多乙烯基苯和苯烷基转移反应研究与催化剂活性分析

在某大型工业化装置上研究合成乙苯烷基转移催化剂EBZ-100的反应条件,考察反应温度、苯与多乙烯基苯质量比、水含量和空速等对催化剂性能的影响。结果表明,当苯与多乙烯基苯质量比为(2.0~2.3)∶1、空速(3.1~3.5)h-1、反应物中水含量为100×10-6~400×10-6条件下,多乙烯基苯和苯进行烷基转移反应生成乙苯的收率最佳。烷基转移催化剂运行18个月后,出现乙苯收率降低现象,通过对反应物、反应生成物组成分析,发现反应物中携带过多丁基苯是影响多乙烯基苯转化率的重要因素。同时,根据烷基转移催化剂不同运行时间段的失活现象深入分析催化剂失活原因,研究恢复活性的方法,并提出通过热苯循环冲洗恢复催化剂活性的新思路,为同类装置稳定运行提供宝贵的借鉴经验。     

随机动态规划和粒子群嵌套寻优的PHEV能量优化

为了同时降低插电式混合动力汽车的能量消耗和电池寿命衰减速率,提出了随机动态规划和粒子群嵌套寻优的能量管理方法。建立了车辆的传动系统模型和电池模型,在电池寿命模型中引入寿命影响因子,使电池累计电量由理想情况转化为实际情况;为了描述车辆状态,建立了具有概率统计模型的驾驶循环模型;根据以上模型,将混合动力汽车能量控制问题转化为带约束优化问题;提出了随机动态规划和粒子群嵌套寻优的求解方法,使用粒子群搜索最优权重,达到能量消耗和寿命衰减速率最佳平衡。经仿真验证,相比于固定权重系数,嵌套寻优方法具有更优的控制结果;与文献[10]控制方法相比,等价燃油消耗减少了43.74%,电池寿命衰减率减少了35.53%,充分证明了嵌套寻优方的优越性。     

战场多目标混合声信号源数盲估计算法研究

为了适应战场的实际应用环境，解决传统的MDL准则信源数估计算法在有色噪声条件下失效的问题，提出了基于MDL函数值比值的信源数目估计算法，但此算法在低信噪比下信源数的检测概率较低。针对这一问题，用样本特征值平方和与样本特征值之和的比来代替MDL函数中的样本特征值算术平均的方法来改进MDL准则函数，从而得到基于改进的MDL函数值比值算法。该算法可以有效提高信源数所对应的MDL函数值与非信源数对应的MDL函数值之间大小的差距，从而进一步提高低信噪比条件下MDL比值法的估计性能。通过仿真试验和实测数据的验证试验，袁明所提出的两种算法是有效的和可行的。     

再制干酪乳化过程中理化、功能特性及微观结构的变化

以再制干酪为研究对象,探究再制干酪在不同乳化温度下（80℃和85℃）,从乳化开始到结束（5～30 min）,再制干酪功能特性（融化性、油脂析出性）、质构特性、流变学特性和微观结构的变化情况。结果表明,随着乳化时间延长,产品的融化性及油脂析出性呈下降趋势,乳化过程中85℃再制干酪的油脂析出性显著高于80℃再制干酪（P<0.05）。干酪的质构特性随着乳化时间的延长整体呈增大趋势,其中85℃干酪胶着性和咀嚼性显著增大（P<0.05）,85℃再制干酪的硬度、胶着性和咀嚼性均大于80℃。两种加工温度的干酪在相同乳化程度下干酪的储能模量（G’）均大于损耗模量（G”）,0.1～10 Hz内G’和G”都随频率的升高呈上升趋势。干酪的微观结构显示,乳化5～15 min时脂肪球数量大大减少且直径减小,分布更加均匀,蛋白质基质更加光滑,干酪结构更加致密;但乳化20～30 min时干酪的微观结构呈蜂窝状,即奶油化反应过度。因此,再制干酪加工过程中乳化时间短,奶油化反应不充分;再制干酪乳化时间过长会使质地发生不良变化。再制干酪乳化反应过程中,蛋白质-蛋白质和蛋白质-脂肪的相互作用增强,产品的功能特性...     

NEC单片机的FIP应用

介绍了日本NEC公司8位单片机产品μPD780208中的FIP显示控制器及显示与键盘扫描的应用方案，给出该设计方案的原理电路和程序流程。解决了显示和键盘输入独立控制时所造成的CPU资源占用较多的问题。     

电量远传技术在宝鸡供电局的改造与发展

介绍了电量远传技术的发展、应用的主要作用。通过对宝鸡供电局电量远传技术以前 的应用和改造后新系统功能的完善进行比较和分析,从而说明对企业的发展和效益的增长有 着重要意义。     

浅析溜槽式永磁除铁器在电瓷浆料除铁过程中的应用

对永磁式反流除铁器与溜槽式永磁除铁器的除铁原理及其在电瓷生产中的应用进行了对比,阐述了溜槽式永磁除铁器的优点:除铁能力提高、节能降耗、环保、生产效率高、产品电性能提高、操作简便。每年至少可节约成本100万左右。     

网络地理信息系统关键技术及发展趋势

首先介绍了Web、GIS、WebGIS的定义,然后论述了WebGIS的特点、主要实现模式、开发方法及开发的关键技术,最后总结了WebGIS面临的问题并对未来WebGIS的发展趋势进行了初步探讨.     

钢铁企业副产煤气预测及优化调度

针对钢铁企业副产煤气系统产消量频繁波动,不平衡现象比较严重,供需之间的平衡程度对钢铁企业的生产成本、能源消耗情况影响较大,并且钢铁企业中工序、设备繁多,每道工序都涉及多种能源介质的问题,利用HP滤波、支持向量机分类（SVC）、最小二乘支持向量机(LSSVM)和Elman神经网络的特性建立了SVC-HP-ENN-LSSVM模型,并根据用能设备的能源利用特点和预测结果对副产煤气进行优化调度。模型应用表明：所建预测模型对煤气系统的预测平均相对误差小于4%,满足工业生产需要。根据预测结果进行的优化调度解决了煤气系统的不平衡问题,应用于钢铁企业典型工况,主工序可降低10%左右能耗,应用其自备电厂（一年按照330天计算）,可多产蒸汽约104148 t,节能约9998208 kg标煤。