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1.
采用催化化学气相沉积法制备了3种不同微结构的纳米碳纤维,利用高分辨透射电子显微镜和比表面测试等表征手段对纳米碳纤维的微结构和织构进行了分析;采用电化学循环伏安法对不同微结构纳米碳纤维电极的氧还原反应起始电位、峰电位和峰电流等参数进行了考察,并与石墨电极的氧还原性能进行了比较。结果表明:纳米碳纤维具有良好的氧化还原性能,微结构对纳米碳纤维的氧还原反应性能有着重要影响,这可能与不同微结构的纳米碳纤维具有不同的比表面和孔结构以及表面化学性能有关;同时纳米碳纤维也具有较好的电容性能。  相似文献   
2.
降低FCC汽油硫含量的催化裂化催化剂评价   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了在催化裂化过程中进行汽油催化脱硫的技术路线,研制出催化裂化汽油脱硫催化剂DS-Z3。以减压蜡油为原料,在固定流化床反应装置上对其性能进行了评价。结果表明,该催化剂不管是作为催化裂化催化剂单独使用,还是与普通的FCC催化剂混合使用,都具有明显的脱硫效果,并能不同程度地提高汽油和C3 C4的收率。此外,使用催化裂化脱硫催化剂DS-Z3还可以使汽油在烯烃含量下降的同时,辛烷值有所增加。  相似文献   
3.
微结构对纳米碳纤维氧阴极还原性能影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
在制备微结构可控纳米碳纤维基础上,研究纳米碳纤维微结构对氧气电催化还原反应(oxygen reduction reaction,ORR)性能的影响.利用化学还原法合成了Pt电催化剂,研究了纳米碳纤维微结构对Pt/CNFs电催化剂电催化性能的影响.研究发现,相对于基于活性炭的电催化剂,载于纳米碳纤维的电催化剂具有较高的ORR活性;同时,基于板式纳米碳纤维的电催化剂表现出最高的ORR活性.  相似文献   
4.
经验模态分解(EMD)算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于包络线的生成算法和端点延拓算法。采用再生核算法求包络线,得到了一种新的EMD算法。分析了再生核函数的局部逼近及收敛,从数学角度解释了选择该算法的原因,最后针对两种非线性信号给出了仿真结果,表明该算法的有效性。  相似文献   
5.
提出了一种解决燃料电池系统低温启动的策略,将氢气和空气预混合气体在燃料电池外部进行催化燃烧,然后将燃烧后的尾气通入燃料电池阴极流场和水流场以加热燃料电池系统.基于此低温启动策略,搭建了低温启动试验平台,研究了反应物混合气流量、氢气体积分数等参数对燃料电池低温启动过程的影响.试验结果表明:增大反应物混合气流量或增加氢气体积分数均能缩短低温启动时间;当流量为3L.min-1,氢气体积分数为5%时,电池内部温度在540s内上升到冰点以上温度,可以初步满足低温启动的要求.  相似文献   
6.
采用微反、元素分析、微库仑法和PFPD色谱等评价分析手段 ,对硫醇、硫醚、噻吩、甲基噻吩和苯并噻吩等硫化物在FCC催化剂上的裂化脱硫行为进行了研究。结果表明 ,硫醇、硫醚易于裂化脱硫 ,在实验条件下其脱硫率在 95 %左右 ;噻吩、苯并噻吩则相对较难裂化脱硫 ,两者的脱硫率均为 6 5 %;甲基噻吩比噻吩容易裂化脱硫 ,但其脱硫率低于硫醇和硫醚。苯并噻吩较容易生成含硫焦炭 ,脱除的硫中有 15 .6 %进入焦炭中 ;而其他几种硫化物生成的含硫焦炭上硫的量较少 ,都在 7%以下。此外 ,硫醇、硫醚和苯并噻吩在反应过程中除裂化和生焦反应外 ,基本上不会生成其他硫化物 ,而噻吩、甲基噻吩在反应中则会相互转化。  相似文献   
7.
采用SLMP(stabilized lithium metal powder)研究预嵌锂过程对锂离子电容器性能的影响.通过高倍率光学显微镜研究加入电解液后预嵌锂负极的变化;通过对比不同嵌锂含量对半电池与全电池性能的影响,分析得出含量对锂离子超级电容器的容量、能量密度和功率密度的影响,发现超稳态锂粉的质量分数在14%左右时,锂离子电容器可以获得较好的性能.  相似文献   
8.
智慧是人类社会发展的动力,图书情报界应重新思考自身的目标和职责,在传统资源管理的基础上,重视研究智慧,探讨智慧管理。在东西方的“智慧”哲学中,强调以道德伦理为基础和先决条件,自我认识、判断是主要过程,实践是落脚点。在图书情报学视野下个体层面和组织层面智慧形成的循环模式不同,其开展智慧管理的具体措施也各不相同。  相似文献   
9.
提出了在催化裂化过程中进行汽油催化脱硫的技术路线 ,研制出催化裂化汽油脱硫催化剂DS Z3。以减压蜡油为原料 ,在固定流化床反应装置上对其性能进行了评价。结果表明 ,该催化剂不管是作为催化裂化催化剂单独使用 ,还是与普通的FCC催化剂混合使用 ,都具有明显的脱硫效果 ,并能不同程度地提高汽油和C3 +C4的收率。此外 ,使用催化裂化脱硫催化剂DS Z3还可以使汽油在烯烃含量下降的同时 ,辛烷值有所增加。  相似文献   
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