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1.
介绍了二次盐水及离子膜电解工序的主要设备和流程,对二次盐水及离子膜电解工序运行中出现的问题进行了分析,并提出了解决措施。 相似文献
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3.
THE MECHANISM OF HANGING IN THE BLAST FURNACE 总被引:1,自引:0,他引:1
经过修正的Janssen公式能表达竖炉中炉料运动及气流阻力对料柱压力的影响,但不足说明悬料的原因。高炉悬料的力学机理是:在全炉平均气流速度和平均压差不很高的条件下,料柱中局部透气性恶化的料层的压差在气流速度高于临界流态化速度时,产生向上作用的局部超失重力;当此超失重力接近或大于上部料柱的压力时即产生悬料。这种悬料在均一散料柱中是不可能出现的。从这一机理出发,得出防止悬料和强化高炉冶炼所应采取的措施。 相似文献
4.
Potassium humate was extracted from brown coal.A novel super absorbent composite,poly (acrylic acid-co-acrylamide)/potassium humate (PAA-AM/KHA),was prepared by graft polymerization of acrylic acid,acrylamide and coal based potassium humate using N,N'-methylenebisacrylamide as a crosslinker and potassium peroxydisulfate as an initiator.The effects of reaction temperature,degree of neutralization of the poly (acrylic acid) and the amounts of crosslinker,initiator and potassium humate were investigated.Salt resistance tests were also carried out.The composite prepared under optimal conditions had a potassium humate content of 10% and exhibited a water absorption of 770 g/g in distilled water,and 349,286 and 41 g/g in 0.5 mol/L KC1,MgCl2 and AlCl3 solutions respectively.The results indicate that the salt resistance of PAA-AM/KHA was superior to that of poly (acrylic acid-co-acrylamide) because of the collaborative effect of functional groups of the coal based potassium humate.The PAA-AM/KHA micro powder was characterized by IR spectroscopy and the micrographic surface was characterized by scanning electron microscopy.Introduction of potassium humate into the poly (acrylic acid-co-acrylamide) structure creates a composite more suitable for use as a water-managing material in the renewal of arid and desert environments.The salt resisting property of the composite is improved,production costs are reduced and the growth stimulant effect is still present. 相似文献
5.
随着器件尺寸的缩小,寄生电阻对器件性能的影响不可忽视,为准确预测器件的寄生电阻并了解器件参数对寄生电阻的影响,需要有准确的寄生电阻模型。该文分析了短沟道寄生电阻模型,研究了短沟道寄生电阻模型在栅压较小时与模拟结果存在较大误差的原因,并对模型进行了改进。最后分析了器件参数对寄生电阻的影响,提出未来减小寄生电阻需要和可能采取的措施。 相似文献
6.
使用GPU加速BLAST算法初探 总被引:1,自引:1,他引:0
应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。 相似文献
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