催化剂级配技术在加氢改质装置上的工业应用

基于柴油产品质量升级的需求,中国石化大连石油化工研究院(FRIPP)开发了FHIDW加氢改质技术及配套FF-46加氢精制催化剂、FC-14B加氢改质催化剂和FDW-3临氢降凝催化剂.该技术及催化剂级配体系在格尔木炼油厂0.8 Mt·a-1加氢改质装置上的工业应用情况表明,级配催化剂体系对原料适应性强,装置运转平稳,操作灵活性高,催化剂失活速率慢,产品分布合理且质量优异,在降低柴油产品凝点的同时可以明显改善其密度和十六烷值,解决了改造前装置生产重柴油密度偏低的问题,为炼油厂生产符合国V质量标准的柴油提供了技术保障.     

我国物联网产业发展现状和建议

介绍了国内外物联网技术产业发展现状.分析我国物联网技术存在的短板,并从技术研发、产业联盟组建和商业模式推广等方面提出了促进我国物联网产业发展的若干建议.     

基于GNSS的广电发射塔状态监测技术研究

随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术的迅速发展,定位精度持续优化,其应用范围越来越广.为了突破单基站载波相位差分(Real Time Kinematic,RTK)技术带来的局限性,网络RTK技术应运而生.网络RTK技术使设备在基准站网络覆盖范围内实现精准定位,因此在各个传统行业中的应用越来越广泛.广播电视的信号发射环节非常重要,由于广电发射塔一般地处高山地区,维护维修不便.基于此,设计一种基于网络RTK定位技术的高精度发射塔状态监测方法,可以在保证广电信号安全优质播出方面发挥重要作用.     

Research on Crop Irrigation Schedules Under Deficit Irrigation—A Meta-analysis

Water Resources Management - Increasing water consumption in agriculture due to global climate change has posed considerable challenges to food security, thus improving the efficiency of water...     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

Rheological phase reaction synthesis and electrochemical performance of LiFe2/3Mn1/3PO4/C cathode for lithium-ion batteries

LiFe_2/3Mn_1/3PO₄/C composite was prepared by the rheological phase reaction using LiH₂PO₄, Li₂CO₃, FePO₄, Mn(Ac)₂·4H₂O and ascorbic acid as starting materials. The crystal structure and morphology of as-synthesized sample were characterized by X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM). The analysis of XRD results showed that the obtained sample was single-phase with orthorhombic olivine-type structure (Pnma space group). SEM micrographs revealed that the sample was aggregates, with an irregular morphology. The initial discharge capacity was 166.9, 149.1, 139.6, 112.8, 82.93 mAh g^??1 at the rate of 0.1, 0.5, 1, 2, and 10 C, respectively. And when the rate was 0.1, 0.5, 1, 2, and 10 C, the capacity retention was 92.2%, 90%, 92.9%, 97.6%, 91.5% after 50, 100, 200, 200, 500 cycles, respectively.