纳米二氧化钛光催化性能的应用进展研究

纳米二氧化钛具有强的光催化活性和强的氧化性,能利用紫外光降解很多有害的有机物质、甚至有毒的物质。本文介绍了锐钛型二氧化钛薄膜的晶体结构、光催化机理,和提高光催化活性的方法。综述了其催化性能的改进方法以及应用研究的进展。介绍了其光催化性能的应用,指出纳米二氧化钛光催化技术的理论基础和应用研究的发展潜力。     

活性C-SiO_2吸附材料的制备及对酚类物质的吸附

用四氯化硅及与适量的氧化钙、氧化铝、磷酸钙化学试剂的组合产生活化剂及一些含碳的废弃物用于制备活性炭—二氧化硅吸附材料,用分光光度法研究对不同酚类物质的吸附。本法制备的吸附材料对酚类的吸附率有的高达96%以上。不加入碱性氧化物及盐类(磷酸钙)用四氯化硅水解液浸泡木屑进行碳化与活化吸附效果更佳。     

莠灭净在甘蔗及土壤中的残留分析及消解动态

[目的]通过田间试验,为莠灭净在甘蔗上安全合理使用提供依据。[方法]建立了莠灭净在甘蔗及土壤中的残留检测方法,并测定甘蔗及土壤中的消解动态和最终残留。[结果]测定方法的准确度和精密度符合残留检测要求,在甘蔗和土壤中半衰期分别为32.7~35.4、22.6~29.4 d;检测甘蔗植株、蔗梢、蔗茎及土壤中莠灭净的残留量均低于0.05 mg/kg。[结论]建立的检测方法准确可靠,甘蔗收获时残留量低于我国规定的最大允许残留量(MRL)。     

2 400 mm×4 000 mm风选振动筛的设计介绍

溧阳市利用水泥窑无害化协同处置450 t/d生活垃圾的示范线,采用了振动筛来进行垃圾分级。在运行一段时间后,中材装备集团南京分公司对该振动筛进行了结构改进并增加了风选功能,取得了满意的运行效果,并以此为基础自主开发了用于生活垃圾分级的2400mm×4000mm风选振动筛,填补了国内生活垃圾分级专用设备的空白。详细介绍了该风选振动筛的主要参数设计,并分析了其结构特点。     

Pb~(2+)在掺硼金刚石膜电极上的电化学行为

为了充分发挥掺硼金刚石膜(BDD)电极在分析检测工业废水中重金属离子的优势,利用BDD电极作为工作电极,采用线性扫描阳极溶出伏安法测定水溶液中的铅离子,考察了硝酸、硫酸、高氯酸、盐酸4种酸体系对铅离子分析测试的影响。结果发现,在实验室条件下检测铅离子最优的支持电解质体系是硫酸,并且与其他3种酸(硝酸、盐酸、高氯酸)相比,硫酸更加稳定,不具挥发性。     

粘合树脂在阻燃钢丝绳芯输送带胶料中的应用

研究粘合树脂在阻燃钢丝绳芯输送带胶料中的应用。结果表明：加入粘合树脂后,钢丝绳芯胶的焦烧时间和胶料在钢丝绳中的渗透时间延长,胶料粘合强度保持率更高,输送带安全性提高;静态粘合强度与橡胶基体的强度有关,动态粘合强度为橡胶-钢丝绳粘合层破坏强度,可以更准确地反映粘合树脂与钴盐并用的增粘效果;在阻燃钢丝绳芯输送带芯胶中应用粘合树脂HT1005效果更优。     

压延钢丝帘布脱层的原因分析及改善措施

介绍轮胎压延钢丝帘布在生产及使用过程中出现脱层的原因及改善措施。压延钢丝帘布脱层的关键影响因素为压延机四辊温度、压力辊轴承完好性、辊距调节稳定性、压延机2#和3#辊速度比、刺气泡装置和主张力。通过改善压延工艺参数及工装精度,可以解决压延钢丝帘布脱层问题,提高轮胎质量,降低成本损失。     

纳米二氧化硅透水混凝土新拌流变及硬化性能

针对传统透水混凝土工作性能不佳和强度偏低的问题,研究了纳米二氧化硅改性透水混凝土的新拌流变性能与硬化性能.结果表明:纳米二氧化硅能够改善新拌透水混凝土中浆体的黏聚性并减少振动时浆体的向下流动,当纳米二氧化硅质量分数达到1.00%时,透水混凝土中浆体的塑性黏度和触变环面积分别提高了64.74%和235.96%;纳米二氧化硅能够通过提高浆体强度来改善透水混凝土的抗压强度,当纳米二氧化硅质量分数超过0.50%后,其对透水混凝土抗压强度的增强效果不再明显;纳米二氧化硅还可以略微提高透水混凝土的透水性能,推测与纳米二氧化硅使得透水混凝土在竖直方向上的孔隙均匀分布有关.     

用主成分回归法同时测定Zn~(2+)、Cd~(2+)、Pb~(2+)和Cu~(2+)的研究

使用聚类分析对不同缓冲体系下Zn2+、Cd2+、Pb2+、Cu2+的吸光度光谱数据分析,通过数量化的方法确定pH值=6.0的最佳缓冲体系。通过单因素实验分析确定缓冲溶液用量为5.0ml、显色剂用量为3.0ml、环糊精用量为2.0ml及最佳显色时间10min。绘制Zn2+、Cd2+、Pb2+、Cu2+的标准曲线,结果表明其具有良好的线性范围和线性加和性。应用主成分回归法计算含有干扰离子的待测水样中Zn2+、Cd2+、Pb2+、Cu2+的浓度,并计算出平均回收率为109.64%、92.77%、98.18%、102.28%,相对标准偏差为11.48%、11.12%、6.34%、4.72%。     

径向基函数神经网络在砂体厚度预测中的应用

目前,人工智能神经网络在地震储层参数的预测方面具有广泛的应用,最常用的为BP神经网络,但是效果并不是十分理想。径向基函数神经网络(RBFN)是一种前馈神经网络,其在函数逼近、模式识别方面都优于BP网络,已经在岩性识别、孔渗预测方面取得了较好的应用效果。本文首次将此方法运用于预测砂体厚度,利用地震属性信息和神经网络的学习,基于实际数据计算,最后计算出相应的砂体厚度值,并与实测值进行误差分析。实例分析表明,利用径向基函数神经网络进行砂体厚度预测具有一定的可行性和实用价值。