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371.
姜柏春 《中国新技术新产品精选》2009,(21):94-94
本文就原油蒸馏过程中,硫和环烷酸对设备的腐蚀进行分析,并提出改进措施,对加工含硫原油或酸值较高的原油具有一定的借鉴意义。 相似文献
372.
以富集银为目的,采用真空蒸馏法研究含银铅锑多元合金在中真空(5~25 Pa)的条件下蒸馏过程中各元素的挥发行为,考察蒸馏温度、蒸馏时间对各元素脱除率的影响。实验结果表明:在系统压力为5~25 Pa,蒸馏温度为950℃,蒸馏时间≥45 min的条件下,Pb和Bi脱除率接近100%;As和Sb的挥发较为彻底,其脱除率分别达到96.3%和92.5%以上,而Ag和Cu基本不挥发。残留物的XRD分析结果表明,残留物中Cu与Sb形成化合物Cu2Sb及Cu10Sb3,Ag与Sb生成Ag3Sb,As与Cu生成Cu5As2,使得Sb和As的挥发不够彻底。真空蒸馏法提供一种含银铅锑多元合金中Ag与贱金属分离的方法,使Ag能得到有效富集。 相似文献
373.
以间隙单元模拟隔水导管系统与导管架平台导向支撑间的相互作用,利用有限元法研究悬臂自升式钻井平台运动、导管架平台偏移等位移荷载作用下隔水导管系统的挠曲变形响应,并以隔水导管系统的强度与稳定性为设计准则,分析钻井平台与固定平台相对位移同相和反相的最大相对运动位移及其弯矩分布。计算结果表明,在给定的隔水导管强度和截面尺寸下,钻井平台的最大相对位移为75.0 cm。 相似文献
374.
KH550的水解工艺及其对SiO2表面改性的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
用电导率在线测量法和红外光谱法研究了硅烷偶联剂3-氨丙基三乙氧基硅烷(KH550)的水解工艺。采用共沸蒸馏和溶剂置换方式置换出湿凝胶中物理吸附水,并用KH550水解液对SiO2湿凝胶进行了改性。通过红外光谱(FT-IR)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)吸油值、粒度分析仪和接触角测定仪等方式对改性效果进行了表征。结果表明,采用KH550对SiO2湿凝胶进行改性后,产品的接触角显著提高,吸油值增大70%以上,孔容为未改性样品的2倍,有机相中的分散性显著提高。同时,对比共沸蒸馏和溶剂置换两种方式,共沸蒸馏得到疏水性更好的超细SiO2,改性后样品的接触角可以达到140°以上。共沸蒸馏过程中,当改性剂KH550用量为超细SiO2绝干粉重的17.5%(质量分数)时,改性效果最好。 相似文献
375.
利用聚偏氟乙烯(PVDF)平板膜,以十二烷基苯磺酸钠(SDBS)的水溶液为介质,通过考察温度、原料质量分数以及是否加入NaCl等因素对跨膜通量的影响来研究膜润湿的过程。结果表明:膜蒸馏过程中膜润湿的进程与膜表面孔径的分布有关,表面活性剂分子由于表面扩散作用在部分润湿膜孔内爬伸的过程中,由于热侧气液界面处温度的降低导致的传质推动力降低占主要作用。当膜孔全润湿后,通量完全由膜两侧渗透压决定,脱盐率下降到较低水平。降低膜蒸馏的温度或降低SDBS含量均可以减缓膜蒸馏膜润湿的进程;加入NaCl导致溶液表面张力增大,也可以减缓膜润湿。 相似文献
376.
本文依据中国硫化物检测标准方法-亚甲兰分光光度法(GB/T 16489-1996),将流动注射分析技术与亚甲兰分光光度法相结合,研究了新型在线蒸馏-流动注射分析法测定环境水中硫化物的分析条件,方法在0.05~2.0mg.l-1的范围内有良好的线性关系(r=0.9999),回收率为96.5%~103.3%,RSD〈2.0%,方法检出限为0.01mg.l-1。利用此方法检测环境废水中的硫化物含量,结果令人满意。 相似文献
377.
采用低温CF4等离子体技术,通过化学气相沉积,将一般疏水聚偏氟乙烯(PVDF)膜表面成功改性为接触角为169.5°±4.9°的超疏水表面,研究改性后的超疏水膜的直接接触式膜蒸馏(DCMI))过程结果表明:当进料液为4%的NaCl溶液时,高温侧温度70.5℃,改性膜通量为26.5 kg/(m2·h),截留率高达99.976 6%。 相似文献
378.
379.
对分子蒸馏富集微生物油脂中花生四烯酸进行了研究.实验过程中微生物油脂预先进行皂化和甲酯化反应,制得混脂肪酸甲酯,作为分子蒸馏原料,考察了多种分离工艺参数对花生四烯酸纯度和产率的影响.结果表明,操作压力1.0 Pa,蒸馏温度80℃,刮膜器转速150 r/min,冷凝温度10℃,进料速度1.5 mL/min条件下,产品的纯度和产率分别达到67.48%和85.86%. 相似文献
380.
《华东师范大学学报(自然科学版)》2021,(5)
针对现有施工场所下工人安全帽佩戴检测模型推理耗时长、对硬件要求高,且复杂多变环境下的训练数据集单一、数量少导致模型鲁棒性较差等问题,提出了一种轻量化的安全帽佩戴检测模型YOLO-S.首先,针对数据集类别不平衡问题,设计混合场景数据增强方法,使类别均衡化,提高模型在复杂施工环境下的鲁棒性;将原始YOLOv5s主干网络更改为MobileNetV2,降低了网络计算复杂度.其次,对模型进行压缩,通过在BN层引入缩放因子进行稀疏化训练,判定各通道重要性,对冗余通道剪枝,进一步减少模型推理计算量,提高模型检测速度.最后,通过知识蒸馏辅助模型进行微调得到YOLO-S.实验结果表明,YOLO-S的召回率及mAP较YOLOv5s分别提高1.9%、1.4%,模型参数量压缩为YOLOv5s的1/3,模型体积压缩为YOLOv5s的1/4, FLOPs为YOLOv5s的1/3,推理速度快于其他模型,可移植性较高. 相似文献