醇解尾气技术改造

利用甲醇、甲酯、乙醛溶解于水，用水将醇解尾气中的甲醇、甲酯、乙醛吸收后再放空，吸收液送回收工序进行回收处理，这不仅可降低甲醇消耗，提高醋酸收率，而且避免了因排放尾气中有机物含量超标对大气环境造成的污染。     

玻璃双边磨边机的优化使用和维护

双边磨边机是玻璃深加工企业的常用设备，它可以一次性完成玻璃两个边的粗磨、精磨、倒角和抛光等过程，在加工大规格和厚玻璃时更显优势。我公司的TITAN220N双边磨边机是从意大利保特罗公司引进，该产品为数控设备，功能丰富，操作简便。玻璃的加工宽度范围：200mm～3600mm，厚度：3mm～30mm，磨边速度：O～6m／min。     

中和剂RG—1在齐鲁烯烃厂裂解车间的应用报告

在乙烯装置中,稀释蒸汽发生器(EA-123)用来回收裂解炉出口裂解气的中能位热量,它的运行工况好坏直接影响到乙烯装置的能量平衡,是左右乙烯吨能耗的一个主要因素。 倘若稀释蒸汽发生器出现腐蚀内漏,就会给乙烯裂解装置的正常生产带来严重的影响。甚至造成生产中断而被迫停车。齐鲁乙烯装置投产若干年,仅1990年和1991年稀释蒸汽发生器就出现多起腐蚀内漏现象(见表1)。近几年就更为频繁,直接影响了装置的平稳运转。     

对大学信息技术课程建设思路的探讨

随着社会产业结构的调整，信息技术教育的内容和要求发生了巨大变化，开创新的教育理念和教育方法要从课程建设和师资培养两个方面入手。课程建设是高等学校教学管理工作建设及专业建设的重要内容，师资培养是提高整体教育水平的关键。     

云南腾冲硅藻土作钒催化剂载体初探

云南蕴藏有丰富的磷资源,仅滇池地区一级品富矿量达5.6亿吨,是我国主要磷资源基地之一。1968年云南生产磷肥22.17万吨(按P_2O_5100％计,下同),其中重钙7万吨、普钙7.26万吨,合占磷肥产量的64.3％。每生产1吨这类磷肥,需耗硫酸1.95～2.38吨。1986年云南生产硫酸26.386     

超声辐照制备SrFeO3降解苯酚光催化性能研究

采用超声辐照柠檬酸络合法制备了复合氧化物SrFeO3，以苯酚为光催化探针分子，以450W高压汞灯为光源（主波长〉410nm），研究了SrFeO3光催化性能、研究表明，经过超声辐照制备的SrFeO3光催化活性提高一倍以上。XRD、TEM、DRS表征结果表明，超声辐照制备的SrFeO3粒径均匀、分散性好、粒径较小，光吸收红移显著。探讨了超声提高催化性能的机理。     

Au/TS-1的合成及其对环己烷氧化反应的影响

用不同的:实验方法制备得到了钛硅负载金催化剂(Au/TS-1).并用于催化环己烷液相选择氧化反应。发现以无机钛硅为原料水热合成得到的Au/TS-1催化剂具有良好的催化性能;在反应体系中以氧气作为氧化剂,考察了反应时间、温度、压力等因素对催化剂活性的影响。结果表明,当叔丁基过氧化氢用量为0.04 g时,在150℃,1.0 MPa的条件下反应2.5 h,环己烷的转化率达到了9.42%,目的产物(环己醇、环己酮和环己基过氧化氢)的选择性为89.38%。     

H_5N_1亚型禽流感病毒血凝素基因的克隆及分子进化分析

目的　克隆H5N1 亚型禽流感病毒HA基因并进行分子进化分析。方法　应用RT PCR方法 ,以 2株H5N1 亚型禽流感病毒RNA为模板 ,扩增了HA全基因cDNA。将HAcDNA基因克隆于pUCm T载体 ,并对其进行了测序。结果　所克隆的HA基因全长为 1731bp ,共编码 5 6 8个氨基酸。将该毒株与其它 10株H5亚型禽流感病毒HA基因序列核苷酸及氨基酸进行比较 ,其核苷酸同源性在 80 5 %～ 99 2 %之间 ,氨基酸序列同源性在 89 4 %～98 6 %之间。高致病性毒株HA基因裂解位点存在多个碱性氨基酸插入。结论　为禽流感基因工程疫苗的研制奠定了基础 ,同时通过分子进化分析也揭示了各毒株间的亲缘关系。     

一种面向大规模URL过滤的多模式串匹配算法

对大量有害的URL进行过滤,是目前网络安全应用系统中所亟需的关键技术.使用经典的串匹配算法检测庞大的URL规则集,需要消耗大量的计算资源和存储资源,性能十分低下.该文设计了一种适合于大规模URL过滤的多模式串匹配算法——SOGOPT.该算法在经典的SOG算法基础上,针对URL规则的特点,提出了最优窗口选择、模式串分组规约这两种优化技术,大幅度提高了SOG算法的匹配速度,在大规模URL规则集上效果尤其显著.该文设计的算法非常适合于大规模(100万级)URL实时在线匹配的应用环境.     

基于离散Fréchet距离和SVM的短期负荷预测

针对支持向量机在电力系统短期负荷预测中,预测模型的精度易受训练样本数据的影响,且训练时间长的问题,本文提出1种基于离散Frechet距离和支持向量机相结合的预测方法,通过建立离散曲线相似性的数学模型,找出与基准日负荷曲线形状相似的历史日负荷曲线,以相似日的负荷数据及相应的气温、星期类型等影响因素作为训练样本对支持向量机进行训练,有效地减少了训练数据量,使得训练样本更具针对性。采用East-SlovakiaPowerDistributionCompany提供的负荷数据对提出的模型进行验证,并与标准支持向量机的预测结果对比,本文的方法能够科学合理地选取相似日,提高了支持向量机短期负荷预测的精度。