Au/TS-1的合成及其对环己烷氧化反应的影响

用不同的:实验方法制备得到了钛硅负载金催化剂(Au/TS-1).并用于催化环己烷液相选择氧化反应。发现以无机钛硅为原料水热合成得到的Au/TS-1催化剂具有良好的催化性能;在反应体系中以氧气作为氧化剂,考察了反应时间、温度、压力等因素对催化剂活性的影响。结果表明,当叔丁基过氧化氢用量为0.04 g时,在150℃,1.0 MPa的条件下反应2.5 h,环己烷的转化率达到了9.42%,目的产物(环己醇、环己酮和环己基过氧化氢)的选择性为89.38%。     

用石灰碳化煤球渣代替粘土配料生产水泥

石灰碳化煤球渣是合成氨厂排放的废渣,以它代替粘土配料生产标号325号以上的水泥,对处理大量的废渣、降低水泥熟料煤耗和部分石灰石耗、降低水泥成本、发展建材生产具有重要意义。一、石灰碳化煤球渣的化学成分及性质     

臭氧对钼酸盐和聚磷酸盐阻垢效果的影响研究

结垢是工业循环冷却水运行中最常出现的问题,对正常的工业生产会造成一定的危害。本试验采用水处理剂阻垢性能的测定———CaCO3沉积法对Na2MoO4.2H2O、聚磷酸钠的阻垢效果进行试验研究。采用Na2MoO4.2H2O和聚磷酸钠作为单一的水处理阻垢药剂时,若要达到85%的阻垢效果,两种药剂的投加量分别至少要400mg.L-1和40mg.L-1,在使用两种药剂的同时通入O3,则Na2MoO4.2H2O和聚磷酸钠的药量分别在20mg.L-1和30mg.L-1左右即可达到国家标准。结果显示,在O3的协同作用下,减少了药剂的使用量,提高了阻垢效果。     

H_5N_1亚型禽流感病毒血凝素基因的克隆及分子进化分析

目的　克隆H5N1 亚型禽流感病毒HA基因并进行分子进化分析。方法　应用RT PCR方法 ,以 2株H5N1 亚型禽流感病毒RNA为模板 ,扩增了HA全基因cDNA。将HAcDNA基因克隆于pUCm T载体 ,并对其进行了测序。结果　所克隆的HA基因全长为 1731bp ,共编码 5 6 8个氨基酸。将该毒株与其它 10株H5亚型禽流感病毒HA基因序列核苷酸及氨基酸进行比较 ,其核苷酸同源性在 80 5 %～ 99 2 %之间 ,氨基酸序列同源性在 89 4 %～98 6 %之间。高致病性毒株HA基因裂解位点存在多个碱性氨基酸插入。结论　为禽流感基因工程疫苗的研制奠定了基础 ,同时通过分子进化分析也揭示了各毒株间的亲缘关系。     

一种面向大规模URL过滤的多模式串匹配算法

对大量有害的URL进行过滤,是目前网络安全应用系统中所亟需的关键技术.使用经典的串匹配算法检测庞大的URL规则集,需要消耗大量的计算资源和存储资源,性能十分低下.该文设计了一种适合于大规模URL过滤的多模式串匹配算法——SOGOPT.该算法在经典的SOG算法基础上,针对URL规则的特点,提出了最优窗口选择、模式串分组规约这两种优化技术,大幅度提高了SOG算法的匹配速度,在大规模URL规则集上效果尤其显著.该文设计的算法非常适合于大规模(100万级)URL实时在线匹配的应用环境.     

基于离散Fréchet距离和SVM的短期负荷预测

针对支持向量机在电力系统短期负荷预测中,预测模型的精度易受训练样本数据的影响,且训练时间长的问题,本文提出1种基于离散Frechet距离和支持向量机相结合的预测方法,通过建立离散曲线相似性的数学模型,找出与基准日负荷曲线形状相似的历史日负荷曲线,以相似日的负荷数据及相应的气温、星期类型等影响因素作为训练样本对支持向量机进行训练,有效地减少了训练数据量,使得训练样本更具针对性。采用East-SlovakiaPowerDistributionCompany提供的负荷数据对提出的模型进行验证,并与标准支持向量机的预测结果对比,本文的方法能够科学合理地选取相似日,提高了支持向量机短期负荷预测的精度。     

乳山硫铁矿破碎工艺的改进

原矿含泥量大造成设备的堵塞。根据现场生产实际改用粉碎后的矿粒直接给入扇形孔条筛，筛下可调刮板使细粒均匀分布在皮带下面，粗粒复盖其上。物料到达皮带首轮处，使其呈抛掷状态，然后利用分离挡板除去细粒。首轮的直径和转速是按粒度分离的决定因素。分离细粒级后使中碎机生产能力增大，降低能耗，减少磨损，提高了设备运转率。     

引进设备与技术的价格确定

探讨了引进设备与技术的价格计算方法，对当前尚未明确的取费基数及计算公式进行了确认，对国外运输费、国外运输保险费、关税等从属费用的计取进行了规范。     

城市生活污水回用作循环冷却水的缓蚀研究

在城市生活污水回用作循环冷却水系统中,利用失重法对钼酸钠和聚磷酸钠两种缓蚀剂的缓蚀效果进行试验研究.从缓蚀的角度,为城市生活污水回用作循环冷却水提供试验依据.     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。