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1.
以蛇纹石酸浸提镁残渣为硅源,碳酸锂为锂源,通过高温固相反应合成了硅酸锂高温固碳材料,探究了煅烧时间、气氛以及物料配比对合成材料高温固碳性能的影响。采用热重-差热综合热分析仪(TG-DTG)研究了蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂的CO2吸收性能,并通过扫描电子显微镜(SEM)与X射线衍射仪(XRD)对合成材料的微观形貌与结构特征进行了表征。结果表明:蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂具有较好的CO2吸收性能,吸收量可达26.66%;与市售Si O2为硅源相比,蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂材料煅烧合成时间缩短,高温固碳性能更优。 相似文献
2.
3.
4.
目的:建立高效液相色谱法测定环维黄杨星D(CVB-D)脂质体中药物的含量。方法:采用高效液相色谱法在205 nm波长处测定峰面积,计算CVB-D脂质体中CVB-D的含量。结果:CVB-D在0.0202~0.2020mg·mL-1的浓度范围内与峰面积呈良好的线性关系,回归方程:A=461.6C+7.5885,r=0.9994(n=5),平均回收率为99.13%,RSD为0.77%(n=9)。结论:本方法灵敏、准确度高、专属性好,且稳定性、精密度均符合要求,可用于CVB-D脂质体的含量测定。 相似文献
5.
进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。 相似文献
6.
7.
基于BP神经网络的供应链风险预警研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对供应链风险影响因素的分析建立了供应链风险预警指标体系,利用BP神经网络的自学习特性,反复修正模型的权值,不断减小系统误差,使系统的误差达到该模型要求的精度;然后根据网络输出结果,对网络各层的连接权值进行分析,对比连接权值的大小,找出产生供应链风险的关键风险因素。以河北省28条供应链为例,运用其中25组样本数据对该风险预警系统进行训练,另外3组数据进行测试,结果表明本模型对供应链风险预测的精度达到90%以上,通过网络权值分析可以找到更加切合实际的关键风险因素。 相似文献
8.
导管架式海洋平台在随机波浪等外载荷作用下极易产生有害振动,且其动力响应具有极强的非线性和时变性,采用被动控制方法和基于精确数学模型的主动控制方法控制海洋平台的有害振动很难达到理想的控制效果.结合灰预测和支持向量机的优点,提出了基于灰预测和支持向量机的自适应逆控制方法,并将其与动态刚度阵法相结合应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明,该控制方法可有效地控制波浪和风载荷作用下引起导管架式平台的有害振动,并能解决由于控制信号传输等原因引起的时滞问题. 相似文献
9.
10.