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1.
2.
用Dvorak-Boublik双循环汽液平衡釜测定了三元体系α-蒎烯(1)+β-蒎烯(2)+对伞花烃(3)在53.3和80.0 kPa下的汽液平衡数据,采用McDermott-Ellis对三元体系的实验数据进行热力学一致性检验,所有数据均通过一致性检验。采用相关二元体系的NRTL模型参数预测α-蒎烯+β-蒎烯+对伞花烃三元体系在53.3和80.0 kPa下的汽液平衡数据。结果表明:三元体系在两个压力下平衡温度的最大绝对偏差分别是0.80和0.86 K,平均绝对偏差分别为0.30和0.39 K。该体系在53.3 kPa下α-蒎烯和β-蒎烯在汽相中的最大绝对偏差分别为0.0096和0.0102,平均绝对偏差分别为0.0033和0.0028;在80.0 kPa下α-蒎烯和β-蒎烯在汽相中的最大绝对偏差分别为0.0083和0.0081,平均绝对偏差为0.0049和0.0025。实验结果为松节油体系主要成分的分离提纯提供了基础数据。 相似文献
3.
用Dvorak-Boublik双循环汽液平衡釜测定了三元体系α-蒎烯(1)+β-蒎烯(2)+对伞花烃(3)在53.3和80.0 k Pa下的汽液平衡数据,采用Mc Dermott-Ellis对三元体系的实验数据进行热力学一致性检验,所有数据均通过一致性检验。采用相关二元体系的NRTL模型参数预测α-蒎烯+β-蒎烯+对伞花烃三元体系在53.3和80.0 k Pa下的汽液平衡数据。结果表明:三元体系在两个压力下平衡温度的最大绝对偏差分别是0.80和0.86 K,平均绝对偏差分别为0.30和0.39 K。该体系在53.3 k Pa下α-蒎烯和β-蒎烯在汽相中的最大绝对偏差分别为0.0096和0.0102,平均绝对偏差分别为0.0033和0.0028;在80.0 k Pa下α-蒎烯和β-蒎烯在汽相中的最大绝对偏差分别为0.0083和0.0081,平均绝对偏差为0.0049和0.0025。实验结果为松节油体系主要成分的分离提纯提供了基础数据。 相似文献
4.
电化学生物传感器在环境监测、生物与食品分析等领域应用广泛。本文采用静电纺丝法制备了氧化锌微纳米纤维材料,并负载酪氨酸酶(Tyr)构建了检测邻苯二酚的生物传感电极。利用X射线粉末衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)表征了氧化锌微纳米纤维的形貌结构,采用循环伏安法(CV)和计时电流法(IT)优化了检测邻苯二酚的工作条件。结果表明,制备的Tyr/ZnO/CS/GCE生物传感电极具有良好的电化学性能,在反应过程中为扩散控制,对邻苯二酚的检测在5~50μmol/L的浓度范围内具有较好的线性关系,最低检测限为1.9041μmol/L,灵敏度为376.31μA/(mmol·L·cm2),氧化锌的加入可增强酪氨酸酶的稳定性,在尿素、多巴胺和葡萄糖3种电化学活性相近物质存在的情况下仍对邻苯二酚的检测有较好的选择性,且具有良好的循环稳定性。 相似文献
5.
开展大规模风电场并网送出电网继电保护实时数字仿真(RTDS)试验,指出现有风电场送出电网继电保护存在的问题,给出风电场送出电网保护配置建议:110 kV送出线路的主保护采用分相电流差动保护,后备保护采用解微分方程算法的距离Ⅰ段,或将相量距离Ⅰ段保护延时0.15 s动作,同时配置常规距离II、III段及零序电流保护;送出变压器主保护采用差动保护,励磁涌流判据采用间断角鉴别、时差法等方法,后备保护配置复合过电流保护及零序电流方向保护;330 kV送出线路主保护配置2套独立工作的分相电流差动保护,采用电压突变量选相元件及基于零序分量的方向元件,后备保护配置与110 kV送出线路相同。(详见2013年第33卷第7期) 相似文献
6.
随着新能源发电和新型负荷的并网接入,随机激励对电力系统的影响日渐突出,且电力系统中振荡现象时有发生,但由于不明原因而难以抑制。从频域的角度,发现了电力系统在随机激励下的广义强迫振荡现象,分析了广义强迫振荡产生机理。提出的广义强迫振荡理论指出:如果输入随机激励功率谱频段能够覆盖电力系统中某些较弱阻尼模式频率,就有可能引发较大的强迫振荡,振荡中包含这些较弱阻尼模式频率分量。采用电流注入法,在新英格兰10机39节点系统进行了计算分析,结果验证了广义强迫振荡理论的正确性。所提广义强迫振荡理论是对传统狭义强迫振荡理论的突破。 相似文献
7.
在党的历史文献中,最早明确提出“群众路线”问题见于陈毅在1929年9月根据中央指示精神执笔写作的《中央给红四军的指示信》。坚持群众路线的思想和精神一以贯之地见于陈毅有关重要报告、讲话和著作之中,他反复强调的为人民服务的群众路线的宗旨,是陈毅对中国武装革命斗争和社会主义建设的实践经验的科学总结,是他对毛泽东群众路线思想的充实、丰富和重要理论贡献,也是陈毅留给我们宝贵的精神文化遗产。 相似文献
8.
针对往复泵动力端滚动轴承振动信号非平稳、非线性且含有大量噪声的特点,提出基于EEMD、距离因子、相关系数和小波包分解相结合的诊断方法。通过在轴承寿命试验台上测取轴承振动信号,利用EEMD对所测信号进行分解,根据距离因子和相关系数相结合的方法筛选并重构IMF分量,以突出故障特征信息且避免偶然误差影响,重构振动信号进行小波包分解后构造能量特征信号向量,然后计算特征向量的相关系数,通过比较所得相关系数的差值绝对值判断故障类型。此方法的故障识别率与直接对轴承振动信号进行相关系数分析相比,故障识别率有较大提高,而且无需像神经网络识别需要大量数据训练,是一种较好的轴承故障识别方法。 相似文献
9.
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