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1.
2.
金刚石膜在真空电子器件输出窗中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
综述了金刚石膜的性能和制备方法,着重介绍丁国内外常用的封接工艺,讨论了该材料在mm波器件中的应用前景。 相似文献
3.
Preparation and Properties of Sintering Additives Coated Si3N4 from Heterogeneous Nucleation Processing 总被引:1,自引:0,他引:1
The sintering additives such as Al2O3 and /or Y2O3 were coated on the surfaces of Si3N4 particles via heterogeneous nucleation processing using a buffered pH solution as the precipitation reagent .They nucleated and grew only on the surfaces of Si3N4 and did not form sol particles in solution by TEM observation .The isoelectric point(IEP) of coated Si3N4 was different from that of as-received Si3N4.The IEP of Al(OH)3-coated Si3N4 occurred at pH8.4, which is close to that of alumina .When Al(OH)3-coated Si3N4 particles were coated with Y(OH)3,the IEP of coated Si3N4 powder shifted from pH8.4 to pH9.2 ,similar to that of yttria.In addition ,the rheological data showed that Al2O3 and /or Y2O3 coated Si3N4 suspension is nearly Newtonian and that added Si3N4 suspension shows a shear rate thinning behavior. 相似文献
4.
煤层气的富集与储层特征密切相关,并受地质条件的制约。在详细研究煤储层特征及煤层气富集机制的基础上,对沁水盆地北端煤层气的开发前景进行了初步评价。煤岩、煤质、煤体结构及孔渗性、吸附性的观察和测试显示,该区煤层厚度大,热演化程度高,局部发育构造煤,裂隙较发育,吸附性能力强,含气量高,含气饱和度偏低,适合煤层气的开发。该区煤层气的富集主要受控于热演化史和埋藏史。在区域变质的背景上,叠加了岩浆热变质作用,生气强度大。另外,煤层的埋深、顶底板封闭性及水文地质条件都会影响煤层含气量的大小,煤层气富集是多因素有效配置的结果。 相似文献
5.
综述了日本近10多年来α-Al2O3粉体的发展状况。特别介绍了日本对α-Al2O3粉体的标准化工作。这对提高电子陶瓷等产品的质量是非常重要的。 相似文献
6.
7.
排采连续性对煤层气开发至关重要。但是,在排采过程中关井现象不可避免,重新开井后如何排采、制定合理的排采制度是提高产量的关键。通过对煤层气生产阶段理论进行分析,结合关井前后矿场数据,同时借助数值模拟方法,对关井过程中储层参数变化进行了研究。结果表明,关井明显改变储层物性参数,造成井筒附近煤层含水饱和度增加,井底压力升高,同时引起近井地带自由气重新吸附,降低气体渗流能力。因此,重新开井后快速排水有助于沟通气体渗流通道,提高气体流动能力,增加产气量。 相似文献
8.
通过研究几种不同的焙烧方式对沸石吸附甲醛的影响,得出经过不同焙烧改性的沸石对甲醛均具有一定的吸附量,其中经过NaOH改性后再于400℃焙烧的沸石吸附量比较理想,达到0.1656g/g. 相似文献
9.
赵凯 《数字社区&智能家居》2009,(30)
随着互联网技术的发展,越来越多的人享受到了网络带来的好处,在家庭中通过网络学习、娱乐、工作不再是遥不可及的事情。随之而来的病毒、版权问题也在不断的困扰着网络用户。目前常见的网络操作系统有Windows系统、Unix、Linux三大类,上网方式有Modem、ADSL、小区宽带、Cable Modem等,该文从选择操作系统和ADSL接入网络的方法入手,深入讨论在Linux下使用ADSL访问网络的方法。 相似文献
10.
研究了一种基于深度学习的光纤光栅混叠FBG光谱解调方法。利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)模型处理混叠光谱非线性序列模型问题,通过一维卷积神经网络预测识别混叠光谱中心波长,并搭建了并联结构的混叠光谱数据自动采集实验系统,验证了混叠光谱的中心波长高精度解调。实验分析了训练样本、迭代次数对训练时间、测试时间、解调精度的影响,并对训练完成后的模型进行了解调时间测试。分别与其他解调算法进行了解调精度和测试时间对比,同时对同一组光谱数据使用解调模型算法及最高点寻峰算法进行中心波长值的对比并进行误差分析。实验结果表明:解调模型均方根误差结果为0.082 58 pm,使用Intel(R) Core(TM) i7-8550U CPU (Central Processing Unit)的解调计算时间为0.338 s。研究结果表明:采用卷积神经网络模型对于混叠光谱中心波长解调结果的准确性具有合理性,与其他算法相比,文中的解调算法在解调精度和时间上具有优势,模型大小在400 kB以下,所需算力较小,可部署在小型嵌入式设备中,在大规模机载传感网络,结构健康监测中有良好的应用前景。 相似文献