Fischer-Tropsch合成中的CO活化机理

Fischer—Tropsch(F—T)合成是将煤炭、天然气和生物质等含碳资源间接转化为液体燃料的关键工艺步骤,深入了解其反应机理,对于完善F-T合成催化剂设计以及优化其工业操作条件具有重要的理论价值．对近年来有关F—T合成中关键的CO活化机理研究进行了总结和评述,着重介绍了不同过渡金属元素对CO的吸附和活化性质,并就金属晶面与CO的相互作用、催化助剂的影响以及F—T合成反应中与H2的共吸附作用等方面进行分析,为进一步的研究工作提供理     

高温后长龄期在役混凝土抗压强度研究及微观分析

为了研究高温后长龄期在役混凝土损伤及微观变化特征,通过对龄期在20年以上的钢筋混凝土结构取样,进行在役混凝土高温试验,提出高温后在役混凝土残余抗压强度变化规律,建立在役混凝土残余抗压强度与不同温度之间的拟合回归公式,利用热重（TG）及扫描电镜观察,分析了高温后在役混凝土物相及微观形貌随受火温度的变化情况。研究结果表明:高温后在役混凝土残余抗压强度变化规律与实验室新浇筑混凝土类似,相比而言,当受火温度T≤300 ℃时,在役混凝土相对残余抗压强度略低;当T＞700 ℃时,在役混凝土相对残余抗压强度较高,所得结论可为实际工程中长龄期在役混凝土结构高温后的损伤评估提供参考依据。     

网络通信技术在扬子石化650kt/a乙烯改造中的应用

本文针对扬子石化650kt／a乙烯改造工程中控制与联锁系统扩容所面临的技术难题,介绍了光纤、SM通信、UCN“环网”、NCM接口等网络通信技术在控制联锁系统中的应用和所得到的成功经验,讨论了这些新技术应用时如何保证系统的安全性。     

高校校园网研究现状与改进措施

探讨高校校园网的研究现状,分析高校校园网存在的问题。通过校园网的管理制度建设、安全管理宣传工作、校园网安全管理的加强等方面提出校园网的改进措施。     

基于空气动力学模型含雷达散射截面观测的联合目标跟踪识别

以地基被动警戒雷达为应用背景,主要监视低空突防来袭目标,利用地面上多个商业广播发射的无线电调频（FM）信号,提出基于空气动力学模型含雷达散射截面（RCS）观测的联合目标跟踪识别技术。该技术使用空气动力学模型来描述目标的平动和转动,并将分类器输出的具体参数传递给跟踪器,实现基于动力学模型的跟踪;同时将RCS包括在观测中,它既可提供主要的分类特征,又可根据跟踪器的输出来预测RCS值。跟踪与分类被紧密结合,充分发挥联合跟踪识别的优势,有效提高目标的跟踪性能和识别概率。运用FEKO电磁仿真软件,实时获得目标的RCS观测值,通过粒子滤波实现联合跟踪识别,搭建了基于FM信号的被动雷达目标跟踪识别仿真平台。仿真结果表明,交互式多模型正则化粒子滤波的跟踪精度和识别概率都要优于交互式多模型粒子滤波。     

304奥氏体不锈钢亚快速凝固组织演化和形成机理

通过感应炉熔化的304钢(/%:0.053C、0.55Si、1.50Mn、0.030P、0.002S、17.02Cr、8.01 Ni、0.50Cu、0.08Mo)直接浇铸在水冷铜模上得到厚7 mm直径25 mm的圆形试样,研究了Cr、当量/Ni当量和1.5～1 000℃/s的冷却速率对奥氏体不锈钢铸态凝固组织形态和分布的影响。结果表明,随冷却速率增加至75～90℃/s,该钢的凝固模式由FA(铁素体-奥氏体)模式向AF(奥氏体-铁素体)模式转变,初生相由枝晶铁素体转变成枝晶奥氏体,但冷却为～1 000℃/s时,观察到块状铁素体组织,并且枝晶状奥氏体转变成胞状奥氏体。     

论建筑工程消防设计审核工作的新改革——基于新《消防法》的研究

本文总结修订后的《消防法》在消防设计审核与验收工作方面的新规定、新举措,并从法律角度和现实意义两个方面进行分析和探讨,为新《消防法》施行后相关部门和单位消防设计审核与验收工作的开展提供一定的帮助。     

建筑工程安全问题研究

建筑施工生产安全事故的发生原因是多方面的,但发生事故的根本原因在于施工过程中人的不安全行为,因此建筑施工安全生产的关键是改善人的行为方式,提高建筑从业人员的素质,最大限度地减少人的不安全行为。     

烷基糖苷及其衍生物的技术进展

介绍了十余年来烷基糖苷(APG)及其衍生物的国内外技术进展。直接催化缩醛化制备APG的清洁工艺在国内成熟于"九五"末期,并相继突破了合成反应控制技术、高效脱醇技术、产品漂色处理技术以及规模化生产技术。烷基糖苷衍生物可以拓展APG的功能性和应用领域,近期出现了糖苷阳离子、糖苷阴离子和功能性糖苷非离子衍生物等众多品种类型,其中部分品种已经产业化并作为特种功能助剂得到广泛应用。可以预见,基于可再生天然资源的糖苷类绿色、多功能性表面活性剂将得到更多的关注。     

基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别

在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征.该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识.某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值.