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1.
The extraction of aluminum from coal mining waste (CMW) is an important industrial process. The two major problems in applications are low aluminum dissolution efficiency and high iron content in the raw material, which affect the quantity and quality of products. To improve the aluminum recovery process, the leaching kinet-ics of CMW with hydrochloric acid was studied. A shrinking core model was used to investigate aluminum and iron dissolution kinetics. Based on the kinetic characteristics, a process for recovering aluminum was proposed and tested experimental y. It is found that the aluminum leaching reaction is controlled by surface reaction at low temperatures (40–80 °C) and by diffusion process at higher temperatures (90–106 °C). The iron dissolution process is dominated by surface reaction at 40–100 °C. The results show that iron could be dissolved or separated by concentrated hydrochloric acid. Fine grinding wil improve aluminum dissolution significantly. 相似文献
2.
3.
提出了一种软硬件协同的物联网可重塑终端架构EasiSHA,采用以可重塑计算部件为核心的终端体系结构,能够针对应用需求动态调整软硬件资源配置,在提供较高通用性的同时能够有效降低终端的硬件冗余度.提出了一种软硬件任务调度机制,根据物联网应用运行时所需终端的性能指标,实时动态改变计算任务的执行方式,在终端性能满足应用需求的前提下优化终端整体功耗.提出了一种计算任务复用机制,采用软硬件协同的方式实现应用程序与标准计算任务之间的松耦合,减小应用程序与计算任务之间的关联度,并结合云端任务共享机制实现任务的可复用性,能够有效优化物联网应用的开发速度和成本. 相似文献
4.
5.
采用谷氨酰胺转胺酶(TGase)催化羊毛角蛋白发生交联反应,探讨了酶用量、成膜溶液的pH值、温度、处理时间对羊毛角蛋白膜抗拉强度及断裂伸长率的影响,并考察了酶促交联反应对羊毛角蛋白膜在水中稳定性的影响。借助电泳(SDS-PAGE)对TGase催化羊毛角蛋白交联反应引起蛋白质相对分子质量的变化进行表征。研究结果表明,TGase催化羊毛角蛋白发生交联反应提高了其成膜的抗拉强度和稳定性,降低了膜的断裂伸长率。较好的工艺条件为:酶用量30 U/g角蛋白,成膜pH值为7.5,温度40℃,时间18 h左右。SDS-PAGE结果表明,羊毛角蛋白在TGase的催化作用下发生共价交联形成了相对分子质量更大的蛋白聚合物。 相似文献
6.
设计并实现了一种具有两级能量存储结构的传感器网络能量自供给节点系统EasiSolar。该系统将价格较低且可无限次充放电的电容与能量密度高且漏电流较小的可充电锂电池结合起来,形成高效的能量存储单元,以减少锂电池的充放电次数,延长锂电池的使用寿命。该系统还通过软硬件协同设计,实现了高效的能量管理方法,包括太阳能电池板最大功率输出跟踪器、能量存储模块充电管理模块和供电选择模块,以最大化地获取环境能量。测试实验结果表明,使用该系统设计的能量采集方法能够至少提高28%的能量采集效率。 相似文献
7.
1 灌区节水改造工程势在必行 山东省大部分水库灌区是50年代末随水库兴建而建成的,已运行30余年,工程大部分老化失修,长期带病运行;建设标准低,90%的渠道是土渠,渗漏损失大;田间灌水技术落后,灌溉水有效利用系数仅0.4左右。如全省最大的水库灌区峡山灌区,工程设施完好率仅30%左右,渠系水利用系数0.43,工程配套率低,使有限的水资源得不到充分利用。农业灌溉年用水2亿m~3左右,占水库供水量的 相似文献
8.
9.
针对在优化无线传感器网络传输性能时,识别出网络是否受到干扰并区分网络内与网络间的干扰类型是首要解决的问题。设计并实现了一种能够识别传感器网络干扰并区分网内、网间干扰类型的机制。首先通过实验获得了传感器网络在常见干扰状态下的有关性能参数,并对这些参数进行了相关性分析,之后基于Logistic分类模型建立了干扰状态以及网内、网间干扰类型的识别模型,并根据实测数据确定了该模型的参数。实际测试表明基于该分类模型的分类识别方法的准确率可达到97%以上,能够有效解决发现网络受到干扰的情况以及对网络干扰识别的问题。 相似文献
10.