载银抗菌剂及其在纺织品上的应用

概括了载银抗菌剂在纺织品上的应用现状、分类及特点，介绍了载银抗菌剂在纺织品上的整理方法、银的抗菌机理以及在纺织品应用中存在的一些问题和前景展望．     

硫酸烧渣中铁的综合利用研究进展

综述了硫酸烧渣中铁的综合利用途径及最新研究进展。重点对硫酸烧渣中铁的各种提取方法的适用条件、存在问题进行了分析和对比,指出直接活化酸溶法具有工艺简单、节能环保等优点,工业化应用前景良好。     

煤中黄铁矿的电化学脱硫及动力学研究

为了降低煤的脱硫费用和提高脱硫效率，以硫酸为介质，以硫酸锰为脱硫催化剂，在以石墨为电极的无隔膜电解池中研究了煤的电化学催化脱硫。研究表明，在特定的电解电位下，煤中无机硫脱硫率随着锰离子的浓度增加，煤浆浓度的降低和电解温度的提高而提高。进而对这些数据进行了动力学分析。结果表明：煤中黄铁矿脱硫速率与煤中活性黄铁矿（易接近）和惰性黄铁矿（难接近）及脱硫反应有关，脱硫模型符合Langmuir-Hinshelwood近似，脱硫表观活化能为10.44kJ/mol。     

原子吸收光谱法测定废弃印刷线路板中金钯铂

印刷线路板(Printed Circuit Board简称PCB)是电子工业的基础,也是各类电子产品的核心部件。废弃印刷线路板的数量也随着电子工业的迅猛发展而急剧增加。由于印刷线路板类型复杂,种类多样,印刷线路板中各种金属含量分布变化很大,因此从定性和定量的角度确定废弃线路板成分的组成和含量,对了解废弃印刷线路板的回收价值和确定最佳的回收处理方法非常重要。常用的分析方法[1]中X-射线荧光光谱法可以进行定量和定性分析,原子吸收光谱法可以定量地获得多数金属元素的准确数据,也可采用红外光谱、核磁共振、高效液相色谱等分析方法。本文采用…     

织物基CNT/BiVO4光催化材料的制备及其在可见光下对染料的降解

利用钒酸铋(BiVO₄)具有无毒、降解效率高等优点,研究采用酸化碳纳米管(α-CNT)对BiVO₄进行改性,制备α-CNT/BiVO₄复合催化剂,采用泡沫法将α-CNT/BiVO₄复合催化剂处理在棉织物上,对亚甲基蓝(MB)溶液进行降解。结果显示:可见光照射90 min的降解效率高达95.8%,更容易降解有机污染物,同时还能解决催化剂颗粒在废水处理中难以回收利用的问题,对处理印染废水具有广阔的应用前景。     

热处理低阶煤的表面性质及其对型煤抗压强度的影响

研究了热处理低阶煤的性能及其对型煤抗压强度的影响。结果表明，随着热处理温度升高，煤表面含氧官能团和疏水性烷基侧链逐渐降低，石墨形态碳逐渐升高。在同一成型条件下，随着原煤热处理温度的升高，所制型煤抗压强度增加。因此，对低阶煤采取热处理措施，有利于煤的有粘结剂冷压成型性能的改善。     

等离子体技术及其在煤制合成气中的应用

从等离子体化学的发展概况、等离子体的性质、等离子体引发的特殊反应到等离子体技术的应用进行了详细的叙述,在此基础上着重介绍了高温等离子体技术在煤气化制合成气方面的应用,研究认为该技术具有潜在的工业前景,值得重视。     

电化学脱硫的热力学分析

从化学热力学的角度探索煤的电化学脱硫可行性,热力学分析表明,煤中黄铁矿和有机硫电解反应的标准吉布斯自由能△rGm值大于零,反应为非自发反应,需要在一定的电压下进行。但煤中各种形态硫电解脱硫反应的理论分解电压（E）并不高,电化学脱硫很容易 实现。在电解液中加入某些阳离子如铁离子、锰离子可以加快电解脱硫反应速度。分析表明,电解催化剂锰离子比铁离子更加快煤的脱硫速率。     

基于BP网络的臭氧和硫酸铁预氧化难选冶金精矿的氧化率预测

使用神经网络模型预测难选冶金精矿在臭氧和三价铁氧化条件下的铁浸出率。神经网络的输入结点是6个操作参数：臭氧浓度,三价铁离子浓度,液固比,氧气量,氧化时间,反应温度;神经网络的输出结点是难选冶金精矿中铁的氧化率。基于误差反向传播算法的多层前向神经网络使用33组实验值,采用6-11-1的网络结构经过反复训练得到一个良好模型,其相关系数R2为0.966。对神经网络与常规的多元线性回归2种模型进行对比。神经网络的计算结果表明：在所有操作参数中,温度是最重要的影响因素,臭氧为第二重要的影响因素。神经网络模型能够准确地预测黄金冶炼厂的难选冶金矿的预处理步骤中铁的氧化率,并可用来优化工艺参数。     

酸性介质中煤的电化学净化

在对高硫煤的电解实验中选用浓度为１０％的硫酸溶液，电极为石墨，阴阳电极间距为２ｃｍ，电解池为无隔膜电解池。实验结果表明，煤中全硫的脱除率与电解电位、电解温度、电解时间、电解中使用添加剂有关，在较优的电解条件下煤中全硫脱除率可达到６３％以上，无机硫脱除率达７５％以上，同时脱除煤中２０－５０％的灰分，实现限煤的深度净化。