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选用不同体积比的N,N-二甲基甲酰胺(DMF)和丙酮混合溶剂配制聚氨酯(PU)溶液,运用"Nanospider"纺丝技术制备聚氨酯纳米纤维膜。研究不同溶剂配比条件下PU溶液的电导率、粘度、高分子—溶剂相互作用参数和表面张力,从热力学、高分子溶液理论及高分子表面性质等方面对溶液进行分析。采用扫描电镜观察纳米纤维膜的表面形貌并对纳米纤维膜进行疏水性能和力学性能测试。结果表明:丙酮的加入显著改变混合溶液的溶解度参数、高分子与溶剂间相互作用参数、电导率、粘度等溶液性质。当DMF/丙酮体积比为33/67时获得的纳米纤维膜表面形貌较好;纳米纤维的直径随DMF体积减少而增大,DMF/丙酮体积比为67/33时纤维直径为(300±60)nm;纤维膜的水接触角随丙酮体积比的增加而逐渐增大,最大水接触角为112.52°;DMF/丙酮体积比为33/67时,力学性能最佳,应力和应变分别为8.6 MPa和309%。 相似文献
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贵州喀斯特山区烟叶高光谱参数与叶绿素含量的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
为实时无损快速地检测烟叶叶绿素含量(质量分数),利用Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了贵州喀斯特山区主栽品种南江3号不同长势无病虫害烤烟叶片光谱,测定了相应烟叶的叶绿素含量;同时利用光谱分析技术提取光谱特征变量,并分析了烤烟叶片叶绿素含量与原始光谱、光谱一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归及光谱特征单变量建立了叶绿素含量估测模型并进行了模型精度检验。结果表明:叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)与原始光谱反射率的相关系数分别在700和701 nm波长处最大;与光谱一阶微分的相关系数分别在623和653 nm波长处最大;Chl a与高光谱特征变量λg,Chl b与高光谱特征变量SDr/SDb的相关系数最大。基于光谱反射率一阶微分的逐步回归模型对烟草叶片Chl a和Chl b含量的估测精度较高,估测效果好。 相似文献
23.
24.
筛管完井的水平井堵水,层间层内矛盾突出、出水部位判断不清的直井堵水,套管损坏的直井堵水,都需要高效的选择性堵剂。泡沫流体具有良好的选择性封堵性能,但封堵强度低,冻胶封堵强度高,但没有选择性。泡沫冻胶是在冻胶体系的基础上加入起泡剂形成的,交联前具有泡沫的性质,交联后具有冻胶的性质。泡沫冻胶不仅具有选择性封堵性能,又可节省冻胶堵剂的用量,减少冻胶堵剂对油品的影响。室内实验表明,起泡剂和冻胶体系的配伍性良好,泡沫冻胶的封堵性能和冻胶相差不大,可以满足现场施工的需要,泡沫冻胶具有良好的耐冲刷性能。因此,泡沫冻胶选择性堵水技术具有广阔的应用前景。 相似文献
25.
非生物源石油天然气的存在是人类用之不竭的洁净能源 总被引:5,自引:0,他引:5
20世纪 6 0年代初期 ,美国有一个年轻的地质学家叫托玛斯·戈尔德 (TomasGold) ,参加了美国职业地质学家协会 (AIPG) (AmericanInstituteofProfessionalGeologest) ,当时他只有 2 0来岁 ,在一次学术研讨会上他提出了“非生物源”能生成石油天然气的假说 ;由于立论并不完满 ,被一些专家嗤笑为不是“精神病”也是“半疯儿” ,一气之下他即退出了该会。其实在此前的 195 1年 ,前苏联的Н·А·库德梁采夫教授就已提出了石油无机起源说 (赵霞飞等译 反对石油有机起源假说 北京 :科学出… 相似文献
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铸态铝合金是近年来世界各国投人研究开发较多的一种新型铝合金产品 它主要应用于汽车摩托车以及其他精密机械铝合金铸造零件。铸态铝合金具有质量轻强度高变形小钢性好耐高压耐高温耐腐蚀等优点。与传统铝合金相比 该产品可在铸态下直接使用 不需进行热处理 克服了一般铝合金产品热处理时间长耗电量大温度高薄壁件热处理变形和发生裂纹等缺点。 《起重运输机械》2000,(2):16
铸态铝合金是近年来世界各国投入研究开发较多的一种新型铝合金产品,它主要应用于汽车、摩托车以及其他精密机械铝合金铸造零件。铸态铝合金具有质量轻、强度高、变形小、钢性好、耐高压、耐高温、耐腐蚀等优点。与传统铝合金相比,该产品可在铸态下直接使用,不需进行热处理,克服了一般铝合金产品热处理时间长、耗电量大、温度高、薄壁件热处理变形和发生裂纹等缺点。铸态铝合金 相似文献
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28.
以自制的系列对称型和不对称型的双子表面活性剂作为杀菌剂,采用绝迹稀释法考察双子表面活性剂对油田污水中硫酸盐还原菌(SRB)的杀菌性能。结果表明,所研究的表面活性剂对SRB都有一定的杀菌性能;随着碳链长度的变化双子表面活性剂表现出不同的杀菌性能,其中当双子表面活性剂的碳链长度为12时具有最好的杀菌效果,即12-2-12杀菌效果最好,并且比现用的杀菌剂1227具有更好的杀菌能力。此外,与对应的传统表面活性剂相比,12-2-12具有更好的杀菌性能。 相似文献
29.
基于k-最近邻(kNN)的分类方法是实现各种高性能模式识别技术的基础,然而这些方法很容易受到邻域参数k的影响,在完全不了解数据集特性的情况下想要得出各种数据集的邻域是比较困难的。基于上述问题,介绍了一种新的监督分类方法:扩展自然邻居(ENaN)方法,并证明了该方法在不人为选择邻域参数的情况下提供了一种更好的分类结果。与原有的基于kNN需要先验k的方法不同,ENaN方法在不同的阶段预测不同的k值。因此,无论是在训练阶段还是在测试阶段,ENaN方法都能从动态邻域信息中学习到更多的信息,从而提供更好的分类结果。在不同类型不同规模的真实数据上的分类检测结果均表明了ENaN方法的有效性。 相似文献
30.