羧基化聚醚有机硅表面活性剂CPES的合成、表征及性能

在无溶剂条件下,制备了一种羧基化聚醚有机硅表面活性剂CPES。用IR和1HNMR对CPES结构进行了表征,并对其临界胶束浓度(CMC)、表面张力(γ)、与非离子表面活性剂配伍后的浊点改变及对氨基硅油的乳化性能进行了测定。结果表明,CPES有良好的表面活性,其CMC为4μmol/L,γCMC为32.58 mN/m;与非离子表面活性剂TX-10和AEO-8配伍后,当w(CPES)分别达到37.5%、50%时,体系浊点消失;将其与阳离子氨基硅乳(氨值为0.3、0.6 mmol/g)复配后,乳液在3000 r/min离心15 min的条件下稳定,浊点可提高到100℃以上。     

基于全卷积网络的红外弱小目标检测算法

在小天体探测、导弹制导和战场侦察等航空航天领域,由于目标信号较弱,占有像素数少,缺少目标形状和纹理信息,使用手工特征提取的传统算法容易出现大量虚警,而拥有强大特征提取能力的深度学习算法无法对微小且缺乏轮廓信息的目标训练.本文采用了滑动窗口取样训练,它源自基于人类视觉特性的传统目标检测算法中嵌套结构的思想,设计了一种使用...     

纳米二氧化硅改性及其在硅类消泡剂中的应用

利用硅烷偶联剂十二烷基三甲氧基硅烷(WD-10)对纳米SiO_2进行了有机表面接枝改性。采用红外光谱、电泳、热重分析、扫描电镜等分析手段对表面改性前后的纳米SiO_2进行表征,考察了反应温度、反应时间和偶联剂浓度对接枝率的影响。结果表明:WD-10以化学键合的方式结合在纳米SiO_2的表面,形成有机包覆层,明显改善其分散性能;在WD-10质量浓度为0.9 mL/g、反应温度60℃、反应时间1 h时,接枝率最高。在消泡剂体系中添加4%经改性后的纳米SiO_2进行乳化可明显改善消泡剂的破泡性能和稳定性。     

文丘里除尘器除尘性能试验研究

实验研究文丘里各操作参数对除尘性能的影响,结果表明,影响除尘效率的主要为液气比、喉管速度及入口粉尘浓度。除尘效率应根据实际需要调节各个参数以降低压力损失。     

N-环己基-γ-氨丙基聚二甲基硅氧烷的合成、表征与应用性能

在碱性催化剂作用下,用八甲基环四硅氧烷(D4)与N-环己基-γ-氨丙基甲基二甲氧基硅烷(KH-702)等单体的开环聚合反应,合成了N-环己基-γ-氨丙基聚二甲基硅氧烷ASO-7 0 2柔软剂。用IR、1HNMR和13CNMR对其结构进行了表征。用非离子表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚将其乳化后整理纯棉织物。应用结果表明,整理布样的白度与未整理的布样相比,基本不降低;随着ASO-702氨值和相对分子质量的增加,整理织物的柔软性能提高,当氨值为0.6 mmol/g、相对分子质量为30 241时,织物的柔软性(以弯曲刚度表示)经向为337mN,纬向为204 mN。     

浅谈我国污水处理及污水资源化

介绍了国内外污水处理及回用的现状,重点介绍了现阶段我国北京、大连、深圳等城市污水处理厂和回用工程的情况,对我国在污水回用方面存在的对污水处理和回用的认识不足、污水处理和回用项目的启动缺少资金而且经验不足、污水处理与回用的配套设施不完善等问题进行了探讨,说明我国开发利用城市第二水资源———污水资源,将从根本上解决城市水资源匮乏的局面,实现污水资源化,对保障城市安全供水,缓解水危机具有重要的战略意义。     

基于电子经纬仪的抛物面天线测量与精度分析

电子经纬仪工业测量系统的定向解算中所引入的基准尺将产生相关的系统误差。文章利用两台徕卡T3000电子经纬仪组成一套工业测量系统,先对两把不同长度的基准尺观测,进行定向解算和联合定向解算,比较其定向解算精度后建立测量坐标系,再比较分析观测解算基准尺长与其标称,确定观测圆周内基准尺的最佳设定位置,最终观测确定某一标准抛物面型天线的焦距等相关参数,并分析其测量精度。     

多元服务“红”耀景区

中国石油延安销售黄陵阳沟加油站坐落于黄陵县城南,这里有中华民族始祖——轩辕黄帝陵庙所在地。黄陵县凭借着人文资源得天独厚,不仅是全世界华人谒陵祭祖的圣地,又是全国重点旅游景区。多年以来,阳沟加油站始终围绕全员、全面、全过程、全心全意的服务宗旨,通过强化内部管理,取得了骄人的业绩。     

EMC模式下公共建筑开展能源审计分析

EMC模式是在建筑节能领域行之有效的市场化节能机制,公共建筑一直是建筑节能的重要对象,而建筑节能必然能源审计先行。通过分析公共建筑能源审计的意义,对比国内外建筑能源审计制度、方法等,结合EMC模式对能源审计的特殊要求,提出适合我国节能服务产业采用EMC模式进行公共建筑节能改造的能源审计意见和建议。     

基于聚类和长短期记忆神经网络的光热电站并网电力预测

光热电站发电量预测技术有助于电网提前制定调度计划,有效减轻光热发电间歇性和波动性在并网运行后带来的冲击。本文以美国加州光热发电系统并网电力预测问题为例,首先研究气象参数与发电量之间的相关性,进而利用近邻传播（AP）聚类算法对比不同发电模式下气象参数对发电的影响差异;然后,建立长短期记忆（LSTM）神经网络基准模型对光热系统发电量进行预测;最后,针对基准模型对0发电量情况预测精度低的问题,根据相应聚类结果建立增量特征预测模型。预测结果表明,该改进的基于AP聚类和LSTM神经网络模型预测效果良好,可达到91.41%的日发电量预测精度。