基于工作记忆内容的注意:儿童与成人的比较研究

选取10名小学儿童(7~8岁)和10名大学生(19~27岁)作为被试,采用"工作记忆+视觉搜索"的双任务实验范式,探讨儿童与成人基于工作记忆内容的视觉注意的异同.实验要求被试在工作记忆保持阶段完成一个视觉搜索任务,结果发现儿童与成人均表现出基于工作记忆内容的注意:相对于中性条件来说,工作记忆内容与干扰项匹配会显著降低成人被试的搜索绩效,而工作记忆内容与目标匹配会显著提高儿童被试的搜索绩效.研究结果表明,尽管儿童和成人都表现出了基于工作记忆内容的视觉注意,但儿童较成人能更好地运用该注意机制以提高视觉搜索绩效且受其不利影响较少.     

固载型杂多酸(盐)-桥键嵌入型离子液体合成新方法及其对苯甲醇催化氧化作用研究

本文采用了一种新的合成方法----一步法合成固载型杂多酸(盐)-双硅烷型(桥键嵌入型)离子液体,并对合成的催化剂进行XRD,低温N2吸附-脱附,FT-IR等一系列表征,用于催化苯甲醇的绿色选择性氧化反应,得到了88%的转化率和>99%的选择性,催化剂重复使用5次,催化活性未见明显降低。为比较不同的合成方法及离子液体在介孔材料中不同的位置所得到的催化剂的物理化学性质、催化活性等方面的差异,我们又采用传统的多步法(后嫁接法)及一步单硅烷法合成了2种催化剂作为对照,结束显示出了一步双硅烷法合成催化剂的优势所在。     

河道修复中常见植物种类对淡色库蚊产卵行为的影响

比较研究了石菖蒲、香菇草、鱼腥草、粉绿狐尾藻和绿薄荷5种植物及其挥发性物质对淡色库蚊产卵行为的影响.结果表明,石菖蒲的蚊虫产卵活性指数(OAI)值为+0.58,抑制率为0%,具有较强的引诱作用;香菇草、鱼腥草和粉绿狐尾藻的OAI值分别为-0.70、-0.64和-0.16,抑制率分别为82.46%、78.36%和27.05%,其中香菇草和鱼腥草的OAI值均小于-0.30,可作为抑制剂;5种植物中,绿薄荷的抑制作用最强(OAI=-1.00,ER=100.00%),最适合作为驱蚊植物.挥发性有机物中苯类化合物与OAI值呈显著正相关(r=0.09,p0.05),萜烯类中的单萜烯类与OAI值呈显著负相关(r=-0.09,p0.05).本文为河道修复及蚊虫防治的协同发展提供了理论依据.     

无电晕式阴极放电对SNCR脱除NO影响

将无电晕式阴极放电技术应用于NH3选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统中,分析反应机理。在热输入为0.17 MW循环流化床燃煤锅炉上,研究烟气温度(800~900℃)、阴极电压(0~12 k V)、电子密度(0~0.995 8 m A/cm2)、氨与氮物质的量比(0.75~2.00)和停留时间(0.25~2.00 s)等因素对发射电子催化NH3选择性非催化还原烟气中NO的影响。研究结果表明:随着阴极电压、电子密度、氨与氮物质的量比及停留时间的增加,NO脱除率可达到50.00%~71.30%;电压大于9 k V、温度高于850℃后,电子密度显著增大,NO脱除率迅速增加;随着发射电子增加,NO脱除率增加幅度降低;氨与氮的物质的量比在1.0~1.5区间时脱硝效果较好且NH3逃逸量在允许范围内。     

分子筛应用于低温NH_3-SCR脱硝催化剂的研究进展

低温NH3-SCR技术能在低于200℃的反应温度下将NOx高效转化为N2,具有较好的经济效益和应用前景.开发高活性、高抗中毒的低温SCR脱硝催化剂已成为当前国内外环境领域的研究热点.硫中毒和水抑制是阻碍低温SCR脱硝催化剂发展和应用的关键因素.分子筛具有优良的吸附性能、适宜的表面酸性、择形性以及灵活性,可有效地引入过渡金属元素,在低温SCR领域有很好的应用前景.文中综述了近年来分子筛应用于低温NH3-SCR脱硝催化剂的研究成果,重点关注ZSM-5、SAPO-34、SBA-15、MCM-41以及BETA分子筛,分析了其低温选择性催化还原性能、抗硫抗水性能以及反应机理,并对计算模拟在分子筛催化剂设计中的应用进行了介绍.最后,针对分子筛应用于低温NH3-SCR所存在的问题,指出了今后研究的方向.     

碳酸盐岩油藏乳状液暂堵及暂堵后酸化实验研究

针对国外某油田高温高盐碳酸盐岩油藏油层厚度大、非均质性严重、酸化后易出现含水率上升的问题,开展了乳状液暂堵酸化技术研究。研制了烷基多烯多胺油溶表面活性剂NEWJ-18,可使柴油和高矿化度水在油水比1∶9~4∶6的范围内形成稳定的油包水乳状液。该乳状液遇酸易破乳,且具有油水比越低,乳状液黏度越高的特点。物理模拟实验表明,以油水比4∶6制备的乳状液具有选择性封堵高渗透层的能力,可使后续酸液转向低渗透层,从而改善低渗透层的酸化效果。     

PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用

在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、 ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法.     

羟肟酸浮选分离选择性的定量构效关系

采用定量构效关系方法和遗传算法对13种芳烷基羟肟酸类捕收剂的锡石-萤石浮选分离选择性指数进行了定量构效关系研究,旨在预测羟肟酸捕收剂对锡石-萤石浮选分离的选择性能.采用快速分子描述符和量子化学描述符建立了两种选择性指数的二元因子模型,选择性指数1的模型5和选择性指数2的模型6的相关系数R2分别为0.868和0.796,R2cv分别为0.779和0.590.使用留一法对两模型进行内部验证的相关系数R2分别为0.785和0.615,使用测试集对两模型进行外部验证,所得两模型的平均预测绝对误差分别为0.095和1.939.指数1模型具有真实有效性和较好的预测能力,能够有效预测羟肟酸的选择性.