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21.
在超临界 CO2(简称 scCO2)反应介质中,TS-1催化丙烯环氧化制备环氧丙烷(PO)的 H2O2转化率,PO 选择性和 H2O2利用率要高于在传统甲醇介质中的,但是仍存在 H2O2分解和 PO 选择性较低等不足。系统研究了添加 NaOH、NaHCO3、Urea 和(NH4)2CO3碱性组分对 TS-1催化丙烯环氧化制备环氧丙烷反应的影响。结果表明,TS-1催化丙烯环氧化反应体系加入各种碱性组分均可不同程度地提高 PO 选择性,但加入 NaOH 和 NaHCO3会使H2O2分解加剧,而加入 Urea 和(NH4)2CO3则能缓解 H2O2分解,其中(NH4)2CO3的效果最好;反应体系加入0.054 mmol 的(NH4)2CO3后,H2O2转化率、PO 选择性和 H2O2利用率分别达到了97.0%、 96.8%和98.2%,从而解决了该反应在 scCO2介质中存在的H2O2分解和 PO 选择性低的问题。 相似文献
22.
介绍了FLO-CAL5000系列热值仪的基本原理,对日常维护中出现的问题,如使用环境、压力计的刻度标尺、量程定义、点火系统的维护与调整、数据传输方面进行了改进,总结出了一系列热值仪的维护经验及方法。 相似文献
23.
碳四生产工艺中物料的液相成分多,用色谱仪分析其物料成分有很多难题:样品易带液;组分多;同分异构体多,难分离;易造成色谱柱污染,柱效变坏。所以色谱分离技术中的中切、反吹、多次柱切的应用就至关重要了。讲述了投用1台复杂的色谱仪的过程,说明了分离技术运用的重要性。 相似文献
24.
25.
26.
目的建立利用气相二氧化硅从人血浆中制备载脂蛋白A1(apolipoprotein A1,apo A1)的方法,并对该方法的效果进行评价。方法在人血浆中加入气相二氧化硅吸附apo A1,考察气相二氧化硅加入人血浆比例(m/V)及孵育时间对吸附的影响,确定最佳吸附条件。吸附后,离心分离人血浆与气相二氧化硅,再用不同浓度的乙醇溶液洗脱气相二氧化硅吸附的apo A1,确定乙醇溶液的最佳洗脱浓度。洗脱产物采用BCA法测定总蛋白浓度后,经SDS-PAGE,采用凝胶成像分析软件Bandscan 5.0分析apo A1纯度,并评价该方法制备apo A1的效率。结果人血浆中加入1%(m/V)的气相二氧化硅时,apoA1提取效果最佳。气相二氧化硅与人血浆混合物孵育10 min,可完成对apoA1的饱和吸附。该混合物固液分离在大于12 000×g的离心力条件下离心10 min,可获得最佳效果。洗脱液中乙醇最佳浓度为20%(V/V)。在该洗脱条件下,可从1 mL人血浆中制备纯度为78.7%的apoA1 0.92 mg。结论建立了利用气相二氧化硅从人血浆中制备apoA1的方法,该方法可简便高效地从人血浆中制备apoA1。 相似文献
27.
以酸化凹凸棒石和丙烯酰胺为原料,N-N亚甲基丙烯酰胺为交联剂,过硫酸钾为引发剂,采用水溶液聚合法合成了凹凸棒石基高分子固沙材料.通过研究不同浓度硫酸活化的凹凸棒石基高分子固沙材料的吸水性能、保水性能、pH值以及X衍射以及扫描电镜,结果表明4 mol/L硫酸改性的凹凸棒石基高分子固沙材料具有更好的吸水性能和保水性能;pH值的变化对4 mol/L硫酸改性的凹凸棒石基高分子固沙材料具有较大的影响;X衍射以及扫描电镜表明3 mol/L和4 mol/L硫酸改性的凹凸棒石基高分子固沙材料具有更好的吸附性能.研究结果对于加强深入硫酸改性的凹凸棒石基高分子固沙材料的研究重具有要意义,以期制备出一种新型环保型复合高吸水性凹凸棒石基高分子固沙材料. 相似文献
28.
29.
利用1-烷基-3-甲基咪唑的盐([Cnmim]Br,n=12,14,16,18,20)离子液体和十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)为复合模板剂成功合成出介孔分子筛MCM-41.经X射线衍射和氮吸脱附的表征表明合成出的分子筛均具有统一的孔径,高的比表面积及稳定的骨架结构.其中,以[C14mim]Br和CTAB为复合模板剂合成分子筛具有最大的比表面积;用[C20mim]Br和CTAB为复合模板荆合成分子筛的孔径最大;而晶形效果最好的分子筛则是用[C16mim]Br和CTAB为复合模板剂. 相似文献
30.
陶玲 《数字社区&智能家居》2014,(6):1287-1290
为了克服单纯使用局部时空兴趣点(spatial-temporal interest point,STIP)的方法在对视频序列中人体行为进行识别时提取的特征点太少,且其不能完整的表征图像的特征,提出一种结合局部特征和全局特征的特征描述子PE-Cuboid,能有效的提高人体行为识别的正确率。对每一个视频序列提取PE-Cuboid特征,利用像素变化概率图(PCRM)和边缘方向直方图(EOH)捕捉全局运动信息,局部的Cuboid描述子对全局特征做进一步区分,对最终生成的PE-Cuboid特征进行K-means聚类形成视觉词汇本(visual dictionary),将视觉词汇本输入到线性SVM分类器(linear Support Vector Machines,LSVM)中进行学习、训练、分类,最后采用打分的机制得到行为类别。该文算法在KTH、Weizmann行为数据库和我们自拍测试集中都做了测试,实验结果显示算法具有较高的识别率。 相似文献