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离子液体以其独特的性质广受关注,被称为"绿色设计者溶剂",人们对其潜在的应用价值做了大量的研究.实验采用HyperChem软件构建了1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐([EMIM][BF4])离子液体分子结构的3D模型,并用PM3法进行预优化,然后应用Gaussian 03w程序分别在RHF/6.31G(d)和BLYP/6-31G(d)计算水平上进行量子化学计算,并经振动频率和强度分析得到理论红外谱图.结果表明,[EMIM][BF4]离子液体的阴阳离子存在着氢键等弱相互作用. 相似文献
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以低品级羟基磷灰石(HAP)为原料,通过离子交换法合成载体Fe-HAP,然后用浸渍法制备出负载型Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂。通过BET、SEM、XRD、FTIR和TG等手段对催化剂进行了表征。Fe~(3+)的引入极大地提高了载体的比表面积,Ni_2P分散在Fe-HAP表面,热稳定性较好。以苯酚加氢制备环己酮为反应体系,在反应温度为150℃、压力为0.5 MPa、时间为3.5 h的条件下,对比了Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂的催化性能。结果发现,Ni_2P/Fe-HAP催化剂对苯酚的转化率为65.73%,环己酮选择性为85.47%,催化性能相对良好。 相似文献
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以小曲白酒糟为原料,添加纤维素酶制剂预处理原料,采用白地霉、假丝酵母混菌固态发酵,生产蛋白饲料。确立了糟麸比、纤维素酶预处理方式、初始pH值、初始含水量、料层厚度、发酵时间和温度。对发酵产品的分析表明:粗蛋白增幅87.5%,粗纤维降解率达20.1%,粗脂肪降解率为61.81%。 相似文献
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基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着中国电力市场化改革的推进,售电侧市场逐步开放,售电商可以聚合大量的分散负荷参与电力市场环境下的需求响应.文中提出以售电商和用户综合收益最大化为目标的基于深度强化学习的激励型需求响应建模和求解方法.首先,建立售电商和用户的需求响应模型,通过引入时间-价格弹性,改进现有的用户响应模型,考虑用户对相邻时段补贴价格差的反应.然后,基于马尔可夫决策过程框架构建补贴价格决策优化模型,并设计基于深度Q学习网络的求解算法.最后,以1个售电商和3个不同类型的用户为例进行仿真计算,通过分析算法收敛性和对比不同模型及参数下的优化结果,验证了改进模型的合理性和生成策略的有效性,并分析了激励型需求响应对售电商以及用户的影响. 相似文献
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电渗析空气除湿技术利用高压电场为气体分子荷电,通过多孔氧化石墨烯膜实现水分子和其他带电分子,如氧气分子的分离。双层膜间距将影响到气体分子的传输特性和热力学性质,本文采用分子动力学研究了带电后的水分子和氧气分子在不同膜间距下通过膜的扩散及吸附现象。结果表明:膜层间距主要影响层间氢键形成方式,继而影响多孔氧化石墨烯膜与气体分子间吸附能,存在最佳层间距离1.25 nm,水分子渗透效果最佳,气体选择性达到最高,为1.14,较无电场时扩大了3倍。 相似文献