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      • 聚(丙烯酸-丙烯酰胺)高吸水劑的溶脹

        采用反相懸浮聚合法合成了聚(丙烯酸-丙烯酰胺)(P(AA-AM))高吸水劑.采用N,N′-亞甲基雙丙烯酰胺為交聯劑,合成了交聯劑摩爾分數分別為0.024 7%,0.053 6%,0.077 9%的3種不同的P(AA-AM).通過對P(AA-AM)的溶脹動力學測試,研究了交聯劑摩爾分數和溶脹介質對溶脹性能的影響,以及初始溶脹速率,溶脹速率常數,溶脹指數,溶脹系數和溶脹介質在水凝膠體系內的擴散行為.結果表明,P(AA-AM)在去離子水中的溶脹度為150~752 g/g,在質量分數為3.0%的NaCl水溶液中的溶脹度僅為31~43 g/g,其溶脹凝膠中的平衡含水率為95.24%~99.86%;溶脹速率常數隨交聯劑濃度、介質鹽濃度的增大而增大;隨著溶脹介質鹽濃度的增大,溶脹指數減小,而溶脹常數卻增大;吸水過程符合非Fick擴散,水的傳輸機理受擴散控制和松弛控制兩種作用的共同影響,但松弛控制起主導作用....

        2020-10-26 22:14:25瀏覽:23 高吸水劑聚(丙烯酸-丙烯酰胺)溶脹動力學擴散

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      • 丙烯選擇催化還原NO的研究

        在以蜂窩陶瓷為載體的Pt/Al2O3催化劑上,對采用丙烯選擇催化還原方法來脫除稀燃發動機尾氣中NO的反應進行了實驗與理論研究.建立了一維非均相反應模型,對反應過程進行了模擬,從實驗與理論兩方面討論了反應溫度、反應物濃度、通道特征尺度等因素的影響;并對反應過程中的內、外擴散作用作了理論分析....

        2020-10-26 22:14:25瀏覽:12 選擇催化還原丙烯一維非均相模型擴散

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      • 廣義菌群優化算法

        為提高菌群優化算法的性能,將群體聚集機制和自適應策略集成到趨藥性操作中,取消聚集操作,構造出新的趨化操作,在趨化循環中引入自適應擴散機制,提高其克服“早熟”的能力,重新定義健康度,減少計算復雜性,得到了一種新的群體智能優化方法——廣義菌群優化算法(GBFO,Generalized Bacterial Foraging Optimization).通過10個復雜Benchmark函數的計算進行算法性能測試,并與幾個典型的算法進行了實驗比較,結果表明,GBFO算法在搜索能力和穩定性、求解質量和效率等方面優于其他典型算法的比率分別達到80%~90%,70%~80%,驗證了該算法的優越性能....

        2020-09-30 09:14:00瀏覽:18 菌群優化算法聚集趨化操作擴散

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      • 伴有Marangoni效應的傳質動力學

        結合Marangoni對流的流體動力學條件,通過建立的半經驗模型研究了伴有Marangoni效應的傳質動力學,闡述了Marangoni效應增強傳質的機理,得到了傳質Sherwood數與Marangoni數之間的連續指數關聯,從而得以解釋不同實驗過程中得到的不同Sherwood數與Marangoni數之間的關系.研究表明,由Marangoni效應而增強的傳質系數與界面Marangoni湍動的表現形式有關....

        2020-08-30 18:25:27瀏覽:9 Marangoni效應溶質滲透擴散質量傳遞

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