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低温催化剂是CO选择性催化还原(CO-SCR)的关键。本文通过一步溶剂热法成功合成Cu1/6-MOF-5催化剂,利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、拉曼光谱(Raman)、X射线光电子能谱(XPS)对催化剂的结构进行表征。结果表明:掺杂的Cu元素具有Cu+、Cu2+两种价态,且部分取代了MOF-5中的Zn位形成双金属有机骨架Cu1/6-MOF-5。同时,Cu的掺杂增加了氧空位的浓度,从而使得催化剂拥有更高的催化活性,Cu1/6-MOF-5的脱硝率在160℃时达到89%,在200℃时达到95%,分别比相应温度下MOF-5的脱硝率高57%和25%;即使在含硫环境中,其在200℃时的脱硝率仍大于87%。 相似文献
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本文主要对花生壳的改性以及改性花生壳处理处理含磷废水进行了研究。花生壳经预处理后,以盐酸作为改性剂,对花生壳进行改性,再用改性花生壳作为吸附剂处理含磷废水。花生壳改性实验结果表明,其最佳工艺条件为:改性温度为60℃、改性时间为180min、液固比为13mL/g。改性花生壳处理含磷废水实验结果表明,其最佳工艺条件为:吸附温度为35℃、吸附时间为90min、改性花生壳用量为0. 6g、废水p H为6。在此条件下,可使50mL含磷废水中磷的浓度由50mg/L下降到1. 4mg/L,磷的去除率达97. 2%。 相似文献
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为了更好地适应工业化脱硝需求,选用廉价的黑色金属Mn和Fe作为催化剂主要原料,通过V掺杂极大地提升了锰铁催化剂的低温脱硝性能和抗硫性能。采用共沉淀法制备了Vx-Mn0.8Fe0.2O2催化剂,运用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱分析(XPS)考察了V2O5添加量对Mn0.8Fe0.2O2催化剂的结构、形貌及其抗硫脱硝性能的影响。结果表明:Vx-Mn0.8Fe0.2O2催化剂主要物相为Mn2O3,样品颗粒尺寸小且分散均匀。V0.3-Mn0.8Fe0.2O2催化剂具有较多的活性位点及较好的抗硫脱硝性能,在300℃时脱硝率可达90.36%,相比于Mn0.8Fe0.2O2催化剂脱硝性能达到90%的温度约降低100℃;同时,在V(CO):V(NO):V(SO2)为3:1:1的反应条件下,催化剂的脱硝率仍能保持在80%以上。 相似文献
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根据电力系统的各种量测信息,智能电网采用状态估计得出电网当前的运行状态,因此精确的状态估计对维持智能电网的合法操作至关重要。虚假数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控系统采集到的测量信息,对电网状态估计造成安全威胁。现有多数虚假数据注入攻击是基于已知电网拓扑结构,而在未知电网拓扑结构的情况下构造高性能的虚假数据注入攻击更具有现实意义。提出一种盲在线虚假数据注入攻击方法,采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)在尽可能多的保留数据内部非线性关系的情况下,把测量数据向量通过核函数投影到高维空间,在高维空间对测量数据进行线性变换,因此可求得近似电网拓扑结构矩阵,并且该方法只需要使用少量的测量值便可构造在线攻击。最后在IEEE 14节点和118节点标准测试系统中进行大量仿真实验,并与完美攻击、随机攻击和其他盲攻击进行比较分析,验证了所提攻击方法的有效性。 相似文献
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本研究采用Fenton预处理炼油厂废碱液,实验结果表明,其最佳工艺条件为:废碱液的pH为4、反应温度为30℃、H_2O_2与FeSO_4摩尔比为10、H_2O_2用量为5.0mL、FeSO_4用量为1.15g,反应时间为100min。在此条件下可使100mL炼油厂废碱液中的COD由14800mg/L降到1332mg/L,COD去除率达91%,提高了可生化性。 相似文献
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在广西民族文化旅游快速发展背景下,壮族文化主题度假酒店深受游客青睐。本文对壮族传统元素进行深入梳理分析,并探讨其在度假酒店设计中的应用方法,为建设壮族特色的度假酒店提供理论与实践指导。 相似文献
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采用冷冻浇注法制备TiO_2/壳聚糖多孔复合材料,研究二氧化钛含量对该复合材料的微观结构、抗压强度及光催化性能的影响。结果表明:TiO_2/壳聚糖多孔复合材料具有明显的长程有序结构,片层状排列的平行度良好。随TiO_2含量(质量分数,下同)从66.7%增加到88.8%,片层中的孔间距从50~45μm逐渐减小到5~10μm,片层厚度从2~3μm增加到20~25μm,多孔片层的致密度增大,复合材料的抗压强度也从0.05 MPa提高到0.12 MPa。当壳聚糖含量为13.3%、二氧化钛含量为85.7%、还原石墨烯含量为1%时,通过添加还原石墨烯对二氧化钛进行改性,所得的TiO_2/壳聚糖多孔复合材料在300 min时对甲基橙的光降解率由92.4%提高到97.0%。 相似文献
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假数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控(SCADA)系统采集到的量测信息,影响电网的重要决策,从而对电网状态估计造成安全威胁。针对智能电网状态估计,研究了交流模型下假数据注入攻击的原理,构建了基于改进卷积神经网络(CNN)的假数据注入攻击检测模型。将门控循环单元(GRU)结构加入CNN中的全连接层之前构建CNN-GRU混合神经网络,根据电网历史量测数据进行训练并更新网络参数,提取数据的空间和时间特征,并根据提出的模型设计实现了高效实时的假数据注入攻击检测器。最后,在IEEE 14节点和IEEE 118节点测试系统中,与基于传统CNN、循环神经网络及深度信念网络的检测方法分别进行了大量对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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