到的一个影响机组安全稳定运行的问题，原因较复杂，涉及多门交叉学科，往往难以对其产生的原因作出正确判断。采用“快速”抢修办法，不能根本解决事故，以致可能造成相同原因的爆管再次发生，带来不必要的损失。本文针对现场多见的爆管特性，对根据爆口特征判断爆管原因的方法进行了综述。     

基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化

考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求，采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温
度模型。神经网络的输入变量为7个，即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O & K2O的质
量分数。以煤灰软化温度作为目标函数，采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中
氧化物的组成。广义回归神经网络仅需30个训练样本，最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%。优化结
果表明，掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点；而增加Al2O3的质量分
数可以提高煤灰熔点。