HZSM-5对藻类及模型物水热液化形成生物油路径的影响

以藻类生物质及其主成分模型物为对象，在其水热液化过程中引入HZSM-5催化剂，考察HZSM-5用量对水热液化的生物油产率和热值的影响；对生物油进行GC-MS表征，推测了藻类生物水热液化中生物油形成的可能路径，并探究了HZSM-5对生物油形成路径的影响。结果表明，藻类3种主成分对其水热液化制取生物油的贡献率由大到小顺序为脂类化合物、蛋白质、多糖。HZSM-5的引入，分别使脂类液化生物油的产率和热值升高；蛋白质液化生物油的产率和热值降低；但对多糖几乎无影响。催化剂对不同藻类生物的水热液化过程中主成分间相互作用的影响不同。HZSM-5可显著影响藻类生物水热液化生成生物油的组分组成和含量，影响藻类中多糖、蛋白质和脂类化合物的降解路径和相互作用。     

建筑给排水工程中节能技术的应用

在建筑工程领域,给排水工程是非常重要的一个组成部分,想要做好其节能降耗工作,不仅需要严格依照相关法律法规进行日常管理,还应该强调对于新技术和新材料的使用,通过切实可行的措施和方法,保证建筑节能工作的顺利开展。本文从建筑给排水工程节能的意义出发,节能技术的应用情况进行了分析和讨论,希望能够为建筑给排水工程节能提供一些借鉴。     

嵌入式主板性能分析及设计

文中对嵌入式主板设计提出数据流模型分析的方法,利用该方法能判断在PortX上是否能加业务卡,及所加的业务卡的限度.在实际开发测试中证实分析的正确性,并为该类主板设计提供一定的参考估算方法.     

车联网轨迹隐私保护研究进展

轨迹隐私保护对车联网（IoV）的发展至关重要,归纳和分析现有研究方法有重要意义。车联网轨迹隐私保护思想有轨迹模糊、假名更换和轨迹加密等3类,实现方法分别有基于用户真实轨迹的方法和基于哑元轨迹的方法、基于混合区域的方法和基于路径混淆的方法、基于私密信息检索（PIR）协议的方法和基于空间转换的方法。首先,介绍和归纳了研究背景和常见攻击等车联网轨迹隐私保护关键问题;然后,从方法思想、科学问题、方法演进等方面详细综述了现有车联网轨迹隐私保护方法,并阐述了需深入研究的难题;在此基础上,总结了代表性方案的隐私保护度、抗攻击性、复杂度等性能指标;最后展望了车联网轨迹隐私保护的未来研究方向。     

基于紫外遮蔽的HPAM干扰下聚合物微球的定量检测

聚合物微球调驱技术已经在华北油田各采油厂广泛应用,取得较好效果。由于油田产出液中存在线性聚丙烯酰胺（HPAM）的干扰,聚合物微球含量难以准确测定。针对这一问题,利用紫外分光光度法,采用特定波长下不同浓度样品线性拟合曲线斜率最大化方法,优选最佳检测波长;采用部分遮蔽紫外响应的方法,向参比及待测溶液中添加含铵离子的遮蔽剂以消除HPAM的影响。结果表明,紫外分光光度法检测聚合物微球的最佳波长为196 nm。在遮蔽剂加量为2 g/L、聚合物微球质量浓度为1～200 mg/L时,明确了吸光度与微球浓度的线性关系,相关判定系数为0.9987,实现了HPAM干扰下聚合物微球含量的定量检测。     

γ-丁内酯在流化床催化裂化柴油氧化萃取脱硫中的应用研究

考察了不同有机溶剂对氧化流化床催化裂化(FCC)柴油的萃取脱硫效果,重点研究了以γ-丁内酯为萃取剂时萃取条件对萃取脱硫效果的影响,并且对γ-丁内酯进行了蒸馏回收再利用.实验结果表明,萃取温度对其萃取脱硫效果影响不大;脱硫率随着剂油体积比和萃取次数的增加而增加,收率的变化规律与之相反.γ-丁内酯通过蒸馏再生,其萃取效果与新鲜的萃取剂相比相差不大,证明了萃取剂可以回收再利用.     

棕榈油-甲醇-柴油微乳液的制备研究

主要介绍了一种新型的绿色有机替代燃料,即以价格低廉的棕榈油、甲醇为主要替代原料,替代部分柴油.以中等碳链脂肪醇为助溶剂,乳化甲醇、棕榈油、柴油混合燃料,配制成W/O微乳液.实验分别考察了棕榈油的增溶作用和正丙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇、正戊醇的助溶效果,同时考察了温度对乳液稳定性的影响.实验表明,植物油的加入使得油与甲醇的互溶性增加,异丁醇的助溶效果最好.助溶剂和温度是影响甲醇/植物油/柴油混合燃料稳定性的重要凶素.随温度变化,形成热力学稳定的微乳液所需要加入的助溶剂的量不同.CoCl<,2>试纸检验结果表明,所制备的微乳液均为W/O类型.     

生物分子辅助剥离和分散石墨烯等二维材料研究进展

由于其独特的结构和性能,石墨烯等二维材料成为了目前世界范围的研究焦点。二维材料在水性介质中的制备通常有更好的生产安全性、可操作性和生物相容性。综述了生物分子(蛋白质、核苷酸、多糖,纤维素和胆汁盐等)作为助剂在液相直接剥离和分散制备石墨烯、过渡金属二硫化物、过渡金属氧化物和六方氮化硼等二维材料中的研究进展,指出了生物分子剥离二维材料中需要解决的问题及今后的研究方向。     

基于C#．NET与Matlab接口和BP网络的汽车产量预测

为了提高软件预测系统的开发效率和精度,研究了误差反向传播神经网络(Error Back Propagation Neural Network,BPNN)在Madab 2006a环境下的实现方法,采用迭代法选择神经网络训练参数.探讨了Matlab与C#.NET开发平台的接口技术,能成功实现C#.NET对Matlab神经网络工具箱的调用.以汽车产量预测为应用案例,开发了基于C#.NET和Matlab接口的神经网络预测系统.实验结果表明,该预测系统对汽车产量预测有着良好性能,接口技术的应用提高了软件开发效率.     

基于考生价值视角下的研究生生源质量优化措施研究

研究生生源质量不仅是衡量研究生招生工作的关键,也是研究生培养质量的保证。本文从考生的角度出发,依据市场营销理论中的顾客价值理论,以中国石油大学(北京)的硕士研究生招生为例,通过分析影响考生选择报考的价值点,进行实证研究,从考生的角度提出研究生生源质量的优化措施。