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51.
以甲基丙烯酸十二氟庚酯(DFHMA)和甲基丙烯酸(MAA)为单体,通过溶液聚合法制备出共聚物DFHMA-co-MAA,将DFHMA-co-MAA与聚偏氟乙烯(PVDF)按一定质量共混,采用静电纺丝方法,制备出羧基含氟聚合物(PVDF-DM)纳米纤维膜,用以吸附溶液中Cu(II)。讨论了PVDF和DFHMA-co-MAA的质量配比对纤维微观形貌和对Cu(II)吸附性能的影响,得出当PVDF与DFHMA-co-MAA的质量比为1∶2时,纤维的微观直径较均一且吸附性能最佳,故实验采用该质量配比制备PVDF-DM。使用红外光谱对PVDF-DM进行表征,显示出PVDF-DM纤维膜中含有—OH和C=O等活性吸附基团。以PVDF-DM纳米纤维膜为吸附剂,探讨了吸附剂用量、吸附pH值和吸附时间对Cu(II)吸附性能的影响,并研究了吸附过程的动力学模型。结果表明,室温下,当吸附剂用量为0.03g,pH=5时,吸附60min达到吸附平衡,吸附率和吸附量分别为94.37%和62.91mg/g,PVDF-DM纳米纤维膜对Cu(II)的吸附过程同时满足拟一级动力学和拟二级动力学模型,说明该吸附过程包含了化学吸附和物理吸附。PVDF-DM纳米纤维膜循环使用5次后,吸附能力仅降低16.23%,说明PVDF-DM纳米纤维膜具有很好的再生使用能力。 相似文献
52.
采用多靶磁控溅射系统,使用AlCrTiZrNb合金靶和Si靶制备了不同Si_3N_4厚度的(AlCrTiZrNb)N/Si_3N_4纳米多层膜,样品基底为单晶硅。通过X射线衍射仪(XRD)、高透射电子显微镜(HRTEM)、扫描电子显微镜(SEM)和纳米压痕仪对样品进行微观组织的表征和力学性能的测量。实验结果表明,随着Si_3N_4层厚度的增加,样品的结晶度和力学性能均先增加后减小,XRD图谱中出现面心立方相结构。在Si_3N_4层厚度为0.5 nm时,(111)衍射峰强度达到最大值。说明薄膜结晶度最强,薄膜的硬度和弹性模量也达到最高值,分别为30.6,298 GPa。通过对样品的横截面的形貌观察,发现当Si_3N_4层厚度为0.5 nm时,多层膜的多层结构生长良好。在(AlCrTiZrNb)N层的模板作用下,Si_3N_4层从非晶态转变为面心立方结构,与(AlCrTiZrNb)N层之间形成共格外延生长结构,(AlCrTiZrNb)N/Si_3N_4纳米多层膜的强化可归因于两调制层之间形成的共格界面。 相似文献
53.
基于聚四氟乙烯(PTFE)微孔膜滤料扫描电镜(SEM)图像,建立PTFE微孔膜滤料微观结构模型,采用计算流体力学和离散单元法(CFD?DEM)耦合的方法对黏性颗粒在微孔膜滤料表面沉积特性进行模拟,引入液桥力模型,忽略范德华力的作用,统计计算域内颗粒的受力情况,分析了不同表面能条件下3~6 ?m粒径颗粒在微孔膜滤料表面的沉积特性,将模拟结果与黏附效率的经验公式进行对比。结果表明,黏附效率与经验值、颗粒受力与液桥力模型的相对误差均在6%以内,CFD?DEM耦合计算方法可用于模拟不同环境湿度条件下的颗粒沉积;过滤风速、粒径与黏性是影响沉积形态的重要因素,提高过滤风速及增大颗粒粒径与黏性,颗粒更易在滤料表面形成稳定的树突结构,黏附效率及含尘压降增加。环境相对湿度影响两物体间液桥体积,接触力影响颗粒沉积,当增加表面能与液桥体积时,接触力及液桥力均相应增加,根据受力平衡原理,环境相对湿度对颗粒沉积影响很大。 相似文献
54.
为探究不同表面形貌对粗糙接触界面液体润滑特性的影响,基于有限差分法结合雷诺方程和膜厚方程,研究阶梯形貌、波纹形貌、随机形貌和峡谷形貌4种不同粗糙接触界面液体润滑时的载荷分布及规律。研究发现:4种粗糙表面的三维载荷分布规律都与其表面形貌相对应,在波“峰”处载荷大,摩擦力随载荷的增大而增大,在波“谷”载荷小,摩擦力随载荷减小而减小;4种粗糙表面的载荷随表面展开面积比的变化趋势却有所不同;随表面展开面积比的增大,阶梯形貌表面的载荷呈线性增大,波纹形貌表面的载荷基本不变,随机分布形貌表面的载荷呈增大趋势,峡谷形貌表面的载荷呈先增大后减小的变化趋势。研究结果可以进一步补充现有表面形貌表征和流体润滑等相关研究理论。 相似文献
55.
56.
用不同温度对2205双相不锈钢进行固溶处理,利用定量金相法及硬度法、电化学极化试验、电化学阻抗谱试验的方法研究固溶温度与2205双相不锈钢微观组织和钝化膜特性之间的关系。结果表明,当固溶温度为950 ℃时,有σ相存在,分布于铁素体/奥氏体晶界,当固溶温度为1000 ℃时,σ相消失,铁素体相比例随固溶温度的升高而升高,奥氏体相比例则呈相反规律;电化学试验和阻抗谱试验结果显示,材料在950 ℃时钝化膜稳定性和耐蚀性能最差,在1050 ℃时钝化膜稳定性和耐蚀性能最好。 相似文献
57.
58.
针对小波网络训练速率较慢、结构不易确定等问题,结合实验选取的因素(包括输入参数和输出结果),通过仿真确定了小波网络的结构为3-7-1。接着,利用优化遗传算法对小波网络进行改进,修正其初始权值和因子。通过仿真证实了改进的小波网络具备更强的寻优能力和更快的收敛速率。最后,利用改进的小波网络预测锰系磷化膜的耐蚀性。结果表明:改进的小波网络可以更好地拟合样本数据,能够进行较准确的预测。 相似文献
59.