柱撑酸化蒙脱土催化合成丙烯酸正丁酯的研究

将蒙脱土经不同方法进行改性处理,并以此为催化剂,催化丙烯酸与正丁醇反应生成丙烯酸正丁酯。考察了以微波处理的柱撑酸化蒙脱土为催化剂催化合成丙烯酸正丁酯的反应条件。结果表明,以微波处理的柱撑酸化蒙脱土催化效果最好,适宜的反应条件为：丙烯酸为0.1 mol,醇酸的摩尔比为1.2：1,阻聚剂为对苯二酚,其用量为0.3 g,约为丙烯酸质量的4%,催化剂的用量1.7g,约为丙烯酸质量的20%,反应的时间为7 h,在回流状态下,其酯化率为84.1%。催化剂可以重复使用。     

贝壳粉海洋油污吸附材料的改性实验

海洋油污水常用处理方法不同程度地存在效率低、成本高、二次污染重等弊端,针对该问题,以贝壳为原料,制备了一种天然吸附材料,其通过煅烧、粉碎等工艺制成微孔结构的贝壳粉末,加入硬脂酸对其进行表面改性,最后制成疏水性强、能漂浮于海面的海洋油污吸附材料。通过开展贝壳粉吸附实验,筛选了贝壳粉改性的最佳实验条件,得到的贝壳粉活化度达92.4%,沉降体积降至2.68 ml/g,吸油值为37.60 g/100 g。由此可见,将改性贝壳粉作为海洋油污吸附材料不失为一种高效、廉价的海洋油污处理方法。     

基于BP神经网络的城市燃气月度负荷预测研究

应用MATLAB科学计算软件编制了对浙江省某城市燃气月度负荷的预测程序,建立了燃气月度负荷预测的BP神经网络模型,对模型进行训练后,利用它对该市燃气月度负荷进行了预测,预测结果的相对误差最在±6．34％以内,由预测结果可知该模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。     

煅烧贝壳粉果蔬清洗剂对农药降解性能的研究

[目的]研究不同用量的煅烧贝壳粉水溶液对不同成分农药的降解效率,优化煅烧贝壳粉果蔬清洗剂的浓度配比并为不同农药降解效率的研究提供参考。[方法]采用气相色谱质谱法检测了煅烧贝壳粉水溶液对敌敌畏、久效磷、灭线磷等14种农药的降解情况,选取的贝壳粉水溶液浓度为0．5 g／L,降解时间为5 min,考察了0．5、1．0、3．05、．0 mL 4个不同用量的煅烧贝壳粉水溶液对于不同农药残留的降解效果。[结果]研究发现,降解效率随着贝壳粉水溶液用量的增加而提高,其中贝壳粉对有机磷类农药和氨基甲酸酯类农药的降解作用相对突出,尤其是对久效磷、敌敌畏和甲萘威的降解作用最为明显,仅加入0．5 mL浓度为0．5 g／L的贝壳粉水溶液就可降解50％以上,当加入5．0 mL时降解率超过80％,甚至对久效磷的降解率超过95％;而对菊酯类农药的降解能力较差,加入5．0 mL浓度为0．5 g／L的贝壳粉水溶液时,降解率在40％～60％。[结论]研究表明,煅烧贝壳粉果蔬清洗剂对大多数农药有较为明显的降解作用,可以用于去除水果蔬菜表面农药残留。     

原油船海上航行升沉运动Bayes-LSTM预测方法

为了更好地预测船舶在海上航行中的升沉运动，提高船舶海上航行与作业安全水平，以10×104 t级原油船为研究对象，利用船舶模型运动过程数值模拟软件STAR CCM+构建其仿真模型，由无液货舱与半载液货舱两种情况及0.5λ、1.0λ、1.5λ（λ=6.16 m）3种波长组合构成6种工况，获取6组升沉运动数据，并将其以8:2的比例划分为训练集与测试集，利用贝叶斯算法优化后的长短期记忆神经网络（Bayes-LSTM）模型进行模型升沉运动预测，将预测结果与长短期记忆神经网络（LSTM）模型的预测结果进行对比。结果表明：Bayes-LSTM模型比LSTM模型的预测精度最大提高3倍以上，显示出Bayes-LSTM模型对船舶海上航行与作业过程中升沉运动预测的优势。（图5，表2，参21）