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高碳醇(C+6混合醇)是重要的精细化工原料,广泛应用于合成增塑剂,洗涤剂和分散剂等。以合成气为原料,经费托合成途径一步制得高碳醇的方法,近年来得到密切关注。但是,费托合成高碳醇的粗产品中,除了醇和烷烃外,还有较多的烯烃、醛等不饱和化合物,以及少量的有机酸,因此需要通过加氢精制将其脱除,以简化后续精馏分离工序。针对该体系开发了活性炭负载的Pd基催化剂,在液体空速6 h-1,氢油比100~300,温度100~310℃,压力8 MPa条件下,在实验室微型反应装置上对催化剂的性能进行了评价,考察其活性、选择性和稳定性。试验表明,不饱和组分的转化率随温度升高而增加,在温度高于250℃后,不饱和组分转化率可以达到99%以上,且能够将原料中大部分的酸加氢转化,转化率高于90%。但是当温度高于270℃后,醇收率开始显著降低,说明高温条件下醇在催化剂上发生了一定程度的氢解反应。因此,为了尽可能提高加氢产物中醇的收率,较优的反应温度应在250℃左右。采用X射线衍射(XRD)技术表征了反应前后催化剂活性位的晶相和粒径,证明催化剂的活性位是金属... 相似文献
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国内独立院校电子通信相关专业实验室建设由于经费和建设难度等因素建设滞后,导致学生培养过程中电子产品设计能力薄弱。EDA技术其独特的虚拟开发特点,可以降低设计风险,提高设计可行性,可有效解决这一问题。文章讨论有一定EDA设计教学基础后,目的导向式EDA教学,加入分组竞争机制的教学模式以培养学生电子产品设计能力,同时提高EDA教学效果的教学模式。 相似文献
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得到四次谐波多级级联二阶非线性耦合方程的近似解析解.数值分析了各参数对基波非线性相移、二次谐波和四次谐波功率的影响. 相似文献
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<正>本文以Bayes分类为基础理论,结合杨梅图像自身的特点和它所服从的统计学特性,得到一种基于最小错误概率Bayes决策的分类方法在杨梅图像数据分类中的运用。文章首先介绍基于最小错误概率Bayes决策理论,然后从理论上推导其在杨梅图像数据中分类数据的运用,最后通过实验分析其运用的实际效果和各种不同参数对分类效果的影响并得出结论。模式识别与信号处理、概率统计、数字图像处理等学科有着密切的联系,其中很多分类方法较为成熟且广泛的运用于数据分类中,并在许多实际问题和多种不同分布数据分类中取得了良好的效果。其中Bayes分类一直在这些分类方法中占据着重要地位,它是模式识别中最主要的统计处理方法,其成熟的理论基础和对许多学科问题高度的适应性使得它被广泛运用于许多不同的学科中,并衍生出各自学科中独立的算法[1]。 相似文献