自然光照条件下可再生的微生物燃料电池阴极体系

本文中采用多碘离子(I3-)为阴极电子受体,利用碘离子(I-)可以在太阳光照条件下跟氧气生成多碘离子的特性,提出并构建了可利用太阳光进行循环再生的微生物燃料电池阴极体系;并在太阳光照条件下对多碘离子的再生特性及其再生特性对电池性能的影响进行了实验研究.结果表明,多碘离子做阴极电子受体时的微生物燃料电池的性能要明显高于铁氰酸钾(K3[Fe(CN)6])为电子受体时的性能;并且在太阳光照条件下,多碘离子可以利用太阳能快速循环再生,是一种较合适的微生物燃料电池阴极受体.同时实验发现多碘离子浓度对微生物燃料电池性能有很大影响,在本实验条件下,多碘离子浓度越高,微生物燃料电池性能越好;并且通过线性扫描实验可知,在自然光照条件下,多碘离子向阴极表面的扩散是影响微生物燃料电池性能的主要因素.     

固定化包埋细胞颗粒填充床光生物制氢反应器内的多相传输模型

包埋细胞颗粒填充床光生物制氢反应器内是带有气液两相流动、底物及产物扩散、颗粒内生化反应的复杂生化反应体系．文中建立了包埋细胞颗粒填充床内含生化反应的多元多相流动及传输特性的多相混合模型，并发展了包埋细胞颗粒光生物制氢反应器底物降解和光合产氢的理论计算方法．模型的理论预测值与填充床反应器底物降解和光合产氢特性实验结果基本符合．     

鼓泡式光生物制氢反应器中光合细菌的生长及产氢

提出了一种新型的鼓泡式光生物制氢反应器,并将Rhodopseudomonas palustris CQK-01光合产氢菌在光生物制氢反应器中进行序批式培养,以葡萄糖为碳源底物,以590nm单波长光为光源,研究了不同鼓泡条件下光合细菌的生长、产氢及底物降解特性.实验结果表明,在光生物制氢反应器中适当鼓入氩气气泡可以有效降低反应器内液相氢浓度,减少产物反馈抑制作用,促进产氢性能的提高,并且不同鼓泡频率对光合细菌的生长和产氢有较大影响.实验中间隔3h鼓泡时光合细菌产氢性能最佳,反应器最大产氢量33.25mmol,光能转化效率为18.46%,产氢得率为1.79mol(H2)/mol(glucose),平均底物消耗速率为0.28mmolL-1h-1和平均产氢速率为0.50mmolL-1h-1.     

“内流流体力学研讨会”在北京召开

2004年5月27～28日，由国家自然科学基金委员会工程与材料科学部组织的“内流流体力学研讨会”在北京昌平召开．来自国内清华大学、北京航空航天大学、西安交通大学、西北工业大学、上海大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、中国科学院工程热物理研究所等20多个单位的50余位专家参加了本次研讨会．刘高联、王仲奇和蒋洪德院士出席了研讨会．本次会议的主要目的是针对内流流体力学领域最新研究进展和发展方向、促进该领域发展的途径或措施、优先资助领域和研究方向、学科新的分类和学科代码等进行深入的交流和研讨．     

《韩非子》版本源流述

《韩非子》在国内流传的几种主要版本可分为乾道本、道藏本、别流本三大系统，分析、梳理这三大系统中的“乾道本”、“丛刊本”、“藏本”、“迂评本”、“赵本”等版本，有助于对《韩非子》的研究。     

滑移流区任意截面微槽道内流动边界条件对流动特性的影响

通过正交函数法就滑移流区内任意截面形状的微槽道在二阶滑移和热蠕流流动边界条件下的流动和阻力特性进行了分析和计算,得到了微槽内的速度分布和阻力系数,并与相关实验结果进行了比较.结果表明,该方法的计算值与实验数据基本吻合;采用二阶滑移边界条件计算的阻力系数略大于一阶滑移边界条件下的计算值,而计入附加热蠕流边界条件时的阻力减小;边界条件的影响随Kn数增加而增大.为任意截面微槽内具有高阶滑移和热蠕流等复杂滑移边界条件下的流动特性计算提供了方法.     

热害矿井冷负荷分析

以热害矿井风流为研究对象,建立能量平衡方程,通过理论推导出非稳定多股流冷负荷表达式、稳流冷负荷表达式、稳定流忽略动能变化、忽略势能变化、忽略风机做功影响等5种情况下冷负荷表达式,推导了井下湿空气焓变的表达式和围岩散热计算过程,案例分析和计算矿井冷负荷,对热害矿井治理和设计具有良好的理论指导意义.     

氨喷雾相变冷却换热面温度分布特性

以液氨为冷却工质,针对大功率激光器350 W/cm2以上散热需求进行喷雾冷却换热实验,研究了不同流量下冷却表面散热特性以及温度分布规律。实验结果表明：在加热功率和喷淋高度不变时,进口流量较大,冷却表面处于无沸腾换热,主要以强迫对流换热为主,换热表面温度低且分布均匀;流量为0.461 L/min时,热流密度可达388 W/cm2,热沉表面温度仅有2.6 ℃,温度偏差为±1.1 ℃;随着进口流量减小,热流密度增加,换热形式由强迫对流换热逐渐过渡到沸腾换热,从而导致热沉表面温度分布均匀性降低。     

血浆絮状物无损检测系统设计

检测血浆中是否含有絮状物是保证输血安全的重要措施。针对絮状物人工检测法的缺点,设计基于机器视觉技术和神经网络的血浆絮状物无损检测系统,并对系统设计的关键技术进行研究。基于MATLAB平台设计系统软件以实现图像采集,并采用剪切、反色、中值滤波、灰度切割对图像进行预处理;采用fisher判别方法,结合迭代阈值分割法和标注矩阵连通区域选择法,消除气泡干扰,提取絮状物。系统通过基于BP神经网络建立的识别模型,完成血浆絮状物的判别。临床对比实验结果表明,系统能有效地检测出血浆中是否含有絮状物,具有较好的检测重复性和准确性。每袋样品从图像采集、处理到最终给出检测结果的时间不超过1 min。