单组分聚氨酯乳液制备及其结构与性能研究

采用预聚合法,以聚酯二元醇(PEA)、甲苯二异氰酸酯(TDI)、二羟甲基丙酸(DMPA)为基本原料合成了分子链上带有亲水基团(-COOH)的聚氯酯预聚体。以特殊的水化方式制得聚酯型水性聚氨酯乳液。讨论了温度、-NCO-与-OH的物质的量之比(R)、亲水基团含量、合成工艺分别对材料力学性能、耐水性、玻璃化转变温度(Tg)等的影响。研究发现,采用前中和工艺、在高速搅拦下将预聚物加入到水中的水化方式,当R值为1．2,羧基含量为1．6％时,合成的聚酯型水性聚氨酯乳液具有较好的贮存稳定性,且涂膜的耐水性和力学性能良好。     

有机玻璃的增韧研究

研究了不同聚合方法制备的聚丙烯酸丁酯（PBA）对浇铸型有机玻璃（PMMA）的增韧改性，研究结果表明，当PBA以纳米粒子簇分散在PMMA基体中时，对PMMA有较好的增韧改性效果。当PMMA中无皂乳液聚合PBA（e-PBA)的质量分数为0.5%时。改性PMMA的冲击强度比基体提高38%。SEM观察表明，本体聚合PBA（b-PBA)橡胶粒子以独特的纳米簇状结构均匀分布在PMMA基体中，大量的微裂纹以b-PBA粒子为中心呈放射状向外辐射，这些微裂纹在试样破坏的过程中吸收了大量的冲击能，使改性PMMA韧性得以提高。     

釜用机械密封的安装及故障分析

针对石油化工釜用机械密封中常出现的故障进行分析 ,并提出了改进措施 ,以便使机械密封更好地发挥作用 ,杜绝化工设备存在的跑、冒、滴、漏现象 ,即改善了环境 ,又节约了能源。     

生态清洁小流域监测及后评价初探

生态清洁小流域监测及后评价对于生态清洁小流域建设效果评估和指导生态清洁小流域后期建设具有重要意义,但目前为止,关于生态清洁小流域建设后的监测及后评价方面的研究较少。鉴于此,以生态清洁小流域作为研究对象,从建设目标的角度出发,针对性选取了对生态清洁小流域建设效果评价具有代表性的监测因子,并简述了监测方法。同时,综合考虑生态清洁小流域"自然-社会-经济"特点,从社会和自然环境两大方面选取10个指标构建生态清洁小流域后评价指标体系,给出了评价方法和评价标准。该研究结果可为生态清洁小流域建设效果评价提供理论依据。     

E601型全自动蒸发站在苏庄水文站的应用

本次介绍了E601型全自动蒸发站的结构组成和工作原理,通过与常规E601型蒸发计人工观测同步比测实验,实现了E601型蒸发计观测的在线监测,可为E601型蒸发计进一步推广使用提供参考.     

无人值守水文站报警防盗监控系统的构建与应用

随着水文基础设施投入的不断加大,百色市辖区内新建了多处无人值守水文(位)站。为确保这些站点不受人为破坏,保证遥测系统正常运行及国家财产安全,水文站防盗报警监控系统得到了大力推广。论述了基于3G数据传输技术和宽带网络技术应用平台的防盗报警监控系统在无人值守水文(位)站中的构建、应用和运行管理技术。     

新型头孢菌素药物及其中间体的合成

介绍了头孢菌素药物的现状及发展,同时综述了一些新型头孢药物。例如:头孢替安、头孢咪唑钠、头孢哌酮、头孢匹罗及重要中间体:1 [2 (N,N 二甲基氨基)乙基] 5 巯基1H 四氮唑、5,10 二氧5H,10H 二咪唑[1,5 α:1',5' α]吡嗪1,6 二碳酰二氯、2 氨基噻唑4 甲基异肟酸的合成方法。     

铜氨废水处理与废铜液回收

简述某电子厂生产电路板过程中产生的镀铜废液，废水回收处理方法，介绍应用高质量浓度含铜废液制取工业硫酸铜与海绵铜的工艺方法和流程，铜氨废水的处理要用破络添加混凝剂沉淀后可达标排放，对调试，运行中一般故障的排除进行了论述。     

水热法制备ZrO_2纳米微晶及对乙醇和丁烷气敏性研究

用水热法制备 Zr O2 纳米微晶的平均尺寸为直径 5 nm,长 7.5 nm。由 X射线衍射确认晶相为单斜相。并对其形状和大小进行了透射电镜和激光散射分析 ,结果表明 Zr O2 纳米粒子在水溶液中存在软团聚 ,团聚体平均尺寸约 90 nm。着重研究了 Zr O2 纳米微晶对乙醇及丁烷的气敏性能 ,结果表明用纳米级 Zr O2 粒子制备的气敏元件对乙醇和丁烷有好的气敏性。并且随着纳米粒子尺寸降低 ,对气体敏感性增强     

基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。