农网无功优化的方法及特点

对农村配电网无功优化方法进行了分类,评述了各种无功优化方法的优缺点,并对未来无功优化方法的发展方向进行了预测.     

木质纤维素类生物质高温液态水预处理技术

木质纤维素燃料乙醇是可再生能源的重要组成部分,其中可发酵糖的制取技术是木质纤维素乙醇化的关键技术之一。原料经过预处理后再进行酶解被认为是最有前景的糖化方式。高温液态水预处理技术与其它方法相比显示了独特的优势,如不需添加化学试剂、降解产物少等。本文在总结了高温液态水性质的基础上,对它在生物质预处理过程中各组分(半纤维素和木质素)的水解过程及机理进行了较详细的综述和分析。最后对高温液态水预处理技术在木质纤维素糖化领域中的研究和应用前景进行了展望。     

Ru/CNT催化纤维二糖加氢制备山梨醇的机理及动力学

针对纤维素的转化,研究了以钌碳纳米管(Ru/CNT)为催化剂,纤维素模型分子纤维二糖催化加氢制备山梨醇的反应。通过对反应产物的分析,考察了纤维二糖转化生成山梨醇的反应机理,建立了纤维二糖催化加氢的动力学模型。并根据实验数据,拟合得到纤维二糖催化加氢反应各步的反应数率常数和表观活化能,其中,纤维二糖水解活化能为147.1 KJ·mol^-1;纤维二糖部分加氢活化能为73.8 KJ·mol^-1。纤维二糖催化加氢反应模型的建立,为纤维素资源的高效利用提供了重要的基础数据。     

不同烷基链酯类复配柴油理化特性研究

将不同烷基链长度的乙酰丙酸酯与0#柴油进行复配混合,引入Hildebrand溶解度参数验证互溶性,再对复配燃料的闭口闪点、运动黏度、冷滤点、氧化安定性等理化性质进行测试与研究。结果表明,烷基链越长的酯类与0#柴油的复配燃料越稳定;短烷基链酯与0#柴油在低温情况下复配易分层;复配燃料的低温流动性、喷射的雾化性、运输储存的安全性、氧化安定性均有较明显改善。     

离子及表面活性剂对甜高粱秆渣酶解的影响

为了提高纤维素酶水解经高温液态水处理后的甜高粱秆渣的效率,探讨了多种阴离子、阳离子以及吐温80(Tween 80)对纤维素酶活力的影响,并初步探讨了Tween 80影响甜高粱秆渣酶解的机制。酶激活试验表明,Br^-、I^-、NO₃^-、Ca²⁺、Mg²⁺和Co²⁺对纤维素酶有激活作用,但对甜高粱秆渣的水解效率提高不明显。添加Tween 80发现,随着浓度的增加,它对纤维素酶的抑制作用增强,而Tween 80添加量为0.175 ml·(g甜高粱秆渣)^-1时,甜高粱秆渣的酶解效率由16.6%提高到37.9%。吸附试验表明,甜高粱秆渣对纤维素酶和Tween 80的吸附达到一定限度后不再上升,Tween 80能显著降低甜高粱秆渣对纤维素酶的吸附。红外光谱分析发现,木质素对Tween 80的吸附要强于它对纤维素酶的吸附。     

半纤维素小分子衍生糖分离纯化研究进展

以低聚糖为代表的各类半纤维素小分子衍生糖具有特殊的生物学功能,其制备的关键步骤之一是分离纯化。本文总结了半纤维素小分子衍生糖种类及其制备方法,重点对现有分离纯化方法进行了综述和分析,相关问题的探讨对于高温液态水法制备半纤维素小分子衍生糖具有重要参考价值。     

木质纤维素预处理技术及其机理研究进展

由于生物质能源具有储量大、分布广、可再生等特点而被人们开发为煤、石油、天然气等化石燃料的替代能源,将木质纤维素转化为燃料乙醇是生物质能源开发利用的一个重要方向。纤维素、半纤维素和木质素是组成木质纤维素的主要成分,它们之间通过共价和非共价键结合形成致密的结构,阻碍了酶对木质纤维素的降解,因此在将木质纤维素酶解发酵之前必须进行预处理。本文综述了生物法、物理法、化学法和物理化学法四大类预处理技术及其相关原理并对木质纤维素预处理技术发展前景作了展望。     

木质素及其模化物催化加氢脱氧研究进展

木质纤维素类生物质是重要的可再生原料,可通过多种转化途径转化为燃料或精细化工品。木质素作为木质纤维素物质的重要成分之一,因其结构复杂,其利用一直没有得到很大突破。笔者以木质素及其模化物催化加氢脱氧制取化工品为着眼点,按催化剂种类综述了国内外木质素及其模化物催化加氢脱氧研究进展情况,并对其进行了分析评价,指出了木质素催化加氢脱氧的研究重点。     

智能大厦的网络系统与布线工程

一、什么是智能大厦 由于智能大厦是一个新的概念,现在还没有一个确切的、广泛认可的定义。美国、日本、欧洲等国家的研究机构纷纷开展智能大厦系统的研究,它们的最终目的是要定义一个全新的建筑智能化的基本模型,来分析和预测智能大厦市场。 现代比较流行的智能大厦概念,是具备5A(A表示大厦的自动化程度)功能的大厦,5A是指通信自动化(Communication Automation—CA)、办公自动化(Office Automation—OA)、建筑管理自动化(Building Management Automation—BA)、消防自动化(Fire Automation—FA)、安全保卫自动化(Safety Automation—SA)。 现阶段,我们认为:智能大厦是以网络系统为基础,采