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尿素对以硝酸铝和葡萄糖为原料合成氮化铝粉末反应过程中相变及反应速率的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以硝酸铝(Al(NO3)3·9H2O)和葡萄糖(C6H12O6·H2O)为原料,利用碳热还原法制备氮化铝粉末,研究了尿素对前驱物的制备及前驱物氮化反应的影响,研究发现添加尿素合成的前驱物和未添加尿素合成的前驱物在氮化反应过程中相变和反应速率存在较大差异。在没有添加尿素合成的前驱物的氮化反应过程中,出现了γ-Al2O3、α-Al2O3、AlON和AIN相,该前驱物的反应速率慢,完全氮化需要在1600℃下才能完成。对于添加尿素合成的前驱物而言,在其氮化反应过程中仅出现了γ-Al2O3和AIN相,没有α-Al2O3和AlON的生成,AIN直接由γ-Al2O3氮化生成,该前驱物的氮化反应速率快,氮化反应温度低,在1400℃下即可实现完全氮化。分析讨论了两种前驱物的氮化反应速率不同的主要原因,并利用XRD、SEM等分析方法对粉末进行了表征。 相似文献
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中国石油润滑油基础油生产技术现状及发展 总被引:10,自引:0,他引:10
介绍中国石油润滑油基础油生产能力、原油资源及工艺特点,酮苯脱蜡、糠醛精制、白土补充精制、高压加氢基础油生产技术现状。针对加氢法生产的Ⅱ/Ⅲ类润滑油基础油将取代传统工艺生产的I类润滑油基础油的发展趋势,提出利用加氢裂化尾油采用加氢异构脱蜡工艺生产Ⅱ/Ⅲ类润滑油基础油的全加氢工艺,加氢裂化尾油与老三套结合生产HVI高粘度指数基础油,是中国石油润滑油基础油升级换代发展方向。 相似文献
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A current development trend in research on intelligent systems is to optimize a general intelligent prediction system into an individuation intelligent prediction system that is applied in specialized fields. Protein structure prediction is a challenging international issue. In this paper, we propose a new intelligent prediction system model, designed as a multi-layer compound pyramid model, for predicting secondary protein structure. The model comprises four independent intelligent interfaces and several knowledge discovery methods. The model penetrates throughout the domain knowledge, with the effective attributes chosen by Causal Cellular Automata. Furthermore, a high pure structure database is constructed for training. On the RS126 dataset, the overall state per-residue accuracy, Q3, reached 83.99%, while on the CB513 dataset, Q3 reached 85.58%. Meanwhile, on the CASP8 sequences, the results are superior to those produced by other methods, such as Psipred, Jpred, APSSP2 and BehairPred. These results confirm that our method has a strong generalization ability, and that it provides a model for the construction of other intelligent systems. 相似文献