溶剂对二嗪磷缩合过程的影响

以2-异丙基-4-甲基-6-羟基嘧啶和O，O-二乙基硫代磷酰氯为原料，采用共沸脱水工艺合成了二嗪磷，并重点讨论了溶剂及带水剂对二嗪磷产品的影响。通过正交实验，确定了缩合反应的适宜溶剂及带水剂，使缩合反应时间缩短为6h，副产物硫特普含量低于0．13％，收率达95．1％。     

一种辅以强规则学习的双层文本分类模型

随着基于机器学习的文本自动分类方法成为主流分类技术,基于机器学习的文本分类方法往往忽视了对规则分类方法的有效运用。该文将基于规则的分类思想和基于机器学习的分类方法有机地结合起来,把规则判别看作一个分量分类器,提出了一种辅以规则补充的双层文本分类模型和一种优化的分类规则学习算法。根据该方法设计并实现了一个基于规则和N-Gram统计分类相结合的双层分类器,进行了双层分类模型与单独的N-Gram分类模型的实验,结果表明辅以规则补充的双层分类器具有更好的分类性能。     

甲醇气相羰化复合催化剂的制备及性能研究

用浸渍法制备了甲醇气相羰化Ni-Mo-La/AC三组分复合催化剂,用BET、XRD、XPS等表征手段进行了表征分析,并考察了催化剂制备因素对催化活性的影响。实验证明,在Ni-Mo/AC中加入稀土,可显著的提高Ni的表面分散,提高催化剂的催化活性,且选择性有利于醋酸。最佳催化剂的制备方法为用钼酸铵水溶液和硝酸镍、硝酸镧甲醇溶液两步浸渍活性炭。La最佳质量负载量为2.7%,催化剂焙烧和还原最合适的温度均为450℃。制得的催化剂,可获得96.72%的甲醇转化率和70.45%的羰化产物(醋酸甲酯和醋酸)产率。     

基于拓扑图的网络脆弱性评估

网络的飞速发展使得网络安全状况的综合分析及量化评估日益重要起来,从图论的角度,可以将计算机网络拓扑图看作图,然后结合图论的相关知识,评估网络安全状况。本文以网络拓扑为基础,分析了网络结点间赋权边所具有的特性,提出了入边等权有向图的概念,并对网络中心性度量以及网络整体性能度量进行了分析。     

甲醇羰基化双组分催化剂表征研究

采用浸渍法制备了Ni/AC单组分催化剂和Ni-Mo/AC双组分催化剂,用固定床催化反应器评价了催化剂性能,实验证明Ni-Mo/AC可使甲醇的转化率达到93.86%,羰化产物收率达到62.71%。通过XRD、XPS、BET等手段对催化剂进行了表征。结果表明,少量Mo的加入,改变了Ni的表面状态以及Ni与活性炭之间的相互作用,Mo与Ni相互作用形成催化活性中心。Mo主要作为结构型助剂,可使NiO易于还原,增加了羰化活性中心数量,提高了催化剂的活性。     

基于Ontology改进的N-Gram文本分类模型研究

文本自动分类技术为Internet上日益严重的"信息过载"问题提供了一种强有力的解决方法.面向中文文本分类领域,将ontology引入到N-Gram统计文本模型中,提出了一种基于"领域概念 有效词链"的多索引策略和相应的权重计算、参数平滑方法.通过在真实数据集上实验表明:应用领域本体的N-Gram中文文本分类模型不仅降低了索引项的数目,而且提高了文本分类的准确率.     

甲醇气相羰化合成醋酸的反应机理及本征动力学

用浸渍法制备了负载型Ni-Mo-La/AC复合催化剂,并在平推流反应器中对甲醇气相羰基化催化反应进行了动力学数据的测定.实验证明,醋酸甲酯是甲醇气相羰基化反应的中间产物,醋酸显示连串反应最终产物的特征由醋酸甲酯水解生成;二甲醚通过甲醇脱水生成,碘甲烷和活性炭共同对该反应起催化作用,二甲醚可进一步羰化生成醋酸甲酯;甲烷由...     

甲醇气相羰化镍基复合催化剂的催化稳定性研究

用浸渍法制备了负载型Ni-Mo/AC和Ni-Mo-La/AC复合催化剂,在连续固定床反应器中评价了其催化甲醇气相羰基化合成醋酸和醋酸甲酯的性能。考察了催化剂的催化稳定性,并用吸附法表征了反应前后的催化剂的孔结构。结果证明,Ni-Mo/AC催化剂在反应中容易积炭,失活较快,La元素的加入对活性组分在AC上的均匀分散及催化剂的催化稳定性有所改善,降低了失活速率。     

分子组装及其应用

在对分子组装及其应用于功能纳米结构或器件的研究进展进行了较系统分析的同时，介绍了东南大学纳米科学与技术研究中心在这方面所开展的一些工作，包括基于微细加工结合分子组装制备纳米间隙电极，金属纳米微粒的二维有序排列，单电子原型器件的研制与仿真，以及采用分子组装进行核壳结构复合材料制备等方面的研究。