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932.
以硫酸为插层剂、过氧化氢为氧化荆,用化学法制备了膨胀石墨。用扫描电子显微镜(SEM)分析了膨胀石墨的孔状结构,测试了膨胀石墨对纯油的吸附量。结果表明:膨胀石墨具有明显的三级孔状结构,膨胀石墨对原油、齿轮油、液压油和汽油的最大吸附量分别为80、85、60和50g/g,这种结果与油品的粘度有关。 相似文献
933.
934.
江南园林文化因子提取及设计应用研究 总被引:1,自引:2,他引:1
目的构建江南园林文化因子的提取模型,科学而理性地挖掘与提炼具有识别性的设计元素,结合实践以验证方法的可行性和可靠性。方法建立江南园林文化因子提取及应用研究框架,采用定性和定量相结合的方法提取花窗、洞门、色彩、意蕴4个设计因子,计算各因子的重要性并将研究成果应用于产品设计。结论使用科学的因子提取方法能够提取特征鲜明的江南园林文化设计因子,提升产品的文化内涵,以系统、科学、合理的方法指导创意产品设计实践。 相似文献
935.
采用原位乳液聚合方法制备了基于共价键结合的P(MMA-AN)/TiO2复合粒子,红外光谱和热失重分析结果表明P(MMA-AN)在TiO2表面接枝率为15.9%。以甲基橙溶液为目标污染物,研究了P(MMA-AN)/TiO2复合粒子和TiO2对甲基橙的吸附和光催化降解甲基橙溶液的性能,结果表明:两种粒子对甲基橙的吸附都很少;在相同时间内,P(MMA-AN)/TiO2复合粒子对甲基橙溶液的降解性能优于TiO2,紫外光照180 min后,P(MMA-AN)/TiO2复合粒子对甲基橙溶液的降解率达到了88%,而TiO2仅为74%。 相似文献
936.
讨论了一类半参数回归模型y =x′β+g(t′α) +e .假定y被随机变量T右侧截尾 ,T与y独立 ,T~G。在G已知和未知两种情况下 ,构造了α、β和g(·) 的强相合估计 相似文献
937.
目的 旨在有效解决稠油化学冷采过程中降黏剂窜流现象严重、油藏动用效率低的问题,支撑稠油绿色高效开发。方法 基于稠油冷采降黏剂高效降黏洗油与冻胶分散体调剖剂储层调控的协同效应,采用复配方式构建了稠油冷采用冻胶分散体调驱体系,测试其基本性能,并使用界面扩张流变仪以及流变仪,考查了体系的界面流变特性和剪切应力特性。结果 体系由质量分数为0.06%~0.12%的冻胶分散体和质量分数为0.05%~0.15%的降黏剂组成,为粒径均一的低黏流体,能够降低界面张力并乳化稠油,降黏率达到95%以上。体系中降黏剂在油水界面的吸附行为决定了体系的乳化降黏能力,降黏剂通过吸附在冻胶分散体的表面提高了体系的聚结稳定性,并考查了组分含量及油藏条件对以上过程的影响。结论 构建了一种兼具储层调控和高效降黏能力稠油冷采用冻胶分散体调驱体系,探明了体系中各组分间的相互作用机制,为稠油化学冷采提供了技术支持。 相似文献
938.
目的 脱除焦化汽柴油馏分中的有机硅化合物,避免催化剂硅中毒。方法 以拟薄水铝石粉为载体制备原料,镍钼为活性金属组分,采用等体积浸渍法制备了加氢捕硅剂,利用N2吸附脱附、X射线衍射、吡啶红外光谱、扫描电镜等方法对其进行分析表征,并在200 mL加氢中试装置上考查了捕硅剂的脱硅活性和2 000 h活性稳定性。结果 自主开发的捕硅剂比表面积和孔容较高,酸性适宜,活性金属分布均匀,强度满足工业装置装填要求。捕硅剂的脱硅活性较高,在典型的工业条件下,脱硅率>90%,在2 000 h活性稳定性试验过程中,脱硅率稳定>90%,活性稳定性良好,且具有较高的容硅能力。结论 自主开发的捕硅剂具有广阔的工业应用前景,对清洁燃料的生产及保护装置的长周期稳定运行具有十分重要的意义。 相似文献
939.
目的为了安全有效地处置和利用页岩气开采过程中产生的油基岩屑残渣,采用其烧结陶粒支撑剂,同时,为提高支撑剂在清水中的悬浮性能、改善支撑剂在裂缝中的分布、简化压裂施工工艺、提高压裂增产效果,进行了自悬浮支撑剂的制备与研究。 方法通过聚合反应将聚丙烯胺树脂包覆在支撑剂表面,制得膨胀型自悬浮支撑剂,研究了交联剂用量、单体量、合成温度对自悬浮支撑剂膨胀性能的影响。 结果覆膜材料配比(质量比)为:m(陶粒)∶m(丙烯酰胺)∶m(N,N′-亚甲基双丙烯酰胺)∶m(过硫酸铵)∶m(N,N,N′,N′-四甲基乙二胺)=10.000∶2.000∶0.002∶0.020∶0.031时,自悬浮支撑剂性能最佳,其膨胀倍数为4.3,沉降速度为45 mm/s。 结论覆膜支撑剂自悬浮功能的实现主要与聚丙烯酰胺树脂的溶胀有关,树脂的体积膨胀和聚丙烯酰胺分子链向外延伸引起溶液黏度的增加,提升了支撑剂在溶液中的沉降阻力。该研究对拓宽油基岩屑烧结支撑剂的应用范围、提高油基岩屑残渣资源化利用产品附加值有十分重要的意义。 相似文献
940.
目的天然气计量用超声流量计性能诊断主要采用设定参数阈值的诊断方法,为降低误报、漏报等情况,建立了基于生成对抗神经网络(generated adjoint neural network,GAN)和高维非线性无监督学习的超声流量计健康状态系统诊断方法。 方法采用GAN对原始数据进行学习、生成和扩充,保障超声流量计健康状态诊断建模的数据基础,提取超声流量计在运行过程中的健康状态参数并对其进行时序分析,采用高维非线性无监督聚类学习方法,结合超声流量计失效模式分析,对超声流量计设备进行在线的健康状态诊断。 结果结合超声流量计工作原理和现场实际采集数据,对生成的故障数据集进行了验证。 结论能够准确识别超声流量计当前状态,显著解决传统阈值法误报率、漏报率高的问题,为超声流量计健康诊断的统一管理与开发给予支撑。 相似文献