SAPO-11中硅含量对长链烷烃加氢异构化反应的影响

合成了3个不同硅含量的SAPO－11分子筛，通过29Si MAS NMR,Py-IR，扫描电镜，N2吸附等方法对其进行表征，并用脉冲微反考察了载钯后在正十二烷加氢异构化反应中的催化性能，将表征结果与异构化性能关联，提出了与“孔口模型”不同的观点，指出SAPO－11中的较强B酸对加氢异构化反应起主要作用，为提高和改进Pd/SAPO-11催化剂的性能提供了科学依据。  

神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。  

有机硅改性水性聚氨酯乳液的制备及性能

采用自乳化法合成了有机硅改性水性聚氨酯乳液.通过傅里叶红外光谱(FTIR)对其结构进行了表征.分别讨论了有机硅和二羟申基丙酸(DMPA)含量对乳液粒径、黏度及其涂膜的表面疏水性、力学性能、附着力、耐冲击性等性能的影响.结果表明:当有机硅含量为10%时,有机硅改性水性聚氨酯的综合性最好;同时,降低DMPA含量可以提高涂膜的耐水性,改善其综合性能.  

高炉铁水硅含量预测系统

高炉铁水中的硅含量不仅是衡量产品质量的一个重要指标,而且反映了高炉能量利用的好坏.铁水硅含量的准确预测,能够指导高炉配料和高炉冶炼操作,实现降低铁水硅含量的目的.根据硅还原的机理从热力学和动力学方程出发,经推导得出了铁水中硅含量的预测模型,并结合高炉物料平衡及热平衡计算,编制成高炉铁水硅含量的预测系统.将实际高炉的原料条件及操作参数输入系统,得到了高炉铁水硅含量的预测值.该预测值与实测值相比,误差范围小,命中率高.从而表明该预测系统在实际运用中具有可靠性.  

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法，指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性。  

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3^#高炉的生产情况和技术水平，建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型。模型采用BP网络，仿真试验结果表明，该模型具有较好的命中效果。同时，基于预报的铁水硅含量，结合部分专家知识，指导操作决策。具有很强的实用性。  

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值.  

还原型硅钼酸盐光度法测定酸溶硅含量的方法验证

对最新颁布的GB223.5－1997还原型硅钼酸盐光度法测定酸溶硅含量的方法原理及有关条件进行了试验和分析，旨在从理论和实践两方面找出国标测定酸溶硅含量时的操作要点，提高分析结果的准确性。  

膜厚与硅含量对硅基铜膜的电导率和残余应力的影响

与铝相比铜膜具有电导率高，抗电迁移能力大而代替铝膜作为集成电路的内连线和地线，其残余应力和电导率是两个重要的参数．本文对硅片上铜膜的残余应力和电导率进行了研究．结果表明，膜中的残余应力随膜厚的增加而增加；硅含量越多，残余应力越小；电导率随膜厚的增加而增加直到趋于最大值；硅含量越大，其导电率越小．