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1.
等级孔分子筛材料因其兼具高效传质与择形催化的优势而成为当前分子筛研究领域热点,然而其传质优化机制的不明确是制约等级孔分子筛材料设计思路与发展方向的主要因素。简要介绍了等级孔分子筛材料研究现状,并重点对等级孔分子筛材料传质机制研究进展,包括当前研究所面临的挑战和研究策略等方面进行了综述,探讨了传质机制研究在等级孔分子筛材料研发过程的重要意义,并对未来发展方向进行了展望。 相似文献
2.
以酸性离子液体和Na2WO4·2H2O组成的体系为催化剂,过氧化氢为氧化剂,将催化柴油中的噻吩硫氧化为砜类物质,并通过NMP将其萃取出来,同时考察了反应温度、反应时间和催化剂用量等因素对氧化脱硫反应的影响,得出最佳反应条件为:3 mL油样(含硫200 μg·g-1),1 g离子液体,0.021 g 钨酸钠(Na2WO4·2H2O), 0.7 mL过氧化氢,反应温度323 K,反应时间3 h,萃取剂与柴油体积比为1∶1,此时样品中的硫可降低到23 μg·g-1。反应结束后,可以通过简单的倾倒将油样和催化剂分离,催化剂重复使用5次,催化活性基本不变。 相似文献
3.
4.
MIL-53的合成和表征及储氢性能研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用水热合成法将对苯二甲酸(H2BDC)、水分别与Cr(NO3)3.9H2O、Al(NO3)3.9H2O混合后加热至220℃晶化3d,合成了具有三维立体网状骨架结构的有机金属骨架MIL-53(Cr)as与MIL-53(Al)as,将其分别在300、330℃下煅烧3d得到有机金属骨架MIL-53(Cr)ht与MIL-53(Al)ht。通过X射线衍射(XRD)、智能重量分析仪(IGA)、扫描电镜(SEM)、红外光谱仪(IR)和热重分析仪(TG)等表征手段系统地对它们的结构、组成以及储氢性能进行了研究。实验结果表明,有机金属骨架MIL-53系列独特的骨架呼吸特性使其具有良好的储氢性能,且具有较高比表面积、孔容及孔径的MIL-53(Al)在储氢性能方面具有更好的表现。 相似文献
5.
命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
6.
以NaY、液相Ce离子交换改性的Y型分子筛(L-CeY)为研究对象,运用N2吸附、XRD、NH3-TPD和Py-FTIR等实验方法表征两种Y型分子筛的物化性能。采用频率响应技术(FR)和智能重量分析仪(IGA)研究噻吩在两种分子筛上的吸附行为,并考察噻吩在稀土离子改性Y型分子筛上的不同吸附作用模式。结果表明,频率响应技术能够有效识别分子筛孔道内发生的不同传质过程。噻吩在NaY分子筛上的吸附行为较为简单,存在孔道吸附和π电子相互作用两种吸附过程;而在L-CeY分子筛上吸附行为较为复杂,同时存在孔道吸附和"S-M"吸附等多种吸附过程,另外,在高温条件下,还存在复杂的催化反应过程。 相似文献
7.
8.
针对深度神经网络(DNN)的参数和计算量过大问题,提出一种基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法。首先,利用全局剪枝策略来有效避免以逐层方式修剪而导致的模型次优压缩率;其次,在网络剪枝过程中不依赖数据样本标签,并通过最小化剪枝网络与基线网络输出特征的距离对网络每层的压缩率进行优化;最后,利用贝叶斯优化算法寻找网络每一层的最优剪枝率,以提高子网搜索的效率和精度。实验结果表明,使用所提算法在CIFAR-10数据集上对VGG-16网络进行压缩,参数压缩率为85.32%,每秒浮点运算次数(FLOPS)压缩率为69.20%,而精度损失仅为0.43%。可见,所提算法可以有效地压缩DNN模型,且压缩后的模型仍能保持良好的精度。 相似文献
9.
根据会计电算化课程的特点,结合我校的具体情况,对会计电算化课程的教学内客、手段和方法进行了分析与探索。并结合会计电算化的发展趋势,提出了相应对策。 相似文献
10.