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141.
基于桐油包膜材料的包膜尿素的研究 (I)包膜材料的FTIR,DTA-TGA研究 总被引:2,自引:1,他引:2
用FTIR和DTA-TGA联用技术研究了桐油包膜尿素中使用的桐油、桐油/无机调理剂混合物的红外吸收特征和热行为,用800℃热分解残重率法测定了包膜材料中桐油聚合物的实际含量.结果表明,包膜中桐油的双键特征吸收明显减少甚至消失,无机调理剂的引入使桐油聚合物在程序升温过程中的放热峰温向高温移动.在包膜率相近的情况下,由含有无机调理剂的桐油包膜材料制备的包膜尿素,包膜材料中桐油聚合物的含量越大,包膜尿素的缓释性就越好. 相似文献
142.
藏药心叶兔儿风挥发油成分分析 总被引:11,自引:0,他引:11
心叶兔儿风95%工业乙醇提取物,用氯仿萃取,浓缩后上硅胶柱层析,V(石油醚)/V(丙酮)为30:1洗脱,最前部分即得到其挥发油成分.用GC-MS手段进行分析,鉴定了23个化合物,并采用线性归一方法测定各化学成分的相对含量. 相似文献
143.
采用3级(导套、浮动密封环组、盘根)组合密封结构设计方法,实现石油热采密封系统的密封要求.利用层流间隙密封与轴向端面密封理论,确定出系统的密封间隙.采用接触与非接触结构混合密封方式并配合所选择的密封材料的自润滑性质,解决并实现系统的润滑要求.通过试验研究得到所希望的密封效果. 相似文献
144.
145.
146.
简要地介绍了不确定性、信息熵、联合熵、条件熵、互信息的基本概念。将地层含有某种流体属性(如油层)的特征参数的概率分布应用于联合熵中,提出其概率分布是特征参数X与流体的特征参数Y的距离函数,再用熵与条件熵之差计算得到的互信息去识别地层的流体属性,即提出了基于信息熵识别油气层和水层的聚类方法。利用实际测井资料提取了油气层和水层的特征参数,并利用聚类方法识别出油气层和水层。识别结果与试油结论相符。该聚类方法不仅可用于识别油气层和水层,还可推广应用于划分地层岩性等领域。 相似文献
147.
为研究轿车外覆盖件面畸变的几何影响因素及其规律,设计了尖角形台阶面结构型面,并建立与验证了准确仿真模型,采用试验分析和有限元仿真相结合的方法研究了几何尺寸因素对外覆盖件面畸变程度的影响.结果表明,几何尺寸因素会严重影响尖角形台阶面结构型面的面畸变程度,影响因素包括尖角角度、尖角处圆角半径、台阶面深度与尖角台阶处的上下圆角半径;而且各几何因素对面畸变程度的影响呈现出不同的规律.通过正交试验法研究发现,面畸变程度对台阶面深度和尖角处圆角半径的变化最敏感.这些研究结果可以从零部件几何尺寸优化设计的角度对面畸变的控制起参考作用. 相似文献
148.
运用多刚体动力学理论对有轨电车与汽车在平交道口的碰撞进行仿真分析.研究结果表明有轨电车在平交道口受到汽车以20km·h-1的速度侧面撞击时,有轨电车的最大脱轨系数达到1.63,超过标准GB5599—1985中规定的第一限度(1.2),具有较大的脱轨风险.此外,撞击后有轨电车的动态响应以及脱轨风险在很大程度上受到碰撞边界条件的影响.当汽车撞击有轨电车前后两端头车时,被撞击车辆承受的横向碰撞力仅能通过一侧的车间铰接结构向其他车辆进行传递,导致有轨电车脱轨系数较高.随着汽车质量和撞击速度的增加,碰撞力显著增加,有轨电车的脱轨系数也逐渐加大.当有轨电车撞击点与车体质心间距的逐渐加大,被撞击车辆除了承受剧烈的横向冲击还产生一定的摇头运动,加剧有轨电车碰撞后脱轨的风险.轮轨摩擦系数由于雨雪等天气因素降低时,一方面车辆所需要的制动距离明显增加,更容易造成碰撞事故的发生;另一方面钢轨对于车轮运动的抑制作用减弱,加大了有轨电车脱轨的风险. 相似文献
149.
研究了红薯糯米酒发酵过程中可溶性固形物、pH值及酒精度变化,以及不同条件下各贮存阶段红薯糯米酒各成分变化及抗氧化活性。研究结果表明:发酵第3天为红薯糯米酒发酵关键时期;不同贮存条件下可溶性固形物、总酯、总酚含量变化不大,而酒精度、黄酮、维生素C含量随温度及果胶酶添加量的变化有明显差异,其中在贮存温度4℃,果胶酶添加量2%条件下,能保存红薯糯米酒品质和提高风味,降低杂醇油生成。抗氧化活性测定表明,随果胶酶添加量增加,贮存酿液抗氧化能力和总还原能力明显提高。 相似文献
150.
利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO2萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO2流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO2萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30MPa,温度40.5℃,时间125min,CO2流量187L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO2萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。 相似文献