缓释氧材料对黑臭水体的水质改善效果研究

采用新型缓释氧材料处理城市黑臭水体。中试实验过程中缓释氧材料放置于释氧渗透反应格栅中，研究缓释氧材料对实际城市黑臭水体的处理效果。中试结果表明新型缓释氧材料可以明显改善水体的污染情况。在实验周期为 20 d，水力停留时间为 8 h 的情况下，黑臭水体流经释氧渗透反应格栅后，水体溶解氧（DO）浓度升高，好氧微生物的活性增强，水中好养微生物降解有机污染物速率提高，水体中污染物化学需氧量（COD）、氨氮（NH₃-N）、总氮（TN）以及总磷（TP）的去除率分别为 21.2%、12.0%、15.20%、58.1%；水体中微生物优势菌群发生变化，在属水平上，hgc I＿clade、CL500-29＿marine＿group 和 12up 为优势物种。用冗余分析（RDA）探讨了环境因子与微生物群落结构之间的关系，DO、TN、TP、NH₃-N 是影响微生物群落结构的主要环境因子。     

90 t/h四角切圆燃烧锅炉优化调整及试验研究

某炼油厂90 t/h自然循环燃气锅炉燃烧器低氮改造后，运行调整总是不太理想。在40%～90%负荷工况下，出现炉膛和过热器的高温/低温段、省煤器两侧烟气温度（烟温）偏差大，NO_x、氧含量及颗粒物排放浓度较高的问题。经过分析，造成该现象的主要原因是4个燃烧器配风不均。针对此问题，对4个燃烧器配风进行了优化调整，优化后的锅炉省煤器α/β侧烟气温差较原来减少30℃,炉膛内部两侧温差较原来减少9℃,过热器高温/低温段温差较原来减少40℃/30℃,各侧点温度α侧变化较大，β侧变化较小。NO_x平均质量浓度下降了近100 mg/m³;颗粒物质量浓度由16.3 mg/m³降低到5.8 mg/m³。有效地解决了锅炉两侧燃烧偏烧和氧气分布不均匀及NO_x、颗粒物排放浓度较高的问题。     

巴斯夫推出基于可再生原料的增塑剂产品组合

巴斯夫已开始向PVC行业提供部分基于循环原料的增塑剂组合。对于这种新的增塑剂组合,在价值链的开始阶段,使用可再生或化学循环原料代替化石资源。替代原料根据质量平衡法分配到销售产品中。巴斯夫的生物质平衡(BMB)增塑剂基于可再生原料,名称为Hexamoll■DINCH BMB、Palatinol■N BMB、Palatinol■10-P BMB和Plastomoll■DOA BMB,使用所需数量的生物石脑油或沼气代替化石资源。这些材料来自有机废物或植物油。生物质平衡增塑剂比传统增塑剂的碳足迹更低,有助于节约化石资源。巴斯夫的质量平衡方法和BMB增塑剂都是根据REDcert2认证的。     

异种铁素体耐热钢接头界面组织及其影响

综述了铁素体与铁素体异种金属焊缝（dissimilar metal welds，DMWs）接头界面组织及其影响。结果表明，在焊后热处理或运行温度下的铁素体钢DMWs接头的不均匀界面组织中，通常会形成脱碳层和增碳层。在铁素体钢DMWs焊接接头界面组织影响因素中，焊缝金属的化学成分有重要影响；焊后热处理规范（温度和时间）、工作温度下运行时间的影响较为突出；焊接工艺参数的影响亦不可忽略。异种钢接头界面处近缝区裂纹的产生，以及接头的蠕变强度随Larson Miller 参数增大而下降等不利影响，均为异种钢界面碳迁移行为所导致。焊缝成分控制法是接头界面组织控制或改善的必要条件，而脱碳层部位转移法能有效防止裂纹发生，亦是接头安全运行的重要工艺措施之一。     

PDMS基片表面的光刻胶图形化工艺研究

在聚二甲基硅氧烷(PDMS)微纳米器件的制造过程中,经常需要在PDMS基片表面进行光刻胶的图形化。建立了一种PDMS基片表面的光刻胶图形化工艺。通过对PDMS基片表面进行氧等离子体改性处理,提高了PDMS的表面润湿性,使得光刻胶可以均匀地旋涂在PDMS基片表面;提出利用室温下长时间静置代替常规的光刻胶前烘工艺,有效避免了光刻胶在前烘过程中裂纹的产生。最后,作为工艺验证,在PDMS基片表面成功制作出了复杂的光刻胶微阵列图案。     

柴油机碳烟颗粒三维形貌特征的研究

采用微孔均匀沉积冲击器(MOUDI)颗粒采样仪从ZS195单缸发动机尾气中采样,并用软X射线显微成像和软X射线三维重建技术从不同角度观察颗粒的形貌,用Amira获得不同工况、不同粒径级下颗粒的三维形貌和形态学参数,通过比较不同负荷工况和不同粒径级下颗粒的形态学参数,如分形维数、单位体积的表面积等,分析了不同工况和粒径级下这些形态学参数的差别.     

表面活性剂对辅助制备高效燃料电池阴极催化剂的影响

通过改变表面活性剂种类,利用水热法制备了不同形貌Fe-ZIF-8前驱体,并利用透射电子显微镜对其形貌进行表征,高温热解后得到Fe-N-C氧还原催化剂,并利用旋转圆盘电极测量其电催化性能。结果表明,表面活性剂可以改变材料的尺寸和形貌,采用十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)能获得较小颗粒尺寸和规则的立方体形貌,且能提高催化剂氧还原反应的动力学电流密度。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。