提高溶解浆纯度的研究进展

溶解浆是α-纤维素含量高于90%的漂白浆,是多种纤维素工业产品的制造原料,而纤维素工业产品不仅是制药、食品、化妆品和其他工业领域的重要添加剂之一,还可用来制作手机屏幕等电子产品零件,这些均对溶解浆的纯度和质量提出了更高的要求。溶解浆的纯化是通过提高α-纤维素含量、去除溶解浆中半纤维素、木质素-碳水化合物（LCC）等杂质来实现的。本文对溶解浆的纯化方法进行了综述,对比分析了生物纯化法、化学纯化法及组合纯化法等;并剖析了各种纯化技术的机理;归纳了各种纯化溶解浆技术的优缺点;提出了制备高纯度溶解浆的研究方向和思路。     

硫酸盐大麻芯秆浆中浓双氧脱木素

研究了硫酸盐大麻芯秆浆中浓双氧脱木素工艺及H2O2强化的双氧脱木素。结果表明,双氧脱木素较常规单段氧脱木素具有更好的脱木素效果。若在双氧脱木素过程中添加用量1.5%的H2O2,可将木素脱除率进一步提高到65.6%,白度提高3.5个百分点。     

盘磨机种类及打浆酶预处理对打浆能耗的影响

主要分析了盘磨机种类及打浆酶预处理对漂白针叶木浆(NBKP)和漂白阔叶木浆(LBKP)打浆能耗的影响。结果表明,对于NBKP和LBKP浆,在达到相同的打浆效果时,使用柱形磨打浆均比使用双盘磨打浆的单位打浆总能耗低;打浆酶和柱形磨相结合处理NBKP浆后,其单位打浆总能耗比只使用柱形磨的大幅降低。     

打浆对新闻纸物理性能的影响

本文研究了脱墨浆(DIP)、漂白化学预热机械浆(BCTMP)与硫酸盐浆(KP)在不同打浆度下配抄新闻纸的状况.讨论了打浆度对新闻纸物理性能的影响.     

木质素基吸附剂的研究进展

木质素是具有三维无定型结构的天然高分子聚合物,以木质素为原料制备的木质素基吸附剂是木质素增值利用的重要途径之一。通过改性、复合等手段制备的生物炭、微球、凝胶等类型木素基吸附剂在工业废水处理方面有着广泛的应用。本文综述了木质素纤维化处理、制备活性炭、磁化处理等未改性木质素基吸附剂,胺化、磺化、酯化、接枝、共聚等手段处理的改性木质素基吸附剂以及与壳聚糖、甲壳素、TiO2、SiO2等物质复合制备的木质素基复合材料吸附剂的研究进展,并对木素基吸附剂的应用前景进行了展望。     

大麻芯秆硫酸盐浆两段中浓氧脱木素

在对大麻芯秆成分分析的基础上，探讨了大麻芯秆硫酸盐浆的两段加强氧脱木素方案。研究结果表明．此工艺可脱除蒸煮残余木素的57．65％，漂后浆白度可达到60．07％SBD，能有效减少后续漂白段化学药品的耗用量。     

喷涂工艺参数对等离子喷涂CoCrAlTaY-Al_2O_3涂层的微观组织结构和力学性能的影响

为提高连续退火炉高温炉辊的表面质量,采用大气等离子喷涂技术制备了CoCrAlTaY-30%Al_2O_3涂层,研究了喷涂工艺参数对涂层微观组织结构、相组成和力学性能的影响。结果表明:等离子喷涂CoCrAlTaY-Al_2O_3涂层中两种典型组织Al_2O_3相和合金相交互存在并分散较均匀,涂层主要由Co合金、α-Al_2O_3、γ-Al_2O_3物相组成;喷涂功率、喷涂距离和主气流量均对涂层的微观组织和物相无明显影响;随着喷涂功率的提高,粉末粒子的熔化效果变好、孔隙率降低,在40 kW喷涂功率下,涂层的硬度最高,此时结合强度达到68 MPa;在80～140 mm喷涂距离范围内,粉末大部分已熔化,有少量的未熔颗粒存在,在喷涂距离为120 mm时涂层表面光滑致密,孔隙率较低,结合强度最大为78.6 MPa;主气流量为40L/min时,涂层的孔隙率最小而结合强度最大。等离子喷涂CoCrAlTaY-Al_2O_3涂层的最优工艺参数为喷涂功率40 kW、喷涂距离120 mm、主气流量40 L/min,得到的涂层孔隙率为3.689%、硬度为HV_(0.3) 664.9、拉伸强度78.6 MPa。     

生物酶结合CTAB对造纸活性污泥调理的影响

使用中性纤维素酶或中性蛋白酶结合表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)调理造纸活性污泥。采用毛细吸水时间测定仪、抽滤和压滤等装置，研究生物酶结合CTAB调理对污泥脱水性能的影响，并与单独使用CTAB调理造纸污泥进行对比。实验结果表明，生物酶结合CTAB调理比单独使用CTAB调理对造纸活性污泥脱水能力有更好的作用效果。     

柱塞泵用磁流体密封设计及优化

针对传统密封方式应用于往复密封存在磨损和泄漏的问题,以立式柱塞泵为研究对象,设计一种带有斯特密封的新型磁流体密封装置。利用有限元数值分析软件获得磁流体密封件间隙内磁感应强度分布,计算其理论耐压值,分析密封间隙、齿宽、齿高、槽宽等关键参数对密封压力值的影响,并运用响应曲面优化方法对其进行优化设计。结果表明：初设密封装置理论耐压值为0.483 MPa;密封压力值与密封间隙成反比,密封压力值随着齿宽、齿高、槽宽的增大先增大后减小。优化后各结构参数分别为密封间隙0.2 mm,齿宽0.627 mm,齿高1.01 mm,槽宽1.84 mm时,理论密封压力值为0.529 MPa,相比优化前提升了9.5%,且远高于实际应用密封压力值。     

基于锚框的深度学习物体目标检测算法概览

将深度学习方法结合进目标检测算法突破了传统算法的性能瓶颈,成为计算机视觉领域一个热门的研究课题.本文对当下最流行的基于深度学习物体目标检测算法进行深入研究,得出一个整体认识,为目标检测应用系统开发的先进性与高效性提供有益的理论指导.沿着时间顺序梳理了深度卷积神经网络进入物体目标检测算法的发展过程,按照两阶段和一阶段实现对主要的算法划分两大类别;同时,参考是否采用锚框又分为基于锚框和非锚框的两种方式.围绕发展更成熟的基于锚框的检测系统详细探讨了算法的实现原理,并指出当前物体目标检测系统面临的难点问题和关键技术.最后,对物体目标检测算法发展的方向进行了展望.