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以低变质粉煤为原料,采用热解活化技术制备煤基多级孔炭纳米材料(CCNM),利用统计学预测分析软件(JMP)设计优化制备实验的正交阵列,主要因素包括煤直接液化残渣(DCLR)的添加量(A)、热解过程升温速率(B)、热解终温(C)和原料粒度(D),每个因素选取三个水平。采用响应面分析法对CCNM的碘吸附值和抗压强度进行评估,确定最佳优化条件为A1B3C1D2,影响因素按显著性由大到小的顺序为CABD,碘吸附值的预测公式为m I=258.26-33.22 x 1-34.88x 2+28.12x 21+1.92x 1x 2+34.12x 22,预测碘吸附值最高为390.51 mg/g,三组平行验证实验测定的碘吸附值平均为394.69 mg/g,实验值与预测值吻合良好。对优化条件下制备的CCNM进行性能表征,材料呈多孔结构;通过图像处理,统计得到孔隙率在40%以上;碘吸附值为398.22 mg/g,抗压强度为4.12 MPa,比表面积为146.181 m 2/g,总孔容为0.0534 cm 3/g,中孔率为71.10%,孔径主要分布在1.5 nm^100 nm,平均孔径为5.254 nm,表明CCNM是一种包含微孔、中孔和大孔的多级孔炭纳米材料。 相似文献
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为解决3105工作面矿压显现的安全隐患,基于震动波CT反演技术对3105工作面进行震动波CT探测,通过实时监测3105工作面区域的震源分布,形成高密度射线穿过煤层,生成大范围、高分辨率的波速反演云图,结合煤(岩)体内震动波速与应力的耦合关系,确定了3105工作面区域内的应力分布情况.经过微震法、钻屑法验证,震动波CT反... 相似文献
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关于聚类已经有一些相当成熟的算法,但是这些算法都要事先给定聚类个数,带有很大的主观性.针对此问题,惩罚次胜者竞争学习算法(RPCL)通过初始化足够多聚类中心,并且把多余的聚类中心排挤到离数据区足够远的地方来自动确定聚类个数.试验表明这种算法在很多情况下有着良好的运用,但是该算法学习速度比较慢,在处理类别界限模糊的数据集时往往得不到正确的分类.针对它存在的问题,用几条模糊控制规则,提出了惩罚次胜者模糊竞争学习算法以达到自动调整次胜者学习速度的目的.实验表明,惩罚次胜者模糊竞争学习算法更优秀. 相似文献
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花生蔓不同部位黄酮含量的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
花生蔓中含有丰富的黄酮类化合物,采用分光光度法,以芦丁为标准品,测定花生蔓中不同部位总黄酮含量.通过L9(34)正交试验设计,考察了提取条件与黄酮提取量的关系.结果表明,花生蔓中黄酮类物质的最佳提取工艺为:乙醇浓度60%,提取温度65℃,料液比1g∶40ml,超声时间20min. 相似文献