BOPET薄膜市场现状分析及发展趋势

基础BOPET全球生产市场需求分析,尤其对中国BOPET的市场需求、市场分布、生产厂家、产能等全方面进行了分析,得出BOPET行业市场发展将向再生利用、生物可降解、绿色改性以及降低单耗等五方面可持续发展.     

g-C3N4/Ti-MOF复合材料的合成及其光催化性能

采用快速微波合成法合成了Ti-MOF(MOF，金属有机骨架材料)，并在其基础上合成新型可见光响应光催化剂g-C3N4/Ti-MOF。通过X射线衍射、扫描电镜、EDS能谱仪、傅里叶变换红外光谱、N2吸附-脱附和紫外-可见漫反射光谱等手段对其进行表征，同时光催化还原Cr(Ⅵ)研究g-C3N4/Ti-MOF的光催化性能。结果表明，g-C3N4/Ti-MOF复合光催化剂在150 min内能还原92%的Cr(Ⅵ)，远远高于g-C3N4和Ti-MOF；同时g-C3N4/Ti-MOF复合光催化剂经过4次循环实验后仍能保持较稳定的光催化活性。最后提出了g-C3N4/Ti-MOF复合材料光催化还原Cr(Ⅵ)的可能机理。     

肉类过敏研究进展

近年来食物引起的过敏性疾病发病率持续增高,已成为一种严重的食品安全和公共卫生问题。肉类食物作为人类的重要食物来源之一,其市场不断扩大,与此同时,肉类引起的食物过敏也逐渐增加。肉类过敏是IgE介导的Ⅰ型变态反应,发病速度快,可引发多种不同的临床症状,除了食物过敏的基本症状外,还可造成皮肤、呼吸系统疾病。此外,近年来还发现了一类新型肉类过敏疾病,与传统肉类过敏不同,其发病过程表现为延迟发作。本文综述了近年来肉类过敏的研究进展,介绍了几种肉类过敏性疾病及致敏机理,并综述了导致哺乳动物肉类过敏的过敏原以及肉类过敏评估方法。     

宏条形码技术在食品物种鉴定中的应用及展望

食品物种鉴定是食品真伪鉴别中的重要研究内容之一。聚合酶链式反应、基因芯片等方法均被应用于食品物种鉴定。近几年,基于高通量测序的宏条形码技术发展迅速,与基于传统测序方法的条形码技术相比,该技术具有成本低、通量高、速度快等优点,且可以实现同时检测复杂样品中多个物种的目的,因而在食品物种鉴定方面显现出很大的优势。本文介绍了宏条形码的含义和研究方法,综述了近年来宏条形码技术在食品物种鉴定领域的应用,总结和讨论了宏条形码技术应用于食品物种鉴定领域面临的挑战,并对该技术的发展方向进行了展望。     

PET的紫外老化性能及机理研究

采用力学、紫外-可见光分析和热失质等测试手段研究了PET改性料的紫外老化性能及老化机理。结果表明:复合助剂的加入能显著提升体系的力学性能保持率,进而提升其紫外老化寿命,提升的幅度随复合助剂中耐紫外剂含量的增加而显著增加。DSC分析表明,随着复合助剂的引入和老化的进行,改性料结晶度增加。文中进一步讨论了PET改性料的紫外老化机理。紫外-可见光分析表明,紫外老化能产生醌类和双醌类物质,进而提升PET改性料的紫外吸收度。     

波纹角对波纹竖板冷凝换热特性的影响

为了提高板式换热器的换热性能,探究换热板片的波纹角对波纹竖板冷凝侧换热特性的影响,优化其结构参数,采用建模计算的方法定量分析了波纹角对板片换热面积、液膜下落时间、流体努塞尔数、摩擦系数等参数的影响,并用可视化实验观察了不同波纹角下液膜流动路径的特点。分析结果表明,波纹角的变化对板片换热面积影响很小,可以忽略。波纹角越小,液膜下落时间越短,排液速度越快,液膜厚度越小,越有利于冷凝传热。波纹角越大,冷凝液的流动路径越接近波纹状流型,扰动越剧烈,增大了流体的雷诺数和努塞尔数,且雷诺数值越大,努塞尔数对波纹角的变化越敏感。流体与波纹板的摩擦系数也会随着波纹角的增大而增大,蒸气冷凝时产生的摩擦压降也越大。     

高氯酸铵含量对高铝富燃料推进剂中重要组分高氯酸铵/铝 一次燃烧性能和铝粉团聚的影响

采用CO2激光点火装置联合高速摄影系统及扫描电子显微镜等凝聚相燃烧产物分析技术，研究了高氯酸铵(AP)含量对高Al富燃料推进剂中重要组分AP/Al一次燃烧过程中燃烧现象、引燃时间、燃烧扩散时间、燃尽时间、燃烧效率、颗粒团聚及凝聚相燃烧产物的表面形貌、粒径及其分布的影响。结果表明，各AP/Al混合粉体的燃烧过程均可分为表面引燃、燃烧扩散和火焰熄灭3个阶段，但各样品在不同燃烧阶段的燃烧现象存在明显差异。AP含量由10wt%增至30wt%，样品燃烧剧烈程度增强，燃烧过程中固相颗粒的溅射现象越加明显；在火焰熄灭阶段，各样品燃烧由以停留在样品燃面处的燃烧为主逐渐变为以溅射颗粒的燃烧为主，且随反应进行，燃面已燃固相颗粒最先熄灭，各样品表面引燃时间、燃烧扩散时间、燃烧持续时间均缩短，即燃烧反应速率逐渐加快。在AP/Al混合物中，铝粉的燃烧效率、凝聚相燃烧产物粒度及其团聚程度随AP含量增加而增加。     

基于ARMA模型的双路径差异性分析

拟通过单向时延的历史记录对其未来趋势进行预测。首先,通过粗粒度和细粒度两种方式采集世界各地若干目标节点的单向时延作为原始数据;然后,结合多种预测模型的特点和原始数据的内在属性,提出一种基于ARMA模型的双路径差异性分析方法;最后选取合理的预测窗口对方法的准确性进行验证。结果表明,该预测方法是正确、合理的,与灰色预测模型相比能更有效地预测单项时延差序列。