燃煤电厂脱硝新技术研究进展

本文介绍了低NO_X燃烧技术和烟气脱硝技术,比较了烟气脱硝新技术的特点,并对烟气脱硝技术的发展前景进行了展望。SCR技术脱硝率可达90%以上,氨逃逸量小,能够达到新环保标准的要求,是国际上应用最广的脱硝技术之一。     

纳米SiO2增强增韧不饱和聚酯树脂的研究

用未经表面处理和经表面处理的纳米SiO2对不饱和聚酯树脂(UPR)进行填充改性，研究了纳米SiO2用量对UPR的拉伸强度、弯曲强度、冲击强度的影响。结果表明，当纳米SiO2填充量为6％时，材料的增强增韧效果最好，而且当粉体的加入量为4％～6％时，UPR／SiO2出现了明显的脆韧转变。用DSC测定复合材料的玻璃化温度(Tg)，可以发现复合材料的了Tg比纯UPR大，且烷基化纳米SiO2填充的UPR的Tg更高，这与力学性能结果一致：原位共混法可以实现纳米SiO2的良好分散，相应地具有更好的增韧效果。     

原位一步法制备表面银化的聚酰亚胺纳米复合薄膜

介绍了原位一步自金属化制备银/聚酰亚胺(PI)纳米复合薄膜的方法。以银盐为线索,评述了各种银盐/二酐/二胺体系所制得的复合薄膜的性能。采用该法可制得具有较高的表面反射率和电导率,优异的界面粘结性,并保持母体PI大部分优异性能的复合薄膜;其反射性和导电性与银含量,银的配位体或者反离子,二酐、二胺的种类及热处理工艺等因素相关。使用三氟乙酰丙酮银盐(AgTFA),银的质量分数为12％以上,进行适当的热处理,则某些体系所制薄膜的表面反射性和导电性可以达到纯银的水平,而其他的银盐体系制备的薄膜只能达到中等反射性而无导电性,但对薄膜表面进行轻微抛光可以提高反射性和导电性。     

高分子合金材料瞬间冲击断裂和慢速拉伸断裂极限之间关系的群子统计参数的研究

随着高分合金材料研究的深入,人们发现高分子合金材料瞬间冲击断裂行为与慢速拉伸断裂行为之间存在着相当复杂的对应关系。但文献上几乎看不到这一方面的研究。我们对PPS/PA66等一系列共混合金体系的力学性能进行了考察。对各种增韧体系瞬间冲击强度和慢速拉伸功进行了归一化处理,发现了了瞬间冲击强度和拉伸功之间的关系,有了五种形状的曲线,分别代表了五类不同韧性的高分子合金体系的力学性能。应用第四统计力学群子统计参数理论,定量的研究了这五类曲线产生的深层次原因。     

热敏型高分子合金材料的浊度随相态转变的群子统计参数研究

用群子统计理论研究了热敏型高分子合金体系的浊度随相态转变的过程,建立了二元高分子合金体系的线性群子统计模型,推导出该体系的相分离方程,并得到一系列热敏型高分子合金相转变群子统计参数,并进一步在理论上解释了不同剪切速率下相态转移群子参数的变化规律:相态转变群子参数r1.r2随着剪切速率的增大而减小,即相容性得到改善。并提出了8种不同类型高分子合金相图,在群子统计理论的基础上成功地模拟了实际曲线,得到了相当吻合的理论模拟曲线。     

"动态硫化"PVC/NBR型TPE的耐油性能研究

本文系统地研究了ＰＶＣ／ＮＢＶ型热塑性弹体，并与ＮＢＲ进行了对比。     

电力工程技术管理的难点和对策分析

随着我国社会经济的不断发展，科技的不断进步，人们的生活水平也有所提高，人们对用电的质量提出了更高的要求，这就需要电力企业做好电力工程技术管理工作。电力工程技术是提高我国电力系统质量的重要手段之一，所以说，对电力工程技术要科学、有效的进行管理，分析电力工程技术管理中的难点和对策，才能有效的保证电力工程技术管理有着一定的水平。在电力工程技术管理工作中要保证电力工程技术的规范性，提出解决问题的措施，能够有效的提高电力工程的质量，进一步满足人们的需求。     

解惑系统“恢复映像”

正Windows 8/8.1中提供了建立系统恢复U盘的功能,供日后系统出现问题时恢复。然而,有用户测试后并不能如愿,因而提出质疑。有用户提出疑惑:我的系统有超过10GB的空间占用,但用系统的创建恢复映像向导制作出的恢复U盘,仅仅占用了200多MB的空间,在我的系统损坏无法启动和使用后,损坏的数据范围无法预知,仅凭200多MB的数据怎么能恢复如此庞大的系统数据?系统提供的这种方法到底靠不靠谱,     

双循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测

双循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键是合理控制颗粒循环流率。在双循环流化床冷态试验台上就鼓泡床风速、提升管风速、静床高和物料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行了系统的试验研究,并建立了加入动量的BP神经网络预测模型,对双循环流化床颗粒循环流率进行了有效模拟并得到了预测结果。定义了平均偏离度来评价模型预测值相对于试验值的平均偏离情况,通过对比分析试验数据与神经网络模型预测值,表明测试样本神经网络模型预测值相对于试验值偏差不超过0.8 kg·m-2·s-1,相对误差在±8%以内,平均偏离度仅为3.56%。结果表明建立的神经网络模型具有较好的预测效果。