功能性单体引发聚合PAM及其神经网络的预测应用

采用含功能性单体的引发体系合成聚丙烯酰胺.在正交试验的基础上,选择5×8×7×1的BP神经网络模型,验证了其正确性.得到最佳反应条件为:丙烯酰胺单体水溶液的质量分数为25%,反应温度为40℃,微乳液pH为9.0,引发剂质量百分数为O.30%,功能性单体占氧化还原部分质量分数为0.1,得到的最大分子量约为1.32×107.     

超临界锅炉机组的化学清洗

为了提高新建超临界锅炉机组的运行效率和汽水品质,依据新的电力行业标准DL／T794—2001《火电厂锅炉化学清洗导则》的规定,详细介绍了超临界锅炉机组化学清洗的目的、基本方法和程序．同时,参照B＆W公司的有关标准、B＆WB技术文件及国内同类型超临界锅炉机组化学清洗的具体做法,阐述了操作中具体的技术要求．     

高相对分子质量聚丙烯酰胺的制备及应用

通过微乳液法合成了高相对分子质量(Mr=1300万)、速溶的聚丙烯酰胺(PAM),采用FTIR及SEM对3种PAM结构进行了分析,并用PAM对武钢焦化厂和下陆炼铁厂废水中的悬浮物及COD的处理进行了研究。结果表明,实验合成的PAM溶解性能优于其他两种产品(溶解时间达到5 5min)。而且,实验合成的PAM对两种废水中悬浮物的去除效果等同或优于法国PAM,明显优于国内PAM。对焦化厂废水中悬浮物去除率达86 60%,炼铁厂废水悬浮物去除率高达97 48%。3种PAM对废水中的COD都有一定的去除效果,但去除率均低于60%。     

粗蒽中主要组分的分离与精制

采用甲苯为溶剂溶解粗蒽,利用溶剂萃取、共沸和重结晶的方法制取精蒽,利用蒸馏和重结晶的方法制取精菲,利用混合溶剂和重结晶的方法制取精咔唑.考察了溶剂用量、水浴温度和共沸温度对产品纯度的影响,确定了最佳的溶剂用量、最佳的水浴温度和共沸温度.分离得到的蒽的纯度达到了97.882%,咔唑的纯度达到了91.722%,菲的纯度达到了75.704%.利用红外光谱表征了产物与标准品的结构,并进行了比较分析,利用气相色谱分析了产物中蒽、咔唑和菲的含量.     

工业污水处理水再生处理初步研究

通过在聚合氯化铝絮凝处理焦化工业污水处理水的过程中引入一种精细化学品作絮凝增效剂,对焦化工业污水处理水进行再生处理。实验表明,絮凝过程中加入絮凝增效剂能大大提高焦化工业污水处理水色度和COD去除率;单独使用聚合氯化铝絮凝时,色度去除率为64．3％,COD去除率为47．3％,引入絮凝增效剂后,色度去除率可以提高到90％,COD去除率可以提高到55．7％,使焦化工业污水处理水的COD由200mg／L降低到88mg／L,色度由600度降低到55度。     

工业蒽中蒽、菲、咔唑的分离精制技术

按物理分离法、化学分离法与复合分离法3种类型,综述了蒽、菲和咔唑分离与精制技术的发展现状,分析了各种方法所具有的优势,同时指出了不足之处,对分离与精制技术的发展提出了指导性意见。     

速溶型聚丙烯酰胺的表征

通过微乳液法合成了高相对分子质量(Mr=1 300万)粉状聚丙烯酰胺,采用FT-IR、SEM及DTG研究了聚合物的结构与其溶解性能的关系,并把该产品与国产及进口样品的综合性能数据进行了对照.研究结果表明:合成的聚丙烯酰胺具有纤维状、层状、孔状结构,这种结构是产品速溶的主要原因.     

共沉淀法制备纳米Fe3O4及其对橙黄Ⅱ的降解

通过共沉淀法制备Fe3O4纳米颗粒,采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和比表面孔隙分析(BET)对样品进行表征。以合成的纳米Fe3O4催化H2O2氧化降解橙黄Ⅱ,考察了共沉淀法制备过程中的Fe2+/Fe3+的摩尔比、反应温度、pH值、Fe离子浓度等因素对Fe3O4催化性能的影响。结果表明在Fe2+/Fe3+的摩尔比为3∶4、反应温度80℃、pH值为10、Fe离子浓度为0.1mol·L-1的条件下制备出的Fe3O4纳米颗粒催化活性最高,其粒径为20nm左右。并且未干燥的磁流体对橙黄Ⅱ的降解效率明显高于Fe3O4粉体。     

极端学习机在立体图像质量客观评价中的应用

基于传统神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值和泛化性能低等问题,提出采用极端学习机(ELM,extreme learning machine)对立体图像质量进行了客观评价。ELM是单隐层前馈神经网络(SLFNs)的泛化,输入权重可以随机赋值并通过解析获得输出权值。与传统神经网络算法相比,ELM算法具有参数选择简单、学习速度快及泛化性能好等优点。实验结果表明,以sigmoid为激励函数,对241幅不同等级的立体图像测试样本进行测试,其正确等级分类率达到93.85%。研究了不同激励函数条件下不同隐藏层节点数对极端学习机网络性能的影响,且将ELM和传统BP及支持向量机(SVM)在立体图像质量评价中的性能进行了分析比较。