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以无水氯化镁和氧化镁作为中间产物,电解和热还原为两个关键方法,集成各种相关过程,构建了从水氯镁石到金属镁的综合过程网络,其中涉及24个物种、20个化学过程和25个工艺路线;建立了最低能耗分析模型用于简单和复合过程的能量分析;利用物质的标准生成焓和多温等压摩尔热容,计算得出全部反应过程及工艺过程的能量消耗和热量移除。结果表明基于还原法的最优路径是水氯镁石用石灰法转为氢氧化镁,进而煅烧成氧化镁,再铝热还原成金属镁,该过程能耗360.15 kJ/mol,放出热量–315.46 kJ/mol;基于电解法的最优路径是石灰乳法生成氢氧化镁,再煅烧成氧化镁,通过在熔融电解质中电解生成金属镁,该过程能耗738.54 kJ/mol,放出热量–135.42 kJ/mol。无水氯化镁制备耗能高,不在最优路径中。 相似文献
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以碘吸附值为评价指标,活化时间、活化温度和浸渍比为影响因素,采用响应面法试验设计对磷酸活化法制备咖啡渣活性炭的工艺条件进行优化,并通过静态吸附试验研究了不同吸附时间、溶液pH值和吸附温度条件下,活性炭对水溶液中Cr(Ⅵ)吸附性能的影响,最后利用Langmuir、Freundlich吸附等温方程、准一级动力学方程、准二级动力学方程和颗粒内部扩散方程进行拟合。试验结果表明,制备咖啡渣活性炭的最佳工艺条件为活化时间1 h、活化温度498℃、浸渍比1.72;在此条件下活性炭得率为30.4%,碘吸附值为(799±16)mg/g,比表面积为1 006 m2/g,孔容为0.779 cm3/g、微孔孔容为0.051 cm3/g、平均孔径为3.088 nm。较低pH值和较高温度能够促进活性炭对Cr(Ⅵ)的吸附;Langmuir等温方程能够更好地描述活性炭对Cr(Ⅵ)的吸附效果;活性炭对Cr(Ⅵ)的吸附分3个阶段:快速吸附阶段、慢速吸附阶段和吸附平衡阶段,10 min内可完成吸附总量的79%,360 min内达到吸附平衡,该吸附过程符合准二级吸附动力学方程。分析表明咖啡渣活性炭对Cr(Ⅵ)的吸附主要为单分子层的化学吸附。 相似文献
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在模拟车用有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统的工作环境下,设计并搭建以R123作为工质的液压隔膜计量泵性能测试平台。在额定转速(2900 r/min)下,通过调节液压隔膜计量泵的冲程(25%、50%、75%、100%)和出口压力,得到变工况下液压隔膜计量泵的特性曲线,并分析液压隔膜计量泵的关键参数对车用ORC系统性能的影响情况。结果表明:液压隔膜计量泵的流量受冲程影响,与出口压力基本无关。其输入功率和实际运行效率均随着冲程的增加而升高,最高分别可达523.91 W、88.27%。应用该液压隔膜计量泵的模拟车用ORC系统吸热量变化范围较广,系统热效率最高可达12.81%。液压隔膜计量泵可应用于车用ORC系统,通过调节液压隔膜计量泵的冲程和出口压力,可实现提高车用ORC系统热效率、增加系统净输出功率的目的。 相似文献
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近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。 相似文献
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