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以1-甲基咪唑和氯代正丁烷为原料,合成1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体;以醋酸锌[Zn(Ac)2]、硫酸锌(ZnSO4)和氯化锌(ZnCl2)为锌源,在1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体和丙氨酸体系中与硝酸铈反应,经水热合成法制备得到Ce掺杂的纳米ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见光吸收光谱(UV-Vis)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱分析(XPS)和红外光谱(FT-IR)对产品进行表征。以亚甲基蓝(MB)为目标降解物,采用UV-Vis检测,考察了Ce掺杂的纳米ZnO的光催化活性。研究表明,焙烧温度对光催化的晶体结构和光催化活性产生较大的影响;2%Ce/ZnO、焙烧温度为500℃、催化时间为30 min、亚甲基蓝用量0.05 g、pH值为10时降解率可达99.5%以上。 相似文献
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为了研究离子侵蚀对再生混凝土多重界面过渡区的影响,借助SEM和EDS,以Ca元素和Si元素为特征元素进行面扫描,实现了对骨料和砂浆基体的区分,发现了经NaCl溶液和Na2SO4溶液浸泡60 d后的再生混凝土界面过渡区趋于疏松;以S元素和Cl元素为示踪元素,观察到其在界面区的富集,证明了界面过渡区是离子侵蚀的主要通道;浸泡60 d后界面区显微硬度分别下降约70%和20%,界面过渡区宽度分别增加约50%和20%.研究实现了对离子侵蚀后再生混凝土界面过渡区位置和范围的界定,且表现出与显微硬度结果的一致性. 相似文献
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秦二厂一号机组设备冷却水系统的氟离子含量异常升高至100μg/L以上,较大的分析偏差将会影响对系统水质变化的准确判断。根据调查发现,实验室分析氟离子的精密度均值为5.5%,超出国标的要求。文章从离子色谱法分析氟离子的分析条件及参数入手,通过数据调查和分析实验,找到了氟离子分析精密度偏低的两个主要因素,并制定相应对策。通过实施成功将离子色谱法分析氟离子的精密度降至小于2.0%的良好水平,为有效检测系统水质,保证设备系统的有效性提供了积极的支持。 相似文献
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以1-氨丙基-3-甲基咪唑溴盐和L-赖氨酸为原料,采用两步法合成了一种新型多氨基功能化离子液体1-氨丙基-3-甲基咪唑赖氨酸([APmim][Lys]),用于对CO_2的吸收,采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、热重分析(TGA)等对其进行表征。采用单因素法研究浓度和温度对离子液体吸收CO_2效果的影响;探讨了该离子液体的循环稳定性。结果发现:在30℃时,质量分数为20%的[APmim][Lys]离子吸收液具有较好的吸收效果,对CO_2的吸收量可达1.72 mol/mol IL;经过7次循环吸收-解吸操作,吸收率仍高于89.5%,具有良好的循环稳定性。 相似文献
47.
准东煤灰分含量低、着火温度低、燃尽性能优良,是优良的动力用煤,但准东煤灰中碱/碱土金属含量高,在燃烧过程中易挥发进入气相并冷凝在受热面上从而强化锅炉的沾污、结渣过程,要实现安全、高效、洁净燃用准东煤,需对准东煤燃烧过程中矿物尤其是碱/碱土金属转化特性和灰熔融特性进行研究。对准东煤中碱/碱土金属(AAEM)赋存形态及燃用过程中AAEM的迁移转化、煤灰熔融特性、准东煤结渣、沾污机理等研究进展进行了介绍,总结了锅炉结渣、沾污关键影响因素及目前常用的防控方法。由于实验样品和条件的差异,AAEM在煤燃烧过程中的释放、转化特性及其对灰熔融特性的影响尚未有一致结论;对于AAEM释放多采用热力学平衡计算,相应的动力学模型缺乏深入研究;由于燃烧试验台实验工况与实际锅炉烟气组分、热参数等存在一定差异,燃烧试验台获得的结渣、积灰特性能否反映真实锅炉情况有待验证;实际锅炉沉积样品分析面临锅炉工况调整困难、可重复性差等问题,需对锅炉实际结渣污特性进行深入研究;锅炉设计、掺烧、参数调整等方法仅能减轻准东煤结渣、沾污等问题,为实现准东煤的安全、高效、洁净利用,仍需更加深入的研究煤灰结渣、沾污机理。应加强灰化温度、气氛等对煤热转化中AAEM的释放和转化特性影响的系统研究,进一步开展AAEM在煤热转化过程中的释放、矿物转化动力学模型研究,同时,需针对温度、气氛、煤灰组分等对准东煤结渣、沾污的影响规律开展更加细致地研究,为结渣、沾污防控提供支持。 相似文献
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阐述了钙镁在线分析仪的在线分析原理,提出了分析时的技术指标,介绍了钙镁在线分析仪在离子膜电解盐水系统中的应用情况,指出了该分析仪对树脂塔和离子膜的长周期平稳运行的意义及为氯碱生产提供的安全保障。 相似文献
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综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。 相似文献