氧化铝陶瓷激光泵浦腔的研制

采用纯度较高的白粘土、锻烧高岭土及工业氧化铝为主要原料成功地研制了氧化铝陶瓷激光泵浦腔体.采用KZJ-30型电动抗折仪、DSDB-1型数显白度计、日立340型分光光度计及XRD,SEM等现代测试技术测定了样品的理化性能和微观结构.结果表明:制备的样品的反射率高达99%以上,抗折强度达50～100MPa.     

介孔Fe-SiO2复合材料的制备及吸附协同催化性能

采用原位一步合成法,在含有模板剂、AlCl₃和H₂O的弱酸性反应体系中,引入Si源和Fe源,通过原位共沉积的方式,成功制备出Fe修饰的介孔SiO₂（Fe-SiO₂）复合材料。采用XRD、N₂吸附、FTIR、UV-vis、SEM和EDS等手段表征了介孔Fe-SiO₂复合材料样品的结构、形貌和化学组成;将所获得的介孔Fe-SiO₂复合材料用于吸附和协同催化去除水体中有机污染物亚甲基蓝（MB）;考察了Fe源添加量对介孔Fe-SiO₂复合材料结构和性能的影响。研究结果表明:合成体系中rFe:Si ≤ 0.05（摩尔比）时,所得Fe-SiO₂介孔材料保留了介孔孔道的高度有序性和大比表面积（860~889 m2·g-1）,Fe在介孔Fe-SiO₂复合材料中主要以四配位骨架掺杂的形式存在;当rFe:Si=0.1时,其比表面积下降为526 m2·g-1,Fe以骨架内和骨架外氧化物的形式共存于介孔Fe-SiO₂复合材料中。所有介孔Fe-SiO₂复合材料在去除MB的实验中均表现出很大的吸附容量和优良的多相类芬顿催化能力。其中,rFe:Si=0.05时所获得的介孔Fe-SiO₂复合材料样品性能最佳,对高浓度MB（250 mg·L-1）的吸附和催化总量达到213 mgg-1。      

纤维素纳米晶体/石墨烯复合溶液对双组份水性聚氨酯涂料性能的影响

随着大众生活品质的提升,对于水性木器涂料的性能要求也不断提高,无毒环保、力学性能优良的水性涂料在家居木制品行业的应用需求不断增多。本研究围绕水性木器涂料,以纤维素纳米晶体溶液(CNC)为分散液,以生物质源石墨烯(Gr)为涂料改性剂,开发出高硬度、高附着力、高耐磨特性的双组份水性聚氨酯涂料(2K-WPU),改善水性涂料力学性能不理想的现状,以扩大其在家居木制品行业的应用范围。研究结果表明:CNC/Gr复合溶液的添加,使2K-WPU固化后涂层的硬度、耐磨性有不同程度的提高,而光泽度有所下降。其中,涂层附着力在CNC/Gr不同添加量条件下保持1级不变;铅笔硬度由5H提高至6H;CNC质量浓度为4%,Gr添加量占比为3%时,涂层的耐磨性最好,磨耗量为0.0 453 g;涂层光泽度随CNC/Gr添加量增加,由21.8%降低至6.1%。CNC/Gr改性水性涂料的方法,绿色环保且实验步骤简单易操作,为开发性能优良的功能型水性木器涂料提供有效途径。     

浅谈塑料热收缩膜的发展

本文介绍了国内外热收缩膜的应用领域和现状,阐述了用于收缩膜生产的树脂品种及其性能特点、收缩膜机组及工艺的发展现状,对新技术新工艺进行了重点论述。     

钠基膨润土的有机改性

采用十六烷基三甲基溴化铵（CTMAB）对钠基膨润土进行了有机纳米改性。对制得的插层土进行了扫描电镜、热重分析、X-射线衍射实验分析,结果表明插层剂已进入了膨润土片层间,减量率可达23％,且片层间距由原来的1．272nm增大到2．628nm。     

K改性对Cu-Co低碳醇催化剂性能的影响

通过浸渍法制备不同K2CO3含量的K-CuCoAl催化剂,考察K含量对催化剂织构及低碳醇合成性能的影响。结果表明,K加入能中和催化剂表面的酸性;同时使催化剂对CO的线式吸附能力呈先升后降的趋势,相对应的产物中醇选择性也呈先升后降的趋势;K的负载会降低催化剂对CO的加氢反应活性。K含量对总醇收率影响呈火山型变化规律,最佳负载质量分数为0.9%。     

利用石墨尾矿研制陶瓷仿古砖

分析了石墨尾矿的化学组成、矿物组成及显微结构,然后以石墨尾矿、高岭土、页岩、钾长石、钠长石等为原料,设计并制备了陶瓷仿古砖,研究了石墨尾矿添加量对仿古砖相组成、显微结构及性能的影响。结果表明:石墨尾矿的添加量可达70%(质量分数),经1 100℃烧成的样品综合性能最优,抗折强度达90.47 MPa、吸水率为0.18%、气孔率0.44%、体积密度2.47 g/cm~3、烧成收缩6.69%,样品的相组成为钙长石、石英、透辉石和赤铁矿,以石墨尾矿为主要原料可制备满足《陶瓷砖》GB/T 4100—2015的陶瓷仿古砖。     

基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究

分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。     

基于碳纤维织物的多组分材料的电磁屏蔽性能分析

以碳纤维织物(碳布)为基体,采用丙酮浓硝酸前处理、导电聚合物表面聚合、导电炭黑涂层表面涂覆等方式制得多组分电磁屏蔽材料。分别测试经过不同方式处理的碳布的电磁屏蔽性能,通过微波远场散射强度测试,分析多组分碳布电磁屏蔽材料的屏蔽机理。     

ST14双相钢钢板的组织与性能研究

研究了ST14钢板的双相处理工艺、组织与性能。结果表明在(α γ)两相区不同温度加热淬火获得了不同F M比例的双相钢。其力学性能可通过调整双相处理工艺来调节