柴油机尾气选择性催化还原脱硝用蜂窝型催化剂的制备及其发动机台架测试性能

从催化剂粉末配方筛选、涂覆浆液配方及工艺优化等方面,讨论了蜂窝型整体催化剂制备过程的关键影响因素及其性能指标．对所制得的催化剂原粉、整体催化剂切块样品和整体催化剂分别进行了物理化学性能表征、催化性能微反测试以及发动机台架测试．台架测试结果表明,新型蜂窝型整体催化剂的选择性脱除氮氧化物的性能优异,即使使用高硫含量的市售国Ⅲ燃油,经过处理的尾气排放也远远超过国Ⅳ标准,达到国V标准,表明了该催化剂已具备实际推广应用的价值．     

改性活性炭纤维负载锰铈复合氧化物低温选择性催化还原脱硝

采用Ce-MnOx/ACFN对烟气进行低温选择性催化还原脱硝实验,分别考察了活性炭纤维(ACF)改性、Ce-MnOx负载量和Ce/Mn摩尔比以及操作条件对脱硝效率的影响.在70～110℃条件下,Ce-MnOx/ACFN作为选择性催化还原脱硝的催化剂具有良好的活性,其脱硝效率随烟气温度升高而升高.催化剂载体活性炭纤维经硝酸改性后脱硝效率有明显提高.随着Ce-MnOx负载量增加和Ce/Mn摩尔比增加,脱硝效率先升高后降低.随着入口烟气NH3/NO摩尔比增加,脱硝效率先升高后趋于稳定.当入口烟气中水蒸气体积分数大于8%时,脱硝效率随其增加而降低.     

基于1-丁基-3-甲基咪唑十二烷基硫酸盐为活性物质的PVC膜电极的性能及其应用

以离子液体1-丁基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐（BmimPF6）为活性物质制得离子选择性电极,该电极对离子液体BmimCl有较好的电位响应,线性响应浓度范围为1×10^-5mol/L～1×10^-2mol/L.用十二烷基硫酸钠（SDS）与BmimPF6进行阴离子交换制得的1-丁基-3-甲基咪唑十二烷基硫酸盐（BmimDS）作为活性物质,能降低电极的检测下限,线性响应浓度范围拓展为1×10^-6～1×10^-2mol/L.该电极显示出良好的稳定性和重现性.此外,该电极可作为电位滴定法的指示电极用于对四丁基氯化铵（TBACl）、十二烷基硫酸钠（SDS）的滴定分析.     

OFDM宽带通信系统峰均比抑制技术研究

OFDM技术现在已经成为宽带通信系统的核心技术之一,但因其峰均比高在实际应用中受到限制。本文介绍了限幅法、选择性映射法、部分传输序列法三种峰均比的抑制技术,并对其性能进行了分析、比较。     

导向配体辅助选择性合成rac-C2H4-（η5-Ind）2ZrCl2

利用一系列含O、S、N配位原子的导向型辅助配体,与四氯化锆发生配位反应,生成具有一定空间导向作用的中间体配合物,用于研究其与亚乙基桥联双茚二锂盐C2H4-[(η5-Ind)Li]2反应时对络合产物非对映选择性合成的诱导作用。结果表明所合成的大多数辅助配体均导向选择性生成呈C2-对称的一对外消旋异构体rac-C2H4-(η5-Ind)2ZrCl2,产物中外消旋异构体rac-C2H4-(η5-Ind)2ZrCl2与内消旋异构体meso-C2H4-(η5-Ind)2ZrCl2的摩尔比最高达到74∶26。进一步的研究表明,导向辅助配体与四氯化锆所形成的中间体配合物的结构、导向辅助配体配位原子类型及其取代基都对后续的导向选择性合成产生重要影响。     

浅谈火电厂选择性催化还原脱硝工艺的发展及应用——以大唐哈尔滨第一热电厂烟气脱硝技术为例

本文以大唐哈尔滨第一热电厂烟气脱硝技术为例论述了现有炉内低氮燃烧技术和烟气脱硝工艺,着重介绍烟气脱硝的主导工艺——选择性催化还原脱硝工艺（SCR）,包括系统布置、催化剂、制氨系统、旁路、灰斗设置等,并指出已投产电站加装SCR应注意的问题。     

浅论我国失业人员再就业保障制度

失业问题是世界性的难题。中国作为世界上人口最多的国家,就业再就业问题面临了更大的压力。在市场经济快速发展的今天,我国失业人员再就业过程中遇到了很多困难。对我国再就业保障制度即积极的市场政策进行分析和研究,有助于人们了解国家对再就业的具体措施和今后的发展方向。借鉴发达国家的经验,根据我国的实际情况,政府作为主导应把促进就业再就业作为重点,积极调整产业结构,规范劳动力市场。调动全社会的力量,大力支持职业培训,提高再就业培训的质量,为失业人员提供更贴心更完备的服务。     

粉末特性与工艺参数对SLM成形的影响

通过试验研究了316L不锈钢粉末参数及工艺参数对选择性激光熔化（SLM）成形性能的影响规律．结果表明：单一粒径分布的粉末松装密度低于多种粒径混合后的松装密度;采用2种不同粒径粉末充分混合,最大松装密度达到59．83％;平均粒径小的粉末比平均粒径大的粉末成形性好,粒径分布范围宽的粉末成形时球化现象明显;利用平均粒径为26．36p．m的粉末和优化的工艺参数制造出测试件,最高致密度达99．75％,拉伸强度最高达1068MPa．     

一种新型的针对频率选择性MIMO信道的空时分层检测算法

在FS-BLAST算法的基础上,提出了一种改进的适用于频率选择性多输入多输出(MIMO)信道的接收方案,该方案采用部分最大似然分层检测,其主要思想是在空时分层检测的基础上,部分地引入最大似然(ML)检测,从而有效地克服FS-BLAST类算法由于误差扩散所导致的系统性能下降的缺点.该方法的特点是仅对接收信号的一部分使用最大似然检测,因此,计算量并没有太大的增加.另外,该方法可以自由地选取进行最大似然检测的信号维数,因此可根据实际系统特点在计算复杂度和误码率性能间选取最优折衷.     

基于SOA-BP神经网络的SLS成型件精度预测模型

针对选择性激光烧结(selective laser sintering,SLS)成型件精度难以控制以及工艺参数优化实验成本高等问题,提出了一种利用人群搜索算法(seeker optimization algorithm,SOA)优化BP(back propagation)神经网络对SLS成型件精度预测的方法。首先选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度五个工艺参数设计正交试验获取样本数据。然后根据SOA算法特有的利己、利他、预动和不确定推理四大行为确定搜索策略,获取BP神经网络最优权值和阈值。最后采用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型对样本数据进行预测分析,并与传统BP神经网络和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于SOA-BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度,最大绝对误差仅为0.028,对SLS成型件精度的提高和工艺参数的选取具有指导作用。