同向啮合双螺杆挤出机制备高性能环保再生橡胶及其性能研究

用同向啮合双螺杆挤出机对废旧轮胎全胎胶粉进行剪切脱硫,制备高性能环保再生橡胶,考察挤出工艺、补强树脂和软化剂的种类与用量对再生橡胶性能的影响。结果表明:挤出最佳工艺参数为机筒第1—13区温度为140/140/70/190/130/120/110/110/100/110/100/90/80℃,螺杆转速为140 r·min~(-1);与添加植物系软化剂的再生橡胶相比,添加矿物系软化剂固体无味油的再生橡胶物理性能更好;添加4份古马隆树脂作为补强剂,10份固体无味油作为软化剂,制备的再生橡胶物理性能最好。     

基于双马来酰亚胺树脂的高耐热电子封装模塑料制备北大核心CSCD

采用双马来酰亚胺树脂(BMI70)、2,2′-二烯丙基双酚A(DBA)、多官环氧树脂(EPPN501H)和芳烷基型酚醛树脂(MEH78004S)制备了BDEP四元树脂共混物,研究了不同BMI含量对共混物固化行为和热稳定性的影响。以BDEP四元树脂为基体制备了电子封装模塑料,测试了所得模塑料的热性能、力学性能、耐老化性及介电性能,并与商用环氧模塑料(EMC)进行对比。结果表明,选用质量分数1%的2-乙基-4-甲基咪唑作固化促进剂时,BDEP四元树脂的固化放热峰温约为150℃,可在较低温度下成型。通过优化配方,BDEP模塑料固化物的玻璃化转变温度可达242℃,与商用EMC相比提高了约60℃,最大热分解温度可达455℃,同时具有良好的力学强度和介电性能,在高功率电子元器件封装领域具有良好的应用前景。     

重组人γ-干扰素包涵体稀释复性

采用稀释法研究了重组人γ-干扰素包涵体复性条件,如温度、pH值、蛋白浓度、复性液中脲浓度,同时对加样操作方式进行了考察,得到了较为适宜的复性条件.结果表明,脲能有效地抑制复性过程中蛋白质的聚集,合适的脲浓度随复性蛋白浓度的增加而有所增大,在4℃、pH值8.0、脲浓度1.0mol•L^-1、蛋白浓度0.1mg•ml^-1及脉冲加样操作方式等条件下,复性后重组人γ-干扰素的活性为2.39×10⁵ IU•ml^-1,比活达2.21×10⁷ IU•mg^-1.     

环氧乙烷直接催化水合制乙二醇技术经济性探讨

工业上主要采用的环氧乙烷直接水合制乙二醇技术存在乙二醇选择性低、水比高、投资与能耗高等缺点,全球乙二醇生产公司均致力于开发催化水合技术,其中直接催化水合技术具有流程简化、明显节能降耗的优势。本文基于1500t/a环氧乙烷直接催化水合制乙二醇中试数据,阐述了环氧乙烷催化水合工艺过程以及催化剂的特点;通过模拟计算分析了直接催化水合制乙二醇工艺的技术经济性,并与非催化水合技术进行对比,表明催化方法能够有效降低投资成本和能耗,并提高生产装置收益,实现增值。催化水合工艺在技术上和经济性上都具备了工业化应用的基础和条件,将是未来乙二醇生产的发展方向。     

提高尿素装置CO2转化率

回顾了我国中小型尿素工业发展过程及存在的问题,论述了尿素合成的化学反应理论基础,提出了尿素技术改造的重点是提高CO2转化率的观点,分析讨论国外尿素工艺提高CO2转化率的经验供我国尿素工作者参考借鉴。     

苯部分加氢制环己烯钌基催化剂研究进展

环己烯是重要的化工原料及中间体,广泛应用于合成纤维及其他工业领域。介绍了苯部分加氢制环己烯的技术路线,该技术路线具有安全环保和节能高效的特点,其中,催化反应体系是该技术的关键要素。重点概述了近年来对液相苯部分加氢催化体系中钌基催化剂的研究,包括催化剂前驱体、催化剂制备方法、载体、助催化剂以及添加剂对催化剂性能和产物选择性等的影响。介绍了已工业化的旭化成和神马集团的苯部分加氢工艺。环己烯的市场前景广阔,苯部分加氢工艺是一条经济效益高的工艺路线,实现催化体系的突破对于该工艺至关重要,但存在催化剂成本高、易失活和环己烯收率低的问题。     

介孔SiO_2微球的制备工艺研究

采用新型的油醇聚氧乙烯醚为模板剂,正硅酸乙酯为前驱体,制备出介孔SiO2微球,以XRD、TEM、BET对制备材料进行表征,结果表明介孔SiO2微球具有有序的孔道结构,粒径为300~400nm,模板剂浓度对介孔SiO2微球形貌影响不大。     

耐硫变换工艺的开发与应用

本回顾了耐硫变换工艺的开发过程,论述了新工艺的独特优越性能,列举几种主要耐硫变换催化剂的物理性能与工业上使用条件;介绍托普索公司开发的SSK耐硫变换催化剂在工业生产上适用的工艺参数;并对国产耐硫变换催化剂在煤加压与煤常压气化制合成氨原料气实际应用的工艺条件进行说明与讨论,期望今后耐硫变换新工艺在工业生产上发挥更大的作用。     

ZSM-22分子筛合成研究进展

ZSM-22是一种高硅铝比分子筛,由于特殊的孔道结构,在异构化和烷基化反应中表现出较好的选择性和催化性能,近年来备受关注。综述了ZSM-22分子筛的结构特征、合成研究进展及各种合成因素的影响。     

基于梅尔频谱分离和LSCNet的声学场景分类方法

针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。