人造金刚石填充聚酰亚胺树脂基复合材料防刺性能

为研究树脂材料的防刺性能及防刺机制,利用手糊成型与热压法成型制备了手糊分层结构和均布结构层2种结构的人造金刚石填充聚酰亚胺树脂基复合树脂片,并探讨了人造金刚石粒径、填充体积分数对树脂片防刺性能的影响。研究结果表明:经过人造金刚石填充的聚酰亚胺树脂片的防刺性能得到提高,并且均布结构层分层复合结构的树脂片的防刺性能更好;随着人造金刚石粒径的减小,树脂片防刺性能出现先减小后增加的趋势,故防刺机制基本在于碰撞概率与树脂基的防挡;比较防刺力和消耗功发现,不同填充体积分数的单层防刺树脂片的防刺性能随人造金刚石填充体积分数的增加而逐渐降低,该趋势的成因在于复合树脂片的脆化与破坏;在颗粒等效粒径为300 μm、体积分数为10%时,其防刺性能最好。     

多铜氧化酶在大肠杆菌中的分泌表达

生物胺是存在于发酵食品中的一类有机物，过量摄入会危害人体健康。多铜氧化酶中的某些酶具有降解多种生物胺的活性，在减控发酵食品中的氨(胺)类危害物方面具有良好的应用前景。研究多铜氧化酶的分泌表达，对酶的特性改造和工业化生产与应用具有重要意义。本研究通过在解淀粉芽孢杆菌来源的多铜氧化酶N端融合信号肽PhoA实现了多铜氧化酶在大肠杆菌中的分泌表达，胞外酶活为69.8 U/L。通过优化诱导条件和酶的分泌确定了多铜氧化酶最优发酵条件为诱导温度25℃、IPTG浓度0.05 mmol/L、诱导时菌体OD600=1.0、诱导6 h后添加150 mmol/L甘氨酸；发酵40 h时胞外多铜氧化酶酶活达到238.1 U/L，是优化前的3.4倍。     

咖啡渣活性炭的制备、表征及其对Cr(Ⅵ)的吸附机制研究

以碘吸附值为评价指标，活化时间、活化温度和浸渍比为影响因素，采用响应面法试验设计对磷酸活化法制备咖啡渣活性炭的工艺条件进行优化，并通过静态吸附试验研究了不同吸附时间、溶液pH值和吸附温度条件下，活性炭对水溶液中Cr（Ⅵ）吸附性能的影响，最后利用Langmuir、Freundlich吸附等温方程、准一级动力学方程、准二级动力学方程和颗粒内部扩散方程进行拟合。试验结果表明，制备咖啡渣活性炭的最佳工艺条件为活化时间1 h、活化温度498℃、浸渍比1.72；在此条件下活性炭得率为30.4%，碘吸附值为（799±16）mg/g，比表面积为1 006 m²/g，孔容为0.779 cm³/g、微孔孔容为0.051 cm³/g、平均孔径为3.088 nm。较低pH值和较高温度能够促进活性炭对Cr（Ⅵ）的吸附；Langmuir等温方程能够更好地描述活性炭对Cr（Ⅵ）的吸附效果；活性炭对Cr（Ⅵ）的吸附分3个阶段：快速吸附阶段、慢速吸附阶段和吸附平衡阶段，10 min内可完成吸附总量的79%，360 min内达到吸附平衡，该吸附过程符合准二级吸附动力学方程。分析表明咖啡渣活性炭对Cr（Ⅵ）的吸附主要为单分子层的化学吸附。     

我国MTBE的生产使用现状及趋势分析

对我国MTBE的生产工艺及下游产品进行了详细的分析,重点分析了影响MTBE产品生产使用的各方面因素,从能源方针、车用燃料政策及环保要求等角度对我国MTBE产品的未来发展趋势进行了预测分析。结果显示,2020年以后我国汽油调和用MTBE的生产使用量将逐步降低,但此过程可能会较为平缓。     

石墨烯纳米制冷剂核态池沸腾换热的实验研究

为分析单层石墨烯纳米片对核态池沸腾换热的影响机理，对基液为R141b、分散相为单层石墨烯纳米片的纳米制冷剂的核态池沸腾换热特征进行了测定，采用Hot Disk热物性分析仪和铂金板法分别测定了石墨烯纳米制冷剂的热导率和表面张力，采用接触角测量仪和扫描电子显微镜（SEM）观测了沸腾后加热表面的润湿性和形貌特征。实验中，单层石墨烯纳米片的质量百分含量（ω）为0.02%~0.50%，实验压力为一个标准大气压，热流密度为20~200 kW/m2。实验结果表明：单层石墨烯纳米片的加入，使制冷剂R141b的核态池沸腾换热得到强化；当ω=0.2%时，换热系数提高比例出现峰值，为57.7%。伴随ω的增加，石墨烯纳米制冷剂的热导率增大、表面张力减小，沸腾表面润湿性增强且微腔数先增后减，综合作用的结果导致存在一个最佳的单层石墨烯纳米片浓度（即ω=0.2%）使换热系数最高。     

纤维素催化热解定向调控制取不含氧烃类液体燃料

为了将生物质能高效转化为高品位不含氧的液体燃料,以纤维素为例,研究了以催化热解方式将热解产物转化为芳香烃类液体燃料的过程.实验发现,纤维素热解产生的含氧有机小分子,可以通过催化热解的形式高效转化为不含氧的芳香烃类液体.催化剂采用HZSM-5(23)、催化剂原料质量比例为5∶1、热解温度为650℃、升温速率为10000 K/s的工况为纤维素催化热解的最佳工况,单环芳烃、多环芳烃产率分别为9.90%和12.91%,总芳香烃类产率为22.81%.热解温度提升至650℃前,更高的热解温度能获得更高的芳香烃产率.继续提高热解温度,单环芳烃、多环芳烃分子间还可能进一步发生聚合反应,最终产生积碳.同时本文也提出了一种可行的纤维素催化热解中的反应途径,与本文实验结果较为匹配.     

新能源实时错误数据辨识与修正深度学习模型

针对新能源电站实时采集数据错误的问题，利用新能源电站历史数据，采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据，进而利用辨识和修正的结果数据，建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型，以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型，从而在实时运行过程中，可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正，可显著提高错数辨识和修正效率，支撑新能源电站的实时分析应用，保障新能源电站的实时安全稳定运行。通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析，验证了所提方法的有效性。     

基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向估计方法

低信噪比下,针对宽带短脉冲情况下频域多重信号分类(MUSIC)中噪声子空间估计不稳定问题,提出一种基于全相位预处理的时域多重信号分类波达方向(DOA)估计方法。①对线列阵接收数据进行分组处理;②按搜索角度对各组数据进行相移预处理,并对各组数据预处理结果进行相加,得到一组新数据;③对线列阵接收数据在时域构建相移后的协方差矩阵,在更短数据长度下,稳定实现噪声子空间估计,并依据估计出的噪声子空间含有的正交特性,通过单位矩阵加法器得到相应空间谱估计值,实现波达方向估计。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比频域MUSIC方法,该方法有效提高了线列阵接收数据协方差矩阵中信号含有量和信噪比,能够在更短数据长度情况下实现对噪声子空间的稳定估计,具有较好的稳定性和检测性能,提高了MUSIC方法在实际波达方向估计中的鲁棒性。