用氟硅酸制备白炭黑及氢氟酸的工艺

介绍了利用磷肥副产氟硅酸为原料,采用氨水作为氨解剂制备白炭黑和无水氢氟酸的一种工艺,并研究了氟硅酸中硅的浓度、反应温度、氨水滴加速率、陈化时间、洗涤次数与白炭黑比表面积的关系.该方法所得白炭黑比表面积大,产品质量符合HG 3061-1999行业标准.     

铁基矿物质对西部煤热解特性的影响

以神东、新疆煤为研究对象,采用微量热重、常量固定床实验装置分别对原煤、脱矿煤、载铁煤在热解过程中的质量变化和气相产物进行了对比分析,研究了铁基矿物质对煤热解特性的影响.结果表明:煤热解出现最大失重速率和气相产物最大释放量的温区均与煤的变质程度有关,较低变质程度的神东煤在450℃左右出现最大失重,而新疆煤则为600℃;神东煤热解生成CH4,CO和CO2的最大释放温度小于新疆煤.载Fe煤热解过程中生成的气相产物总量大于原煤和脱矿物煤,显示了Fe的催化作用.该催化作用主要表现在热解达到最大失重速率的温度之后的缩聚阶段,这引起了H2的生成量增大.Fe的催化作用受煤变质程度的影响,对变质程度较低的神东煤的作用明显大于新疆煤.     

智能卡COS的快速烧写技术研究与实现

对智能卡COS现有USB、串口读写器的烧写技术进行了研究与分析,提出了一种以ARM处理器为母片硬件平台,通过智能卡接口对其他智能卡COS进行快速烧写的片拷贝方法。该方法具有硬件设计简单、烧写速度快,稳定性、安全性高等优点,且易于扩展为批量智能卡COS烧写器平台。目前该技术已在贴片智能卡生产厂商得以全面应用,大大提高了COS的烧写效率,具有较好的应用前景。     

普通地方高校计算机类专业建设的思考

文章以全面提升专业建设水平和服务经济社会发展能力,提高人才培养质量为宗旨,结合信阳师范学院计算机与信息技术学院的专业建设的现状,从专业建设、课程建设、实践教学和实验室建设等方面阐述了地方普通高校计算机类专业建设的思路。     

NAT技术原理及在民航气象网络中的具体运用

网络地址转换(NAT)是计算机网络常用的安全技术之一,其使用环境通常是多个不同网段(不同安全级别)的网络,比如外网主机(低安全级别)对内网服务器(受保护的主机,高安全级别)的访问,就可通过NAT进行地址的转换实现访问,在安全方面具有一定的防范作用,从而实现企业特定的安全策略。     

基于静电纺丝制备的聚乙烯醇/高岭土止血膜

采用静电纺丝技术将聚乙烯醇/高岭土的水混合物固化,制得一系列不同高岭土含量的止血膜.通过SEM与EDS图谱分析纤维化止血膜与材料中高岭土颗粒的形貌和元素分布情况.结果表明,高岭土能够有效分布在止血膜中.当高岭土为聚乙烯醇水溶液(质量分数10％)质量的2％时,制得的止血膜(PK2)具有最佳的止血效果,其猪血的体外抗凝时间为(254±2)s、SD大鼠肝损伤止血时间为(167±9)s、肝损伤失血量最小仅为(0.21±0.05)g.探究PK2止血膜的止血机理表明,其可有效激活内、外源性止血途径,比空白对照组的血浆凝固时间分别降低了7.2％、4.7％,且在8 min左右即能生成较为紧密的凝血块.止血膜的低细胞毒性和低溶血率表明其具有较好的应用前景.     

废橡胶超声波脱硫新技术

已开发出一种获得专利的废橡胶脱硫新工艺和几种反应装置。这一技术以使用高能超声波为基础，一定频率的超声波在一定压力和温度条件下迅速地破坏硫化橡胶的三维网络。脱硫胶几乎和新胶一样能够重新加工、定型和硫化。第一个实验脱硫装置已由ＮａｔｉｏｎａｌＦｅｅｄｓｃｒｅｗａｎｄＭａｃｈｉｎｉｎｇ（ＮＦＭ）公司扩大至中试水平。本研究采用ＳＢＲ和废轮胎胶粉（ＧＲＴ）进行了多种脱硫试验，对不同工艺条件下脱硫橡胶的硫化性能、流变性能、结构特性以及脱硫胶试样的物理性能进行了研究，讨论了一种可能的脱硫机理。完成的测试表明，在超声波作用下，硫化橡胶只是部分脱硫，而且在脱硫过程中伴随一些大分子链的降解，尽管如此，在实验确定的工艺条件下获得的脱硫胶还是能保持良好的机械性能。进一步的工作是寻找最佳脱硫工艺条件和提高该工艺只破坏化学交联网络的针对性。     

多种代数特征抽取方法下的人脸图像SVM算法研究

本文分别用主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)以及线性鉴别分析(LDA)方法对图像进行特征抽取,采用支持向量机(SVM)算法进行人脸图像分类。通过在YALE人脸图像库上的实验结果验证表明,在多种特征抽取方法下的图像分类算法是有效的。     

我国造纸化学品发展与展望

对我国变性淀粉、施胶剂、水溶性高分子、特种化学品以及填料等主要造纸化学品的现状与发展趋势作了扼要介绍 ,并对开发符合中国造纸国情的专用化学品、开展应用技术研究、加强国内外合作等方面提出了建议。     

神经网络在特征价格模型中的应用

为解决函数形式多样性而导致的结果不确定性问题,将神经网络应用于特征价格模型中.基于所采集的西安市房地产信息,利用神经网络理论,在Matlab软件中输入特征变量信息,选用带有动量法和自适用学习率的改进算法对神经网络进行训练,直接输出有效的预测价格结果.与特征价格模型常用的四种函数形式所得出的结果进行比较,验证了神经网络在预测能力上具有相对的稳定性和精确性.