双金属催化剂对煤焦油模型化合物催化裂解行为的影响

以Al₂O₃为载体,Ce、Co和Fe为助剂,采用机械化学法制备了4种镍基催化剂,对其进行了XRD、H₂-TPR、BET、NH₃-TPD等表征。当载气流量为50 ml·min^-1,裂解温度为750℃时,在固定床反应器中考察了各催化剂对煤焦油模型化合物甲苯+芘裂解行为的影响。结果表明：4种催化剂均为介孔催化剂,且双金属催化剂的介孔有序度更高;催化剂中活性组分Ni主要以尖晶石NiAl₂O₄的形式存在;添加Fe助剂后,催化剂的酸强度较Ni/Al₂O₃增加,添加Ce和Co时则相反。评价实验表明,助剂对重质组分芘的裂解率影响较小,约为67%,然而Ce和Co对催化剂的抗积炭性能有利,其析碳分别较无助剂时降低28.8%和18.0%。     

新疆和丰煤分段热解过程中产物组成的演变规律

采用热重分析仪和固定床反应器,对典型新疆煤(和丰煤)的单段热解(定义为过程1)和不同温度停留的分段热解过程进行了较详细研究。结果发现不同热解过程的煤样总失重率差异较小。不同温度段停留时均导致焦油产率下降和气体产率增加。与仅在350℃停留30 min(过程2)相比,继续于450℃(过程3)停留使得焦油产率进一步下降15.42%,且此温度区间的H_2生成量仅为1.94 mL/g,较过程2降低94.47%,而450~600℃的气体产率占过程3总产率的60.87%,其中H_2,CH_4和C_2-C_4产率分别占各自总产率的95.02%,77.27%和66.08%,说明450~600℃以产气为主。不同温度段获得的半焦的红外分析发现350℃的半焦中官能团变化较小;而450℃的半焦中大部分官能团的振动峰几乎消失。模拟蒸馏和核磁结果表明,不同温度段停留均使得焦油中沥青质分率下降,焦油品质提升,焦油的芳香度降低,且两段停留段停留所得焦油的芳香度最低。通过上述研究,可以对新疆低阶煤的分级分质转化利用提供理论基础。     

介绍一个能源化学工程专业学生专业实验—溶胀对新疆淖毛湖煤结构及热解性能的影响

文章分析了新疆淖毛湖煤样溶胀前后的化学结构和热失重特征,计算了热解活化能,并在固定床中研究了煤样的热解性能,借助Origin软件绘制出合格的图形。该实验基于《煤化学》课程内容,涉及从煤样溶胀制备到其热解性能分析的系统性工作,适合作为一个专业性实验进行开展。     

网络时代手机对学生的影响

手机在当今已经成为人们沟通联系的重要载体,在广大的青少年学生中也非常普及。本文通过对网络时代手机给学生带来的一些正面和负面影响进行分析,从而使学生能够更好地适应科技进步和社会发展的趋势,正确合理地利用这一科技产品。使手机真正成为青少年学生成长的重要工具。     

基于多尺度Canny算子的人耳几何特征提取与识别

针对人耳特点提出了一种基于耳廓边缘几何结构的识别方法,在结合多尺度Canny算子检测出单像素耳廓边缘的基础上,通过提取耳轮边缘上的若下关键距离来描述耳轮形状,提取耳甲腔边缘上的角点区域来描述内耳结构,最终利用耳轮形状特征向量及内耳结构特征向量实现分类识别.特征向量的表示分别以长轴和质心作为参照标准,保证了其具有平移、旋转和缩放不变性.在选取的人耳图像库上实验取得了较高的识别率,同时,对光照条件变化具有一定的鲁棒性,实验结果表明该方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

低变质煤结构分析及其与热解焦油产率关联性研究

通过元素分析仪和固体13C-NMR检测6种不同低阶煤的组成和结构,采用Peak-fit软件对13C-NMR谱图进行分峰拟合并半定量计算煤样中各类型有机碳含量,由Matlab数学软件分析了影响焦油产率的有机碳结构类型。结果表明:①WCW、PLQ、JJM、TCG、HG和HF煤样中亚甲基碳分别占总脂碳含量的34.41%、34.29%、34.01%、44.78%、41.62%和49.94%,说明煤样结构中脂肪碳中亚甲基碳含量较多,脂链数N均小于9,说明连接在短链上的支链,主要以脂环侧链形式存在;②HF煤样的平均亚甲基碳数Cn=2.13,其余均小于2,WCW最小,仅为1.05,说明脂肪族以短链为主,链长一般在1～3个碳;③影响煤焦油产率的关键因素为亚甲基碳(I2)、带质子芳碳(I4)和烷链支链化度(I7)为辅助因素;二元组合I2和I4表现出良好的线性关系,三元组合I2、I5(酚羟基或醚氧连碳)和I7与焦油产率的关联性最大,其Ra2dj=0.992;④不同煤样中镜质组含量从26.10%增至82.10%,易断裂桥键数n与脱氢含量WH分别从5.37增至8.17、3.24增加到5.92,交联桥键数P0越小,交联反应程度越低,易断裂桥键数n和脱氢含量WH越大,交联桥键数P0越小,焦油特征指数Xtar越大,对焦油生成过程越有利。     

基于机器学习算法的分布式数据库关键性能指标预测研究

旨在通过机器学习XGBoost算法发现分布式数据库海量运维性能数据潜在的规律,实现对分布式数据库关键性能指标的预测,提升分布式数据库运维的智能化水平。