脱硫剂反应活性综合评价体系的研究

该文将流化床燃烧脱硫剂的微观结构与反应性能有机地结合在一起，选取了化学成分和微观孔结构特性两类参数作为预测和评估脱硫剂反应活性的基本指标，采用主成分分析方法对5种钙基脱硫剂样本建立了综合评价标准与体系，为评价脱剂的反应性能提供统指标，同时为优化选取高效脱硫剂提供理论基础。     

燃煤脱硫剂孔隙结构分形特性的研究

脱硫剂孔结构特性对脱硫性能有着重要的影响,其煅烧后的多孔结构是具有自相似性的分形结构.选取4种钙基脱硫剂,在压汞分析实验的基础上,对脱硫剂孔结构的分形特性进行研究,提出了脱硫剂孔隙分形维数的计算方法,并探讨了煅烧温度对分形维数的影响.     

四丁基氯化铵水合物的蓄冷特性

探讨了一种新型季铵盐——四丁基氯化铵的水合物作为蓄冷工质的可行性,对其蓄冷特性进行了实验研究:研究了溶液浓度、循环次数及添加成核剂硼砂对四丁基氯化铵水合物的生长特性的影响。实验结果表明:浓度为40%的TBAC溶液相变过程相对稳定,更适合空调蓄冷工况;添加成核剂硼砂使TBAC溶液的相变温度降低了2℃,结晶过冷度减小2℃;经过多次重复水合反应后,溶液在结晶过程中的过冷度减小了1.5℃,相变温度无变化。利用DSC测试得到四丁基氯化铵水合物相变温度为10.41℃,相变潜热为197.707J.g-1。     

气体水合物分解热的研究进展

气体水合物作为新一代蓄冷介质,在空调蓄冷领域有良好的应用前景.其分解热是重要的热物性之一,对蓄冷系统的设计至关重要.介绍了国内外气体水合物分解热的研究进展,列出了气体水合物分解热的测量、计算方法以及影响气体水合物分解热的主要因素和影响机理,并指出气体摩尔分数和添加剂摩尔分数均会影响水合物的分解热,且气体分子直径是影响水合物分解热的主要因素.研究为水合物的开采利用、稳定性研究以及蓄冷系统的设计提供了理论基础.     

横流闭式冷却塔的试验研究

介绍了一种新型的冷却塔--横流闭式冷却塔试验研究,通过试验得到了影响横流闭式冷却塔性能的主要因素,并经过分析得出了这些因素对其性能的影响规律,提出了优化横流闭式冷却塔设计的几点建议.     

钙基吸收剂微观结构特性及其反应性能

在小型流化床反应器中对5种钙基吸收剂的脱硫反应性能进行了实验研究,并利用扫描电镜和压汞分析等方法对吸收剂反应前后的微观结构进行了分析.结果发现石灰石吸收剂的比表面积大约是贝壳颗粒的4～5倍,但平均孔径却呈现出相反的趋势,石灰石吸收剂的最佳脱硫温度为900 ℃左右,而贝壳吸收剂最终转化率随着温度的升高而增大,在950 ℃下表现出了较好的硫化性能.研究发现吸收剂的孔结构参数是影响脱硫反应性能的主要因素.     

近十年促进CO2水合物生成方法的研究进展

本文介绍了近十年国内外对于促进CO_2水合物生成方法的研究概况。从物理法及添加剂法方面较全面的综述了国内外最新相关研究进展,对许多方法优缺点进行了阐述。发现多数实验将物理法和添加剂法相结合,物理法以机械搅拌为主,添加剂中目前使用最多的均有不同程度毒性、易燃性等问题。本文认为CO_2水合物有大的发展可能,因此寻找更合理的物理促进方式及能够降低生成的条件,提高生成速率的环境友好型高效添加剂是未来研究的重要方向。     

微波和超声波预处理对蔗渣碱木质素提取的影响

重点探究超声波和微波单独及协同预处理蔗渣对木质素提取率的影响,为大规模工业化的应用提供参考。测定了蔗渣的主成分,探讨温度、时间、NaOH浓度和固液比对木质素提取率的影响。结果表明,微波和超声波单独及协同预处理均能提高提取率,超声波单独预处理的效果最佳,提取率最高为60.6%。     

攻防博弈驱动下的无线传感器网络病毒传播模型

传统的无线传感器网络（wireless sensor networks,WSN）病毒传播模型直接给定感染概率和恢复概率,没有对其取值的原因进行分析。从博弈论的角度对WSN中病毒传播的微观机理进行分析,建立了WSN的攻防博弈模型,求出了博弈模型的混合纳什均衡解,并根据博弈双方的混合纳什均衡策略确定节点的感染概率和治愈概率,从而建立了WSN的病毒传播模型。此外,还进一步使用元胞自动机的方法对WSN的病毒传播过程进行模拟,理论分析及计算机模拟揭示了病毒传播结果与博弈参数之间的关系,研究结果对制定抑制病毒传播的措施具有一定的指导意义。     

一个改进的物质扩散-热传导混合推荐算法

信息过载是困扰互联网发展的一项严峻挑战,而推荐系统是解决该问题的重要工具。目前已有各种推荐算法来解决互联网的信息过载问题,其中物质扩散算法和热传导算法是近年来颇受关注的两种推荐算法。物质扩散算法虽然具有较高的准确率,但推荐结果集中在少数热门物品,缺乏多样性,而热传导算法虽然具有较好的多样性,但准确率又明显偏低。本文在这两种算法的基础上进行改进提出了一个混合算法,新算法一方面在相似性计算模型上融合了两种传统算法的优点,另一方面增加了一个调节参数来抑制系统对热门物品的过度推荐。实验结果表明,在一定的参数条件下,新算法在准确率和多样性两指标上能够超越传统算法,并且该算法在平衡准确率和多样性这一对矛盾时表现得比传统算法更好。