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81.
超双疏功能性材料在当代化工材料中有着重要的地位,其独特的界面性能使得其在各个领域的应用中大显身手。本文介绍了近年来国内外对含氟聚合物在超双疏领域的研究近况,包括超双疏含氟聚合物的结构特点和合成方法等。含氟聚合物的表面拥有超低的表面能和独特的空间排列方式,通过对比不同结构的含氟聚合物分子与其性能的关系以及对各类含氟聚合物合成方法的调研,发现含氟聚合物作为超双疏涂层材料的使用十分广泛,其结构中含氟单体主要为氟取代丙烯酸酯类,合成方法多为乳液聚合。超疏水含氟聚合物与纳米颗粒材料的结合是当今研究的热点,文中列举了大量研究实例,希望其中的研究方法和合成路线等能对今后该领域的研究起到一定的借鉴作用。 相似文献
82.
铜-配体(L)-三肽组成的三元复合物[Cu(L)M]2+,其中,L表示4′-氯-2,2′:6′,2″-三联吡啶(缩写为4Cl-tpy);M表示酪氨酰-甘氨酰-色氨酸(YGW)及其修饰型三肽(CH3CO-YGW-OCH3,缩写 Ac-YGW-OMe)。使用该复合物,通过碰撞诱导解离 (collision-induced dissociation, CID)产生两种自由基离子 ([YGW]·+和[Ac-YGW-OMe]·+)。采用串联质谱结合密度泛函理论 (density functional theory, DFT)得到气相稳定结构,并研究其气相解离行为。研究结果表明,[YGW]·+和[Ac-YGW-OMe]·+的气相解离行为截然不同,[YGW]·+主要产生[M-CO2-116]+和[M-CO2]·+碎片离子;而[Ac-YGW-OMe]·+在气相中主要产生[M-CH3OH]·+碎片离子。推测这两种离子的气相裂解机理分别为:[YGW]·+羧基上的质子重排到多肽骨架中羰基氧上,经历 Cα-C键的断裂产生[M-CO2]·+、断裂色氨酸侧链 Cβ-Cγ键产生[M-CO2-116]+离子;[Ac-YGW-OMe]·+则先经历质子重排到酯基氧上,然后经过C-O酯键的断裂形成[M-CH3OH]·+离子。参与重排的质子可能有3个来源:Ac-YGW-OMe中甘氨酸的Cα-H、色氨酸的Cα-H 或Cβ-H,该机理有待进一步验证。本研究将为其他类型多肽及衍生物的结构及气相反应机理研究提供参考。 相似文献
83.
介绍了超高性能混凝土(UHPC)的制备原理和性能特点,对UHPC国内外研究和应用情况进行了综述,指出了我国UHPC研究和应用中存在的问题。结果表明:UHPC是一种具有优异的力学性能、耐久性能和环保效益的新型水泥基复合材料。国外在UHPC理论研究和应用研究方面都取得了大量成果,在实际工程中已经获得了广泛的应用;近年来我国在理论研究和应用方面也得到了快速发展;如何简化UHPC制备工艺、降低生产成本、补偿自收缩是今后的主要研究方向,完善相关规范标准以更好地指导UHPC现浇工程应用是目前首要解决的问题。随着环保和可持续发展理念的日益重视,UHPC这种低碳环保材料将有广阔的发展前景。 相似文献
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85.
循环流化床发电技术以其特有的优势,得到了迅速发展和广泛应用。近年来,为了实现超低排放和超低能耗,大型化与高参数化的超超临界循环流化床锅炉(CFB)的设计研究成为我国洁净煤发电技术的主要发展方向。目前超超临界发电机组的基础理论与设计计算还不完善,因此对于其运行模拟以及在运行条件变化时锅炉主要参数的预测尤为重要。Aspen Plus能够对复杂的化工过程进行精细的稳态模拟和流程设计,基于Aspen Plus软件提供的内置模块和FORTRAN编译器的外部子程序,建立了660 MW超超临界CFB锅炉燃烧室煤解耦燃烧过程模拟模型,主要包括煤的等效热解模型、简约解耦燃烧模型、分离器、外置床及尾部烟道低温过热器、低温再热器模型。依据所建立的稳态模型,可模拟计算660 MW超超临界循环流化床锅炉在满负荷工况(B-MCR)下锅炉性能,得到其各处主要温度的计算结果,分析燃烧室中密相区和疏相区的气体组分浓度,并且预测了循环流化床燃烧室运行参数一次风配比对密相区组分CO2、CO和SO2浓度的影响以及过量空气系数对排烟气体组分SO2、SO3、NO和N2O浓度的影响。同时,利用该模型计算了过量空气系数和改变一次返料比例对中温过热器、低温过热器出口汽温和低温再热器、省煤器出口烟温的影响。在660 MW超超临界循环流化床锅炉的设计研究上,为降低污染物排放、减少锅炉热损失和提高锅炉效率提供了参考依据。 相似文献
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89.
提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法,并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900~2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息,经SG(Savitzky-Golay)平滑、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)3种预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络模型,再运用回归系数(regression coefficients, RC)法在全波段光谱中提取特征波长,同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明:在运用光谱全波段信息构建的模型中,经多元散射校正(MSC)预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好,预测集决定系数R2为0.9791 ,均方根误差RMSE为0.3723 ;在基于特征波长构建的模型中,经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优,预测集决定系数R2为0.9658 ,均方根误差RMSE为0.4759 ;验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大,因而能够极大地减少运算量,提高预测效率。 相似文献
90.
CO2和CH4均是温室气体的重要成员并且数量可观,其资源化利用对于应对气候变化和能源危机具有重要意义。甲烷干重整是经典转化方式之一,将CO2 “供氧”还原反应和CH4 “需氧”氧化反应结合起来并相互转化,其产物合成气(H2和CO)可用于费 托合成碳氢化合物液态燃料。近年来,干重整已经成为能源环境领域热点之一,在重整新工艺和催化剂设计策略方面取得了重要进展,推动了高活性和高稳定性催化剂和新工艺研发。详细综述了甲烷干重整工艺和催化剂的研究成果,重点介绍了干重整工艺新发展和催化剂功能设计,结合Ni载体相互作用、双金属协同效应、界面效应、单原子催化等新策略对干重整工艺中的基础科学问题进行了探讨,并对干重整技术现有难点和未来发展方向进行了展望。 相似文献