大豆油基生物柴油氧化动力学方程研究

作为衡量生物柴油品质的重要指标,氧化安定性优劣直接关系到生物柴油的应用前景。利用气相色谱及生物柴油氧化安定性测定仪测定了大豆油生物柴油在不同温度下脂肪酸甲酯质量浓度随时间的变化规律,得到了大豆油生物柴油的降解动力学曲线以及不同脂肪酸甲酯的反应速率常数K、活化能Ea,研究表明生物柴油氧化降解为拟一级反应;大豆油生物柴油、棕榈酸甲酯、油酸甲酯、亚油酸甲酯和亚麻酸甲酯的表观活化能分别为82.15、85.31、88.54、80.52、75.49 k J/mol,碳链长度缩短、不饱和双键增多会促进其氧化降解;生物柴油的氧化诱导时间与氧化速率常数的倒数成正比关系。     

安全端异种金属焊缝超声检测中TRL探头的选用及应用技巧

TRL探头（一发一收式双晶纵波探头）由两个晶片构成,可以提高粗晶材料中的检测灵敏度和信噪比,在安全端异种金属焊缝超声检测中存在诸多优越性。     

CAPWAP通信隧道保活机制的研究

目前企业级的WLAN组网多采用CAPWAP协议。为进一步提升CAPWAP隧道在复杂网络环境下的稳定性,在协议原有方案上,我们研究设计了隧道"双机"保活机制,可较好的适用于瞬时大流量冲击的复杂网络环境。     

微媒体视角下加强高等学校大学生理想信念教育的相关思考

理想信念是凝聚团结的强大感召力,是国家和民族不断前进的精神支柱和力量源泉,关系到中华民族伟大复兴的"中国梦"的实现.微媒体时代的到来深刻影响着大学生的教育环境,为理想信念教育工作带来机遇和挑战.为此,要通过加强对大学生理想信念意识的正向指导、丰富理想信念教育内容、优化微媒体信息环境等路径,提高大学生理想信念教育水平.     

浅谈旋挖成孔灌注桩的应用

随着旋挖成孔灌注桩工程技术在桩基础施工中较为广泛地应用。结合旋挖桩基础工程案例,介绍了旋挖成孔方法、特点及在重庆合川的应用现状,讨论了该工程案例中采用水下灌注混凝土成桩效果,提出了旋挖成孔及水下灌注混凝土技术措施,对建筑中类似地质条件实施桩基础工程有一定的借鉴意义。     

脂肪酸甲酯在甲酸自催化体系中的环氧化和开环反应动力学研究

环氧脂肪酸甲酯是一种性能优良的塑料增塑剂,研究了环氧脂肪酸甲酯合成过程中脂肪酸甲酯在甲酸自催化体系中的环氧化和开环反应动力学。在环氧化反应中,双键和过氧甲酸的反应级数分别为1．43级和1级,反应活化能为56．3kJ／mol;在环氧基团的开环反应中,水对开环反应的作用非常微弱,体系中甲酸对开环反应起主导作用;实验得到在环氧基团和甲酸的开环反应中,环氧基团和甲酸的反应级数分别为1级和1．85级,反应活化能为94．7kJ／mol。     

离子液体萃取脂肪酸甲酯性能研究

以咪唑型离子液体为萃取剂萃取长链脂肪酸甲酯。研究了离子液体阴离子的结构、相比和改性剂对萃取率的影响。[Bmim]Cl,[Bmim]Ac对脂肪酸甲酯有一定的萃取能力,但萃取率远远低于路易斯酸型离子液体[Bmim]Cl-xAlCl_3。对于[Bmim]Cl-xAlCl_3,萃取率随离子液体中AlCl_3比例的增加而增加。离子液体对脂肪酸甲酯的萃取能力与脂肪酸甲酯的分子结构有关,并受相比和改性剂影响。脂肪酸甲酯分子中双键个数越多、碳链长度越短,离子液体与石油醚的体积比越大,萃取率越高,当以x=1.35的咪唑型氯铝酸盐离子液体为萃取剂,离子液体与石油醚相比为1:2时,EPA的萃取率可以达到97.23%。萃取体系中加入乙酸乙酯或乙醇,将降低离子液体对脂肪酸甲酯的萃取能力。体系中200μL乙醇,EPA的萃取率由99.06%降低到15.10%。     

热等离子体重整甲烷和二氧化碳制合成气的热力学研究

常压下利用4kW的直流电弧等离子体装置,进行了甲烷和二氧化碳在氮气等离子体射流作用下重整制备合成气的实验研究。利用氮气作为放电气体产生等离子射流,甲烷和二氧化碳作为反应气体垂直送入此高温射流中,考察了甲烷与二氧化碳配比、进气流量和输入功率对原料转化率、化学能效及热值产率的影响。结果表明:热等离子体重整甲烷和二氧化碳制合成气具有处理量大、甲烷和二氧化碳转化率高、化学能效和热值产率高的特点。     

中国核电站在役检查领域的国际交流与自主创新

描述了核电站在役检查技术的特点和基本要求。介绍了我国核电站在役检查行业的国际交流和自主创新工作,以及目前我国核电站在役检查的主要检测技术和装备。     

基于动作标准序列的3D视频人体动作识别

基于3D视频的人体动作识别近年来受到越来越广泛的关注。基于动态时间规整的算法考虑了动作的时序信息,并能较好地解决人体运动在时间上的不确定性,但是随着训练样本增加,效率会变得较低。本文提出了一种基于动作标准序列的动作识别方法。通过特征提取将3D动作视频样本构建为动作序列,在动态时间规整度量下将动作标准序列学习建模成一个序列平均的优化问题,并使用动态时间规整重心平均算法(DBA)求解。对于动作类别类中存在显著差异的场景,研究了多重动作标准序列学习,并针对无监督学习的情况,提出了DBA-K-means聚类算法。实验结果表明,该方法可进一步提高动作识别的效率和准确率。