基于AnyLogic仿真的高校宿舍火灾疏散研究

为了真实地反映学生宿舍火灾疏散过程中的场景,提出了一种速度变化模型,采用AnyLogic软件建立仿真模型,借助该软件展现人群随火灾发展程度演变的速度变化过程和路线选择结果。结合FDS模拟烟气运动,根据烟气运动情况对火灾发展程度定级,并运用于仿真模型。根据速度模型优化路线选择策略,模拟结果显示优化后的路线选择策略更有利于人群的安全疏散。     

化工工艺的优化策略分析

首先对我国化工工艺现状进行分析,并在此基础上探讨化工工艺的有效优化策略。     

不饱和聚酯的阻燃改性在电动工具绝缘漆中的应用

以U P-850不饱和聚酯树脂为改性对象,采用添加阻燃剂的方法。分析后选定阻燃剂种类,掺入不同类型、不同分量的阻燃剂,以130℃、1 h的条件固化,然后测试其阻燃性能、热变形温度、玻璃化转变温度、凝胶时间以及抗开裂性能等,以最终确定合适的阻燃剂及其用量。     

数字航摄仪的比较探讨

随着信息技术的高速发展,传统的胶片式航摄仪逐步被数字航摄仪所取代,数字航摄已成为摄影测量界当前关注和研究的重点。文中介绍了现阶段常用的数字航摄仪,分析并比较了数字航摄仪DMC、UCX、SWDC、ADS80的组成特点、影像后处理作业流程,着重分析了在实际应用中的各个数字航摄仪存在的优缺点。最后阐明数码航空摄影测量的可行性与应用价值。     

胺液中N-甲基二乙醇胺含量的测定

由于天然气净化厂脱硫胺液中含有甘醇类降解产物,二甘醇（DEG）和三甘醇（TEG）难于准确称量,以DEG或TEG为内标物的毛细管气相色谱法测定胺液中MDEA的含量时,会产生较大的误差。为避免这种影响,建立了以甲苯为内标物的毛细管气相色谱测定法：选用美国Agilent HP-50+毛细管柱来分析胺液中甲基二乙醇胺（MDE）的含量;定量方法为内标法;对三甘醇（TEG）和甲苯进行分析对比,最终选用甲苯作为内标物;使用MINITAB 15.1处理实验数据。实验结果表明：MDEA和甲苯出峰稳定,重复性好;方法回收率为99%~101%,相对标准偏差<2%。该法精密度和准确度较高,不仅可用于天然气净化厂胺液中MDEA含量的测定,而且对同类胺液的MDEA含量测定研究也有一定的借鉴作用。     

煤直接液化用新型柱撑蒙脱石催化剂研究及展望

基于煤直接液化催化剂的发展现状,提出以蒙脱石作为催化剂载体,选择对煤液化有良好加氢活性的Fe与Cr、Co、Ni等作为活性组分,通过"柱撑"工艺制备适用于煤炭直接液化的新型柱撑蒙脱石催化剂。分析了柱撑蒙脱石催化剂在煤直接液化工艺中的优势,考察了国内外柱撑蒙脱石制备工艺的研究进展,指出了影响柱撑蒙脱石催化活性、热稳定性的关键因素及进一步研究方向。将活性金属组分"柱撑"到蒙脱石层间所得的柱撑蒙脱石催化剂具有优异的催化加氢性能,但是需要在柱撑工艺、催化剂热稳定性、孔径分布调控等方面进一步深入探究。     

氯化亚锡和纳米二氧化硅对PET材料表面亲水性影响

目的 提高PET材料的表面亲水性.方法 氯化亚锡与PET共混成膜后,采用共混接枝法,在共混膜表面接枝氨基化改性的纳米二氧化硅,制备出强亲水的PET材料.采用静态接触角、傅里叶变换红外光谱仪、原子力显微镜测试手段对PET材料表面进行表征.结果 氨基化改性的纳米二氧化硅能够成功接枝在氯化亚锡与PET共混材料表面.当氯化亚锡质量分数为0.3%时,共混膜接触角由98°下降到74.5°.共混膜接枝氨基化改性的纳米二氧化硅溶液20 h时,PET材料表面接触角由74.5°下降到7.8°,亲水性得到了极大提高.接枝膜浸泡于蒸馏水10 d后,PET材料表面接触角由7.8°上升至34.9°.结论 氯化亚锡与PET材料共混,接枝氨基化改性的纳米二氧化硅后极大地提高了PET材料表面的亲水性.     

二次通用旋转组合设计优化盾叶薯蓣黄色素超声提取工艺

采用超声波辅助二元混合溶剂对黄姜黄色素的提取工艺过程进行研究,在考察了溶剂配比、料液比、提取时间、超声功率的单因素实验基础上,对这4个因素进行L31(45)的二次通用旋转组合设计优化实验。以黄色素提取率为目标建立数学回归模型,通过对实验结果进行方差分析及对数学模型进行优化得到优化工艺条件:丙酮∶无水乙醇为1∶5(体积比),料液质量体积比1∶11 g/m L,提取时间70 min,超声功率90 W。在此条件下,黄色素的提取率为0.160 4‰。该提取工艺稳定,可为黄姜黄色素超声提取放大工艺研究以及资源化利用提供理论参考。     

碳化硅肖特基器件多层金属化技术研究

碳化硅作为近年来迅速发展起来的一种宽禁带半导体材料,具有宽禁带、高击穿电场、高载流子饱和漂移速率、高热导率、高功率密度等优点,是制备大功率、高温、高频器件的理想材料.欧姆接触的实现是碳化硅器件制造工艺的关键.为保证欧姆接触的低接触电阻和高稳定性,基于对碳化硅材料金属化技术的理论分析,进行大量工艺实验,调整工艺参数,并进...     

人工智能在航检视频缺陷检测分析系统的应用研究

针对航检视频中绝缘子、销钉部件缺陷的问题,采用人工智能检测识别技术,将OCR识别技术、图像显著性特征提取、知识图谱构建、超分辨技术处理以及部件缺陷的深度训练学习与检测等多种技术相融合。通过对图像中杆塔关键部位图像进行检测,构建杆塔关键部件缺陷特征数据库及样本库,实现对杆塔图像中关键部件缺陷的快速、精准识别。经过实践测试,航检图像中绝缘子和销钉缺失缺陷检测平均识别率大于90%,检测速度较人工检测速度提高70%,对输电线路的安全运行有着一定的应用价值,同时为电业局航检视频分析创造经济价值。