乙酰乙酸乙酯与乙二醇在活性炭负载磷钨酸催化剂上合反应

表面活性剂处理的活性炭（C）过量浸渍负载磷钨杂多酸（PW）制备活性炭负载磷钨酸催化剂（PW／c）；氨气程序升温脱咐对催化剂酸性质表征，结果显示，负载质量分数为30％，催化剂30％PW／C具有最大酸量。反应测试表明，磷钨酸负载量为30％时催化剂具有最大活性，苹果酯收率为87．5％，适宜的原料配比。（乙酰乙酸乙酯）：n（乙二醇）=1：1.5，最佳反应温度80℃，最佳反应时间30min，表面活性剂处理过的催化剂连续使用9次，苹果酯的收率保持在85％以上。     

扩散渗析法从钛白废酸中回收硫酸

针对钛白废酸的回收,在静态扩散条件下测定了硫酸、硫酸亚铁在阴离子交换膜中的渗析系数以考察膜的分离性能。进一步考察动态扩散操作参数如流量、流量比、停留时间等对回收率及回收酸浓度的影响。研究表明,使用的阴离子交换膜具有良好的分离性能,酸盐分离系数达23.6,在水酸流量比维持在1～1.1,废酸流量维持在0.6L·h-1左右的条件下,硫酸回收率大于85%,硫酸亚铁透过率小于7%。     

基于POMDP的跨层机会频谱接入优化设计

在功率受限的机会频谱接入(OSA)研究中,大多使用完全可观测马尔可夫决策过程(MDP)对环境建模,以提高物理层或介质访问控制(MAC)层指标,但由于感知设备的限制,无法保证用户对环境完全感知。为解决该问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)与Sarsa(λ)的跨层OSA优化设计方案。结合MAC层和物理层,采用POMDP对功率受限且有感知误差的次用户频谱感知和接入过程进行建模,并将其转换为信念状态MDP(BMDP),使用Sarsa(λ)算法对其进行求解。仿真结果表明,在功率受限条件下,该Sarsa(λ)-BMDP方案的有效传输容量、吞吐量和频谱利用率分别比完全可观测Q-MDP方案低9%、7%和3%左右,其误比特率比基于点的值迭代PBVI-POMDP方案低20%左右,比Q-MDP方案高16%左右。     

PA6/POE/SWR-3A超韧共混改性的研究

采用SWR-3A（POE—g—MAH）作为增容剂，研究了POE对PA6／POE／SWR-3A共混物的力学性能、耐热性和流变性能的影响。结果表明：在12．5份增容剂SWR-3A存在的条件下，随着POE 8150用量增大，共混物的缺口冲击强度不断增大，而拉伸强度、维卡耐热温度、表观粘度降低。当POE 8150用量超过12．5份时，共混物达到超韧。在PA6／POE／SWR-3A共混体系中，SWR-3A具有增容和增韧的双重作用。     

用T621A石墨炭源合成出高强度金刚石

介绍了合成高强度(22．5kg～25．8kg)粗颗粒(40／50～25／30)单晶金刚石所需的炭源材料，触媒合金种类、装填方式、合成参数与合成效果。讨论了原料、合成工艺条件对生长高强度粗颗粒的优质金刚石的影响及合成机理。     

几种云南木材液体浸渍行为的研究

研究了几种云南木材在水和有机液体中的浸渍行为 ,探讨了浸渍液体的溶解度参数、木材种类和密度、助浸剂、浸渍时间和压力以及电子束辐射 (EBI)等因素对木材的液体浸渍行为的影响     

基于DSP技术和CAN总线的数据采集系统设计

为了满足实验室高性能和分布式数据采集系统的要求,采用浮点DSP芯片设计了嵌入式系统,其硬件系统配备高精度的模拟量输入,具有大容量存储单元,通信单元采用USB接口和CAN总线,系统软件基于状态机的方法设计。使用结果证明,该数据采集系统具有很高的采样精度和快速数据通信功能,在水动力试验中得到成功的应用。     

聚醚砜膜原位清洗方法的实验研究

实验对已污染的聚醚砜膜进行了清洗的研究,并通过测量各种清洗剂清洗后膜水通量的恢复,确定适宜的清洗剂、清洗时间、清洗液浓度和操作压力,选择出最佳的清洗方案,取得较好的清洗效果。通过研究表明:被污染的聚醚砜膜用混合清洗剂清洗恢复率可达到85%,效果要明显优于单一的清洗方法。     

开放水热法制备莫来石复相纳米晶体的影响因素

以天然高岭土为原料,经精细化处理煅烧制备莫来石.用常压、开放水热技术制备出莫来石复相纳米晶体材料.实验表明:常压、开放水热条件下制备莫来石复相纳米晶粉体的水热反应中,采用质量比为m(Na2O)/m(SiO2)=2.8,m(H2O)/m(Na2O)=35～30,0～80℃控温升温1 h,在80℃保温2 h,可制备出尺寸为80～100 nm莫来石复相纳米晶体.所制备的莫来石纳米晶体的水热溶液相变驱动力△μ为(3.609～4.672)×10-20 J/mol;水热体系溶解度控制在3.891×10-6 mol/L;熔解热△E为18.846 kJ/mol;晶体生长速率常数选择0.85～0.92,有利于快速成核和晶体生长,并且可以很好地控制晶体尺寸和分散度.     

运用BP网络分析尿素合成塔CO_2转化率

采用BP神经网络模型预测尿素合成塔CO_2 转化率 ,分析了氨碳比和水碳比与转化率之间的关系。详细介绍了建模过程并对隐含层神经元数和迭代次数对网络性能的影响进行了讨论。分析结果表明 :所建模型能准确地对CO_2 转化率进行预测 ,平均相对误差在 1 0 %以内 ;CO_2 转化率随氨碳比的增大而显著增加 ,水碳比的影响则相对较小。