大孔主客体催化材料的制备及表征

采用超增溶原位自组装法合成大孔氧化铝载体作为主体,采用TEM、BET、XRD等对其进行表征。在Mo-Ni-P溶液中,以正向胶束为模板剂,合成出大孔主客体催化剂。考察了不同表面活性剂及其用量对正向胶束形成的影响,对模板剂的最佳配比进行优化。利用BET、电子探针等分析手段对大孔主客体催化材料进行表征。结果表明,催化材料具有0.38cm3/g的孔容、61~90m2/g的比表面积、9.3~13nm的平均孔径、最可几孔径为12.5、45.0nm、10~60nm高度集中,且占总分布的53%~70%,活性金属质量分数在18%~27%,通过电子探针扫描的元素分析表明金属在催化剂中均匀分散。     

高级芬顿反应处理染料废水的影响因素及工艺条件优化

通过实验分析高级芬顿体系处理染料废水的影响因素,并获得优化的工艺条件.结果表明各种因素对评价指标的影响顺序不同,但过氧化氢的影响始终是最大的.对COD去除的优化工艺为：H2O2浓度为300 mg/L,Fe^2＋浓度20 mg/L,H2C2O4浓度为15 mg/L,pH为3.0,时间为40 min.对TOC去除的优化工艺为：H2O2浓度为300 mg/L,Fe^2＋浓度20 mg/L,H2C2O4浓度为20 mg/L,pH为3.0,时间为60 min.在优化的工艺条件下能有效的降解3种染料,降解速率顺序为GR＞X3-B＞KN-R.处理后的废水COD去除率可达到80%,TOC去除率达到70%.     

环境影响评价在铁路建设项目前期工作中的作用和思考

正我国的建设项目环境影响评价制度始于20世纪70年代末,是世界上较早实施建设项目环境影响评价制度的国家之一,环境影响评价制度作为一种行之有效的环境管理制度,对我国的环境保护起了巨大的作用,尤其是在预防污染和保护环境方面起到了不容忽视的作用。铁路建设项目前期工作是铁路建设的必要组成部分,做     

多孔粒状硝酸铵在提高粉状乳化炸药抗结块性中的应用

本文将多孔粒状硝酸铵(LPAN)及经柴油改性的多孔粒状硝酸铵(ANFO)与粉状乳化炸药(PEE)按不同比例混合,测试各样品的抗结块性能及爆炸性能。实验表明,随着多孔粒状硝酸铵添加量的提高,粉状乳化炸药的抗结块性显著增强,当添加量为30%时,粉状乳化炸药的结块现象消失。经柴油改性的多孔粒状硝酸铵与粉状乳化炸药混合后,其抗结块性能增强效果不变,但爆炸性能提高。     

纳米自组装催化剂金属分散度对催化活性的影响

采用二次纳米自组装法合成催化剂的堆积密度较低、金属负载量较高。FNMC和FA-28的比表面积分别为50 m2/g和170 m2/g。说明金属在FNMC上小孔堵塞和大孔金属大量聚集,而在FA-28上是多层分散的并形成纳米粒子。通过XRD和TEM的表征得到催化剂的晶相结构、微观形貌和金属分散,证明了BET的结论。活性评价结果表明,催化剂FNMC在渣油加氢处理上脱硫、脱氮、脱金属和脱残炭率分别为48.80%、20.08%、44.15%和31.34%,约为参比剂FCB的50%,而FA-28对催柴加氢处理的脱硫、脱氮及芳烃转化率分别为93.33%、95.34%和65.84%,约为FCB的2倍。     

渣油分离方法的研究进展

主要阐述了渣油分离方法在加工工艺中的重要性,重点介绍了目前渣油分离方法中的实沸点蒸馏、分子蒸馏、超临界流体萃取分馏法(SFEF)和色谱法的原理、特点和工艺流程,指出了不同分析方法的优缺点,并对其在国内外发展的概况和应用现状作了评述。针对渣油自身的特点,指出以超临界流体技术和色谱相结合的方法为基础,结合先进的分析测试手段,能系统地揭示渣油的组成、结构和物理化学性质之间的内在关系,可从分子层次描述渣油分子在催化剂上的扩散、吸附及转化规律,突破集总动力学的局限性,是目前渣油分离方法的主要趋势,为渣油轻质化催化剂的研究和加工处理新工艺的发展提供强有力的理论指导,在石油化工中的应用前景广阔。     

带禁区约束的直线上选址问题

设欧氏平面上直线L的一侧有n个点的点集N、L上则有一个禁区集合F，现要在L上禁区集合以外找一点P，使得联结N∪{P}的最小网络之长达到最短。文章对这一问题提出O(n^2)的近似算法，其性能比为√3/2。     

新型劣质柴油加氢催化剂的制备及应用

以大孔、低堆积密度纳米自组装氧化铝为载体,通过共浸剂改性制备负载Mo-Ni双金属活性组分的纳米自组装MoNi-P柴油加氢催化剂。利用BET方法对催化剂的孔结构进行表征。并在固定床微型反应装置上,通过脱硫率的考察,确定最佳反应条件:压力为6.5 MPa,温度为370℃,空速为1.5 h-1,氢油比为700∶1。同时,对5种不同金属配比的Mo-Ni-P催化剂进行40 h的加氢性能评价。实验结果表明,Mo/Ni质量比为5∶1时,加氢效果较好,其平均脱硫、脱氮和芳烃饱和率分别为95.92%、97.84%和73.50%。     

多车种随机需求车辆路由问题的遗传算法

该文给出了多种类型车辆随机节点需求车辆路由问题(VRP)的遗传算法。将各个节点的需求作为一个随机数,同一条路径上车辆允许路由失败(routingfailure)的次数作为一个可控制的参数,对于节点需求服从给定的已知分布的VRP问题,给出了一些更简单实用的递推公式,并在此基础上通过巧妙地设计交配规则,得到遗传算法,并经实例运算对比,效果很好。