钛改性纳米自组装大孔氧化铝载体的制备及表征

通过纳米自组装法合成大孔氧化铝,加入不同摩尔分数的TiO_2,制备系列TiO_2-Al_2O_3复合载体FAT1~FAT5。通过BET、XRD、TEM和NH3-TPD等手段对复合载体进行表征,并与纳米自组装氧化铝载体FAT0进行比较。发现FAT3具有最大的比表面积331.68 m2/g,且载体孔道的均一性较好,此时TiO_2和Al_2O_3具有完整的晶型结构。随着TiO_2的增加,Ti-Al键逐渐形成,TiO_2在Al_2O_3表面的分散状态得到有效改善。FAT3具有较高的酸量17.47 m L/g,其中弱酸和中强酸量占总酸比例的93.6%,有利于加氢反应的顺利进行。因此,TiO_2的加入对于改善Al_2O_3的孔结构、晶型结构和表面酸性具有重要作用。当TiO_2含量为50%时,复合载体具有最适宜加氢催化的孔道和表面酸性。     

基于蚁群算法的油气管道预警系统优化研究

油气管道预警系统的可靠性是实现整个系统稳定性的重要环节之一。分析了油气管道预警系统的结构,利用蚁群算法,可得到预警系统各设备故障概率,并在专项经费一定的情况下,对系统安装并联备用设备,同时进行优化研究。结果表明:采用蚁群算法优化预警设备可实现整个系统投资小,提高可靠性,从而提高了管道安全级别。     

基于ECharts的可视化高校综合信息分析决策系统

高校综合信息的数据量较复杂、分析难度较大,使传统的可视化高校综合信息分析决策系统无法对其进行高水平可视化,系统的决策借鉴度也不高。因此设计基于ECharts的可视化高校综合信息分析决策系统。构建设备成本预测模型和科研经费分配模型,计算两者间的关联系数,再将科研经费总金额和被分配人员数量的具体数据输入模型中,获取到最终的决策方案,通过Echarts可视化将决策借鉴方案展示出来,信息使用者从中挑选出最终决策,实现高校综合信息的决策可视化。系统基于ECharts设计设备成本预测模型和科研经费分配模型,作为介绍系统性能、提高系统市场竞争力的诱导因素。实验结果证明,所设计的系统具有较高的可视化水平和决策借鉴度。     

基于遗传算法的常减压装置多目标优化

利用流程模拟软件Aspen Plus建立常减压装置稳态模型,以经济效益和CO_2排放量为目标,提出基于遗传算法NSGA-Ⅱ的优化方法,利用该方法求解常减压装置多目标优化问题,从而得到一组最优混炼比和操作条件的Pareto解集。结果表明,在保证产品规格的前提下,经济效益和CO_2排放量呈正比;增大轻油比例可以提高经济效益,但也必然会导致CO_2排放量的增大。     

FCC催化剂上烃分子吸附行为与其构型的关联

以稀土离子改性超稳Y分子筛、半合成FCC催化剂和原位晶化FCC催化剂为研究对象,利用智能质量分析仪(IGA)和程序升温脱附(TPD)技术考察了烃类分子(正辛烷、1-辛烯和苯)在3种吸附剂上的吸附、脱附行为。结果表明:烃类分子在FCC催化剂孔道内的吸附不仅与催化剂的孔道结构有关,客体分子的构型也是影响其吸附行为的关键因素。高吸附量下,柔性链状的正辛烷分子可在Y分子筛微孔孔道内发生分子间重排和团聚使其不易从分子筛孔道中脱附下来;而分子内双键与催化剂上B酸中心发生强化学吸附的1-辛烯分子和刚性平面结构的苯分子则无明显的分子间团聚现象。     

蒽与叔丁醇Friedel-Crafts烷基化反应

分子筛催化剂是一种高效、环保、绿色的具有特定空间结构的固体酸催化剂,被广泛应用于石油化工和有机合成等领域。利用离子交换方法合成了一种酸性微孔β分子筛催化剂,并且研究了该分子筛催化剂催化蒽与叔丁醇的Friedel-Crafts烷基化反应,通过GC-MS、FT-IR、1H-NMR、元素分析等手段对反应产物进行了细致的表征。在此基础上,对蒽与叔丁醇的Friedel-Crafts烷基化反应机理进行了初步的探讨。结果表明,所合成的酸性分子筛催化剂具有较高的催化活性,异辛烷不仅仅作为反应溶剂,还能与分子筛形成叔丁基碳正离子促进反应进行,反应主要生成2-叔丁基蒽和2,6-二叔丁基蒽两种产物,具有很好的工业应用前景。     

试论建国以来我国转变经济发展方式的历程及经验

建国以来,随着我国经济的迅速发展,党中央相继提出了转变经济增长方式、转变经济发展方式等重大的战略思想,并进行了艰辛的探索,取得了很大的成就,但是也存在着一些问题和经验教训。因此,了解我国转变经济发展方式的历程,分析其成果,并总结其经验教训,对我国经济持续快速健康发展具有重大的现实意义。     

利用油页岩灰渣提取γ-Al_2O_3

以油页岩灰渣为原料,用酸浸法-微湿气体法制备了γ-Al_2O_3,讨论了煅烧温度、酸灰比、酸浸温度与时间等对氧化铝提取率的影响。结果表明,最佳工艺条件为:油页岩灰渣煅烧温度930℃,盐酸/煅烧灰分=40.0 m L/15.0 g,酸浸温度100℃,酸浸时间2.0 h,微湿空气700℃,氧化铝提取率为95%左右,XRD分析确定为γ-Al_2O_3。     

基于多尺度融合的图像超分辨率重建北大核心CSCD

针对卷积神经网络在图像超分辨率重建任务上忽视提取多尺度特征的问题,提出了一种多尺度融合网络结构。该模型从不同空间尺寸的特征图中提取高频和低频特征,并引入注意力机制,能够自适应地调整不同通道和空间区域的权重。同时,利用不同尺寸的卷积核捕捉多尺度特征,以更好地恢复图像高频细节。在多个基准数据集上进行实验,结果表明,该模型在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果上均优于其他几种先进的图像超分辨率重建模型。     

负载型[Bmim]_(3+x)PMo_(12-x)V_xO_(40)/SiO_2催化剂的合成及降解甲基橙性能

将磷酸氢二钠、偏钒酸钠、钼酸钠溶液按化学计量系数混合,通过反应制备具有Keggin结构的磷钼钒杂多酸H3+xPMo12-xVxO40(x=1~3)。将制备的H3+xPMo12-xVxO40(x=0~3)与一定量的1-丁基-3-甲基咪唑溴离子液体([Bmim]Br)反应,合成[Bmim]3+xPMo12-xVxO40(x=0~3)有机-无机的杂多酸杂化材料。采用傅里叶红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)对[Bmim]3+xPMo12-xVxO40(x=0~3)杂化材料进行表征,结果表明,所合成的磷钼钒杂多酸杂化材料具有Keggin结构。以Si O2为载体制备负载型的杂多酸杂化材料[Bmim]3+xPMo12-xVxO40/Si O2(x=0~3),采用间歇釜式反应器,以双氧水作为氧化剂,将该催化剂应用于降解有机偶氮染料甲基橙的研究,确定最优反应条件为:[Bmim]5PMo10V2O40/Si O2的负载量为50%(质量分数),反应温度为50℃、双氧水用量为5 m L,此时,氧化体系对甲基橙降解率最高,可达94%。催化剂具有很好的重复使用性能,可以重复使用至少7次,而对甲基橙氧化降解活性没有明显下降。