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971.
运用阳极氧化法制备TiO2纳米管,探讨了TiO2纳米管紫外光催化净化头孢噻肟钠抗生素废水的效果,采用扫描电镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)对TiO2纳米管进行了表征分析。SEM结果显示,制备的TiO2材料表面呈阵列排布的多孔状,内径大小均匀,管径分布在30~45nm之间,管阵列呈蜂窝状,与钛板表面垂直,对比煅烧前后的TiO2纳米管XRD图,发现煅烧后样品的XRD图出现了TiO2锐钛矿型特征衍射峰和金红石型特征衍射峰。讨论了TiO2纳米管的生成机理,认为纳米管的形成过程主要有最初氧化层的形成、孔核的形成、由孔核演变成微孔、微孔生长并出现空隙、形成纳米阵列管过程。 相似文献
972.
分别采用白炭黑或埃洛石填充4种橡胶树品系(72059,PR107,73397和RRIM600)天然橡胶(NR)以制备复合材料,并研究复合材料的各项性能。结果表明:白炭黑或埃洛石填充NR复合材料的硫化特性受橡胶树品系的影响较小;两种填料填充的RRIM600复合材料均表现出最大的溶胀平衡交联密度和最优的物理性能,且50~70 ℃范围内的损耗因子最小,表明RRIM600复合材料的滞后损失最小,RRIM600满足低滚动阻力轮胎的用胶要求,而72059复合材料的相应性能较差;白炭黑填充72059复合材料的热稳定性最优,埃洛石填充各橡胶树品系NR复合材料的热稳定性差异不明显;PR107复合材料和73397复合材料的综合性能居中。 相似文献
973.
为了改善Eu3+掺杂纳米羟基磷灰石(Eu-nHAP)在水相体系中的分散悬浮性能,以聚丙烯酸(PAA)为分散剂,结合超声技术对其进行表面改性处理.采用傅里叶红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)、高分辨透射电子显微镜(HRTEM)、扫描电子显微镜(SEM)、动态光散射(DLS)、荧光分光光度计对样品进行了表征.结果 表明,PAA可以通过羧基与Eu-nHAP表面钙离子间的静电相互作用结合在Eu-nHAP的表面,PAA的交联作用将长80~ 120 nm、宽8~10 nm的Eu-nHAP组装成长380 ~ 460 nm、宽120~ 180 nm的短棒状聚集体,进而通过PAA的空间位阻效应将Eu-nHAP分散悬浮在水相中,获得了分散性、稳定性良好的悬浮液.不同浓度PAA表面改性没有明显改变Eu-nHAP的晶相组成和晶粒尺寸,也没有对其荧光性能产生明显影响. 相似文献
974.
975.
976.
采用逐步聚合方法制备了新型特种工程塑料含二氮杂萘酮结构的聚芳醚砜酮[PPESK(1/1)]和聚芳醚砜(PPES).利用热失重(TGA)分析仪,氮气氛围中,多重加热扫描速率下的不定温法对PPESK(1/1)及PPES进行热分解动力学研究.根据Satava法得出,聚合物PPESK(1/1)分解反应机理为随机成核和随后生长,反应级数n=1;而聚合物PPES的热分解反应机理为相界面反应模式,反应级数n=2.同时采用经典动力学方程Friedman、Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)及Ozawa方程计算了热分解动力学参数(Ea,lnZ).重点考察升温速率、不同酮/砜比对PPESK(1/1)热稳定性影响,并且根据得到的动力学参数推测其在高温使用条件下的使用寿命及对热分解反应过程中“动力学补偿效应”(KCE)进行分析. 相似文献
977.
建立了丙烯酸系高吸水树脂耐候性的评价体系和研究方法,采用紫外线辐照法研究了N,N′-亚甲基双丙烯酰胺交联的丙烯酸/丙烯酰胺共聚物高吸水树脂的分解动力学行为.结果表明:丙烯酸系高吸水树脂的老化机理在于交联剂N,N′-亚甲基双丙烯酰胺在紫外线的作用下水解,导致树脂的交联结构解体.紫外线强度较低时,其分解速度受光反应控制;紫外线强度较高时,则受热反应控制.丙烯酰胺用量增加到70%(质量)、交联剂用量增加到0.139%(质量)、丙烯酸中和度增加到100%,树脂在相同条件下的失重率分别从100%、100%以及42.0%降低到0、9.3%和30.4%. 相似文献
978.
在薄板铝合金变极性脉冲熔化极惰性气体保护焊中,采用全桥高压脉冲双向稳弧方式,研究了高压稳弧脉冲电压幅值、脉冲持续时间、脉冲触发时刻、基值电流对焊接电流过零稳定性的影响.在小基值电流过零时,稳弧脉冲电压比基值电流对焊接电流过零稳定性的影响大.焊接电流过零的稳定性与稳弧脉冲电压的上升率有关,稳弧脉冲电压上升率有一个临界区间,使焊接电流过零时不稳定,采用稳弧脉冲电压上升率判断焊接电流过零稳定性,能够为铝合金VP PMIG焊焊接电流过零再引燃提供有效、可靠的依据. 相似文献
979.
针对类间间距较小、可分性较差的样本数据聚类问题,文中提出自适应Rulkov神经元聚类算法.首先,构建基于自适应距离和共享近邻的相似度矩阵,将样本构成的无向图的最优分割问题转化为拉普拉斯矩阵的谱分解问题,并按特征值大小选取拉普拉斯矩阵的特征向量作为新的样本特征,增大样本类间间距,减小类内间距.然后,将样本根据新特征映射为神经元,样本特征距离决定神经元之间的耦合权值,通过耦合强度自学习进一步提升样本可分性.最后,通过强连通分量实现样本聚类.在多个合成数据集和真实数据集上的实验表明文中算法获得较优的聚类效果. 相似文献
980.