铠装硅酸钾胶黏剂在特殊工况下的绝缘失效分析

为探索铠装硅酸盐胶黏剂在特殊环境下的绝缘特性，本文制备不同碱金属离子含量及固液配比的硅酸钾胶黏剂样品，将其固封于不锈钢管体中，在潮湿环境与高温条件下分析其绝缘性能并进行失效分析。结果表明：在潮湿环境中，胶体中的固液配比及碱金属（K⁺）含量会影响铠装试样的整体绝缘性能，当固液配比为2∶1时，硅酸钾与硅溶胶质量比在（2～1）∶1之间时，其绝缘效果较佳；在高温条件下，随着温度的升高及保温时间的延长，铠装壳体中部分合金元素渗入胶体表面，造成样品绝缘性能较大幅度的下降。     

石墨烯增强增韧氧化锆陶瓷的机制

采用微波烧结技术制备了石墨烯复合氧化锆陶瓷,研究了石墨烯增强增韧氧化锆陶瓷的机理。采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜、能谱仪、维氏硬度计和万能试验机等研究了石墨烯复合对氧化锆陶瓷组织结构以及力学性能的影响。结果表明:石墨烯添加后,氧化锆中单斜相的比例会提高45%;石墨烯能阻碍晶粒的聚晶长大,提高致密性,从而提高石墨烯复合氧化锆陶瓷的断裂韧性及强度。     

不设GGH时的烟囱排烟筒设计

针对脱硫系统不设GGH时烟气对排烟筒的温度、压力、腐蚀作用,设计体积密度低、强度高、隔热性能好、耐腐蚀、抗渗能力强的耐酸砖砌体排烟筒,该排烟筒具有造价低、施工简单、维护方便的优点和良好的经济效益、社会效益。     

淀粉接枝丙烯酸高吸水树脂的性能研究

采用间歇法制备淀粉接枝丙烯酸的高吸水树脂,用红外光谱及XRD对共聚物结构进行了表征。在氧化淀粉的基础上探讨了引发剂用量、交联剂用量等反应条件的不同对吸水率、吸盐水率的影响并考察了交联剂用量对淀粉接枝率、接枝效率的影响。结果表明,引发剂用量占单体用量0.6%,交联剂用量占单体用量的0.8%,此时,树脂的吸水率最大,可达到每克树脂重量的562倍,吸盐水率可达到每克树脂重量的136倍,并且此时接枝效率可达98.28%。     

不设GGH时的烟囱排烟筒设计

针对脱硫系统不设GGH时烟气对排烟筒的温度、压力、腐蚀作用,设计体积密度低、强度高、隔热性能好、耐腐蚀、抗渗能力强的耐酸砖砌体排烟筒,该排烟筒具有造价低、施工简单、维护方便的优点和良好的经济效益、社会效益.     

从营口对虾虾壳制备壳聚糖的研究

以营口本地对虾虾壳为原料，用稀HCI和NaOH溶液分别脱去钙和蛋白质及脂肪得到甲壳素样品，使用浓碱加热处理得到壳聚糖。通正交试验设计计优化了壳聚糖的制备过程。结果表明壳聚糖制备的最佳条件是先用稀酸脱盐，再用稀碱脱蛋白得到甲壳素，随后用45%NaOH溶液，在95℃、反应时间6 h下得到壳聚糖。自制壳聚糖与市售壳聚糖的红外光谱图一致。用酸碱滴定法和红外光谱法分别测定了样品的脱乙酰度。重量法测定壳聚糖的水分。乌氏粘度计测定壳聚糖大的平均相对分子质量。所得壳聚糖的水分含量为14%,脱乙酰度为74%,平均相对分子质量为4.30×10⁴。     

微波预处理对芝麻油风味、营养和安全品质的影响

本实验系统研究微波预处理对芝麻油风味、感官、营养和安全品质的影响,旨在为微波产香技术在芝麻油中的应用提供理论参考。芝麻籽经不同功率（0、180、360、540、720 W和900 W）微波预处理6 min,再经液压压榨制得芝麻油。利用溶剂辅助风味蒸发、顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱-嗅闻技术在芝麻油中鉴定出91 种香气活性物质。芝麻油的杂环类气味物质（吡嗪、吡咯、吡啶、噻唑、噻吩和呋喃）总含量与微波功率呈正相关,羰基类气味物质（醛、酮和酯类）总含量随着微波功率的增大先升高后降低。随着微波功率的增大,芝麻油的烤芝麻味、坚果味、焦糊味、烟熏味和苦味感官强度逐渐增强,土腥味、木质味和生青味强度持续减弱。微波预处理芝麻籽的出油率（30.02%～31.93%）与功率呈正相关,显著高于生芝麻籽（24.89%）。微波预处理提高了芝麻粕的氮溶解指数（nitrogen solubility index,NSI）（由11.7%升至18.07%）和芝麻油中生育酚含量（由392.18 mg/kg增至462.92 mg/kg）,且最高NSI和生育酚含量分别出现在540 W和700 W微波预处理后。芝麻油中芝麻酚（13.01～15.78 mg/100 g）、杂环胺（33.19～143.88 ng/g）和多环芳烃（0.40～9.03 ng/g）的含量与微波功率呈正相关,其中多环芳烃和杂环胺的含量均未超过国家标准限量。综上所述,适度的微波预处理可以赋予芝麻油浓郁的香气,提高芝麻油的营养成分含量和氧化稳定性,同时提高芝麻粕蛋白的利用价值。因此,微波作为一种新型产香技术在芝麻油加工和芝麻粕蛋白的高值化利用中具有明显的优势和良好的应用前景。     

JS170 快硬锅炉密封耐火材料的性能与应用

由电建所研制的ＪＳ１７０快硬锅炉密封耐火材料,具有施工方便、各温度区域强度大、增加炉墙的整体密封性和减少热损失等特点,在许多电厂用后证明效果良好。     

基于YOLOv5s的轻量化红外图像行人目标检测研究

基于红外图像的行人识别是现代安防系统的重要组成部分。在计算资源受限场景,由于红外行人检测算法中模型尺寸的影响,检测精度与部署难度往往难以平衡。针对此问题,本文提出了一种基于YOLOv5s的轻量化目标检测算法：首先引入MobileNetv3轻量化特征提取网络,并使用深度可分离卷积减小模型尺寸,使其更易部署至CPU设备;其次,将最近邻插值上采样方式替换为CARAFE(Content-Aware ReAssembly of FEatures),明显提升了图像重建效果;最后使用EIOU Loss作为边界框损失函数改善模型回归性能。本文在采样后的LLVIP红外行人图像数据集上进行了测试：对于红外图像下的行人目标,本文在保持高检测精度(AP=95.4%)的同时,模型大小减少80.6%,参数量减少82.8%;在使用CPU平台进行推理时,推理速度提升43.3%,且检测多尺度目标的性能有所提升。以上两方面结果验证了算法的有效性。