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本文在环氧涂料中添加玄武岩鳞片,提高其防腐蚀性能。针对玄武岩鳞片的团聚问题,通过机械力化学改性工艺,采用正硅酸四乙酯、HY-311型钛酸酯偶联剂、E-44型环氧树脂对玄武岩鳞片进行杂化包覆,结果表明,杂化包覆后玄武岩鳞片的沉降时间从2h提高至96 h。杂化包覆玄武岩鳞片添加量为20%涂层的性能最优,附着力为13.40 MPa,耐盐雾时间为2000 h,在3.5%NaCl溶液中浸泡2000 h后,0.01 Hz的阻抗模值仍然有5.15×109 Ω·cm2。 相似文献
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梁顺香 《石油石化物资采购》2021,(2)
我国醋酸产量和消费量呈现逐年上升的趋势,2018年醋酸产能规模达到840万t。本文对当前的醋酸市场进行分析,探讨工业化的醋酸制造方法,尤其对甲醇无甲基碘羰基化反应生产醋酸工艺进行重点分析,探讨醋酸工业生产的重点与难点。 相似文献
5.
材料纳米化以后,会对其性能有着很大的影响。6方氮化硼纳米化后因其具有独特的物理化学性能,扩大了它的应用范围。文中重点阐述了制备6方氮化硼纳米片的物理和化学方法,简单分析总结了不同方法的优缺点,并且对纳米氮化硼的未来发展进行了展望。 相似文献
6.
以三(2,2,6,6-四甲基-3,5-庚二酮)化铬为前驱体,采用化学气相沉积(CVD)法在氧化铝(Al2O3)陶瓷基板上制备碳化铬(Cr3C2)薄膜,其中沉积温度为723 K至923 K,沉积时间为1 200 s。研究了不同沉积温度对Cr3C2薄膜的相组成、择优取向、宏观表面、微观结构及电学性能的影响。结果表明,在723 K至923 K下制备得到具有高度(130)择优取向的Cr3C2薄膜。随着沉积温度的升高,Cr3C2薄膜表面先由光滑变粗糙,后逐渐变光滑;薄膜晶粒呈椭球型生长;薄膜的厚度先增加后减小,从而导致电阻先减小后增大。在798 K时制备得到厚度最大且电阻最小的(130)择优取向的最佳Cr3C2薄膜。同时,在实验条件下Cr3C2薄膜表面存在少量的碳和Cr2O3。 相似文献
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多数工程结构材料的失效都是从表面的薄弱环节开始发生或者传导,从而引起材料的性能下降,使用寿命缩短.受生物材料的梯度结构启发,近年来开发了多种表面纳米化技术,成功在工程材料表面制备了晶粒尺寸从表层纳米尺度连续变化到内部宏观尺度的梯度纳米结构,强化和保护了材料表面,有效地解决了上述问题.结合国内外表面纳米化的研究结果,综述了金属材料梯度纳米材料的研究进展.首先,介绍了梯度塑性变形、物理化学沉积等表面纳米化加工技术的最新进展.其次,对梯度等轴纳米晶、梯度纳米层片和梯度纳米孪晶等多种表面纳米化材料的微观结构进行了归纳,并对最新发展的梯度纳米结构材料表层晶粒的晶体学取向等微观信息表征方法进行了系统地阐述.随后,总结了梯度纳米结构对工程材料的表面强度、塑性、强-塑匹配、加工硬化、疲劳、耐磨、腐蚀和热稳定性等性能的影响.最后展望了表面纳米化技术制备梯度纳米结构金属材料的发展趋势及工程应用所面临的挑战. 相似文献
9.
为分析不同微囊化双歧杆菌菌粉在模拟消化道环境的特性,采用静电喷雾微囊化、常规喷雾微囊化和乳化冷冻微囊化方法包埋不同双歧杆菌菌粉,并研究它们通过模拟消化道仿生系统后的存活率、疏水性、自沉淀率、粘附性和细胞脂磷壁酸中脂肪酸含量。它们的体外模拟消化实验结果表明,静电喷雾微囊化双歧杆菌的存活率高于常规喷雾微囊化和乳化冷冻微囊化,静电喷雾微囊化乳双歧杆菌BL03在经过胃液、十二指肠、回肠后的存活率高达55.01%±4.12%。经过模拟消化道后的不同微囊化双歧杆菌,除长双歧杆菌BLL2外,静电喷雾微囊化双歧杆菌疏水性比乳化冷冻微囊化双歧杆菌提高125.14%~368.75%;静电喷雾微囊化双歧杆菌自沉淀率比乳化冷冻微囊化双歧杆菌提高112.50%~372.72%;除长双歧杆菌BLL2外,静电喷雾微囊化双歧杆菌粘附性比乳化冷冻微囊化双歧杆菌提高109.52%~411.11%,静电喷雾微囊化和常规喷雾微囊化方法明显优于乳化冷冻微囊化,静电喷雾干燥乳双歧杆菌BL03的粘附数高达(46.18±2.82)CFU/cell,静电喷雾微囊化乳双歧杆菌BL03包埋率高达93.31%±3.16%。不同微囊化菌株通过模拟消化道后,静电喷雾和常规喷雾微囊化双歧杆菌的C12:0和C6:0脂肪酸含量高于乳化冷冻微囊化,而C18:1n9c不饱和脂肪酸含量低于乳化冷冻微囊化。综合所述,在模拟消化道仿生系统环境胁迫下,静电喷雾干燥是良好的微囊化双歧杆菌方法。 相似文献
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为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。使用全局量纲分析,提出环形空间雷诺数、表征旋风分离器本体尺寸影响的量纲为1数和排气芯管插入深度尺寸比作为网络输入参数,表征空气动力等效分割粒径大小的量纲为1尺寸作为网络输出参数,分别确定了训练算法和隐含层神经元个数对BPNN分割粒径模型预测精度的影响。结果表明:贝叶斯正则化算法优于L-M算法和拟牛顿算法,并在隐含层神经元个数为7时达到最优预测性能。与理论模型、半经验模型和多元回归模型进行比较,结果表明,贝叶斯正则化BPNN分割粒径模型展现出了较好的预测能力和泛化性能,模型预测的均方误差为0.136、决定系数为0.975。 相似文献