孤岛工作面撤出支架时的顶板加固及撤出工艺

11210高水充填工作面作为孤岛工作面,末采阶段顶板压力大。采用锚网支护控制工作面顶板,撤架时利用掩护架保证撤架空间安全,利用移架平台撤出剩余支架,实现了安全生产。     

PFS硅酮建筑密封胶的制备与性能研究

介绍了硅酮建筑密封胶的发展现状,阐述了用多孔功能材料硅藻土制备密封胶的生产工艺,研究了硅藻土和表面改性剂用量、反应温度等工艺参数对密封胶性能的影响,通过SEM、XRD、BET、BJH等分析手段对多孔功能材料的形貌、物相、比表面积和孔容孔径进行表征,研究多孔功能材料的补强机理,并展示该密封胶的微观形貌.     

沸石补强硅酮建筑密封胶的应用

考察了用沸石和焙烧沸石作为补强剂用于制备硅酮建筑密封胶的工艺过程,分析了粉体用量对密封胶热稳定性、拉伸强度、断裂伸长率、干燥时间的影响;用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、氮气吸-脱附等温测试(BET)和脱附孔径测试(BJH)方法对沸石和焙烧沸石的微观形貌、物相、比表面积、孔容和孔径进行了表征;研究结果表明,它们是一种具有多孔结构的铝硅酸盐矿物,主要成分分别为KNa2Ca2(Si29Al7)O72和K(Si3Al)O8,孔径分别为10.68 nm和14.02 nm,孔体积分别为0.465 5 mL/g和0.587 1 mL/g,比表面积分别为153.6 m2/g和191.4 m2/g,孔径分布宽、孔体积和比表面积大有利于补强,焙烧沸石的补强性优于沸石,揭示了它们的补强作用是硅烷偶联剂表面改性、孔道效应和锚固效应共同作用的结果。     

芳醛缩氨基硫脲类化合物的无溶剂合成反应研究

以一系列芳醛和N4-苯基氨基硫脲为原料,浓盐酸做催化剂,室温条件下,在无溶剂条件下进行反应合成了5个苯甲醛缩氨基硫脲类化合物,结果表明,无溶剂条件下的反应能够在2h内完成,并且产率在90%左右,是合成该类化合物高产、低耗、绿色、环保的好方法。     

高硅氧烷自乳化硅丙乳液制备与性能研究

报道了以四甲基四乙烯基环四硅氧烷和乙烯基三甲氧基硅烷为有机硅单体,在无乳化剂情况下,利用甲基丙烯酸甲酯、甲基丙烯酸(钠)和烯丙基羟乙基醚共聚物替代乳化剂制备自乳化硅丙乳液的方法。通过L9(3)4正交试验进行配方优化,结果表明当体系pH=5±0.5,引发剂为K2S2O8:NaHSO3=2:1,用量为单体总量0.5%时,最佳配方为MAA:AOE:YDH:V4:MMA=8:9:4:20:59,凝胶率0.18%,通过红外光谱分析得知环硅烷已开环,且所有单体均已参加共聚反应;热重分析结果表明无皂硅丙乳液热稳定性好,最大热分解温度为449℃;通过TEM和SEM对乳液及胶膜微观形貌进行表征,乳液平均粒径158nm,PDI=0.031,Zeta=-53.9mV,粒径分布窄,具有单分散性,乳液成膜性好,胶膜平整细腻,适于制备建筑涂料。     

聚苯胺/凹凸棒石/聚砜复合膜电极的制备及其电化学性能研究

采用化学原位聚合法合成了盐酸掺杂聚苯胺/凹凸棒石(PANI/ATP)纳米导电复合材料。以聚砜(PSF)为成膜剂制得聚合物溶液,并定量滴加到玻碳电极上制得PANI/ATP/PSF复合膜电极。采用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射(XRD)对样品形貌、结构进行表征。利用循环伏安法、交流阻抗及恒电流充放电技术研究其电容性能。结果表明,多孔结构的PANI/ATP/PSF复合材料在1mol/L H2SO4溶液中具有良好的电容性能,在0.5A/g的电流密度下比电容可达到465F/g,且该超级电容器具有较小的内阻和良好的循环稳定性。     

高海拔地区变电站500kV高抗回路隔离开关断口优化研究

本文首先对高海拔地区500kV变电站空气间隙及放电电压要求进行了分析计算,确定了高海拔地区500kV空气间隙要求,然后对500kV高抗回路隔离开关的电压特性进行分析,最后对高抗回路隔离开关断口进行优化,其结果满足实际工程布置需求,对丰富高海拔地区设备选型具有实际意义。     

石油树脂聚合方法概述

在石油裂解生产过程中会产生大量C_5~C_(15)副产物,主要成分为烷烃、环烷烃、烯烃、环烯烃、芳烃、芳烯烃及稠环化合物,其中富含大量不饱和单体,可以聚合生产各类石油树脂。本文就石油树脂原料组成、分类、聚合方法及应用进行了详细论述,并提出未来石油树脂发展方向。     

无位置传感器无刷直流电机位置检测技术

无位置传感器控制技术是近30年来无刷直流电机（BLDCM）研究的一个重要方向。论述了国内外BLDCM无位置传感器控制的研究现状。着重介绍了目前应用和研究较多的几种常规方法的基本原理、实现途径、应用场合以及优缺点等,并对它们作了综合分析和比较。     

基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别

针对工地进出口的视频监控录像,考虑远距离低分辨率安全帽识别问题,探讨了低分辨率安全帽识别方法,分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头,获得大小为22*22的图像,然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征,再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测,最后计算测试样本的识别率.实验结果表明,提取图像的二进制模式统计特征,再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳,识别率可达87.27%.