排序方式: 共有72条查询结果,搜索用时 93 毫秒
1.
采用超声辅助浸渍化学还原法制备了一系列Ni WB-M/CNTs-A催化剂,并用于微晶纤维素加氢转化。用NH3-TPD和BET对催化剂进行了表征,考察了催化剂中不同的Ni/W比和催化活性组分负载量对催化剂性能的影响,同时还研究了催化反应条件对纤维素催化加氢性能的影响。TEM结果表明,催化剂为纳米颗粒且均匀地分散在载体上;SAED结果表明,催化剂具有非晶态结构;BET结果表明,催化剂孔径的大小是影响催化剂活性的主要原因之一;NH3-TPD结果表明,催化剂的强酸中心对纤维素转化起至关重要的作用。适宜的反应条件为:反应温度250℃、反应时间2.0 h、氢气压力6.0 MPa,在该条件下,纤维素的转化率为100%,乙二醇的产率为57.66%,六元醇的产率为10%。 相似文献
2.
3.
对抗震区住宅采用泵送混凝土全现浇结构的常见裂缝类型进行总结,分别从设计、施工、温度影响、使用商品混凝土等方面分析其产生原因,并制定相应对策. 相似文献
4.
5.
6.
为了制备催化精馏用填料式催化剂,采用铝阳极氧化法和浸渍法制备了新型填料式SO4^2-/Al2O3-Al固体酸催化剂,并用于催化乙醇和乙酸的酯化反应。最佳反应条件为:醇酸摩尔比1:8,催化剂2.0g,反应温度90~100℃,反应时间6.0h,酯化率90.40%,选择性100%,催化剂可重复使用。 相似文献
7.
8.
9.
针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM.该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类.使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果. 相似文献
10.
模糊聚类在中文文本分类中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
将基于等价关系的模糊聚类技术应用于中文文本分类,提出了基于模糊聚类的中文文本分类算法ATCFC。该算法利用基于二级字索引的正向最大匹配算法对文本分词,建立模糊特征向量空间模型,使用贴近度法刻划文本间的相似度。利用算法ATCFC对文本集合进行动态聚类实验,实验结果表明算法ATCFC对于中文文本分类是可行、有效的。 相似文献