水下跨接管用纤维素基MEG凝胶的制备与性能

来源 :天津理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hxffxh2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
以纤维素为稠化剂,有机铝为交联剂,乙二醇(MEG)为防冻液,采用酸降解法制备了水下跨接管用纤维素基MEG凝胶并优选了凝胶的制备工艺。研究了MEG凝胶的表观形貌、流变性、稳定性、抗冻性、抗压性等性能。结果表明:当稠化剂为1 wt%,交联剂为4 wt%,MEG含量为40 wt%时凝胶性能最佳。该凝胶在模拟海水和MEG中可以稳定存在6天以上;在-20℃低温条件下冷冻24 h,凝胶不会冻结仍具有很好的弹性和挂壁效果;在12 MPa的压力下形变量为8.3%,可以承受较高的海底压力。
其他文献
介绍了液压联动包带预紧力施加装置的校准方法,该方法测量结果的不确定度不超过0.4%,符合产品的技术指标要求。结果表明:液压联动包带预紧力施加装置应纳入计量器具进行管理,定期进行量值溯源,保障输出数据的准确可靠。
Let G be a finite group,and let P be a Sylow p-subgroup of G.Under the hypothesis that NG(P) is p-nilpotent,we provide some conditions to give a p-nilpotency cr
为解决管件内涂层生产中有机废气治理效果波动较大的问题,研制一种新型有机废气治理系统并投入实际应用。在喷涂废气、风干废气等收集装置,蓄热燃烧换向阀门和自动程序控制等方面的改进显著提高了有机废气收集率和蓄热燃烧效率,最终在管件内涂层生产全过程有机废气治理效果满足国家和地方标准。
In this paper,we compute the derivations of the positive part of the two-parameter quan-tum group of type G2 by embedding it into a quantum torus.We also show t
For two analytic self-maps φ and Ψ defined on the unit disk D,we characterize completely the boundedness and compactness of the difference Cφ-CΨ of the comp
主要利用backstepping方法实现对两轮移动机器人基于动力学模型的控制系统设计与轨迹跟踪。首先,利用牛顿-欧拉公式对两轮移动机器人进行动力学建模;其次对两轮移动机器人的动力学模型进行解耦;最后,利用backstepping方法完成了对移动机器人的轨迹跟踪控制。数值仿真验证了backstepping控制方法的有效性,以及该方法应用于两轮移动机器人轨迹控制的可行性。
针对扭矩工具工作环境的特殊性,设计一款深水应用油浸式伺服电机,阐述了电机的基本组成结构;提出一种内部充油的压力平衡方式来抵抗外部水压和解决密封问题。利用理论计算电机内部液压油对于电机转子产生的黏性损耗,最后通过Moto-CAD软件建立了温度场模型,分析比较了空油电机与浸油电机稳态温度场,计算了电机正常工作状态下工作温度变化和液压油对转子产生的黏性损耗来验证电机的理论设计合理性。
In this paper,we consider the following two-coupled fractional Laplacian system with two or more isolated singularities{ (-△)su =μ1u2q+1 + βup1-1vp2,(-A)sv =
按照订单生产方式的客车配置有新的动力总成时,悬置系统需要重新进行匹配设计。通常选用现有的悬置,对悬置系统安装位置和角度进行设计,减少开发时间以满足交车周期较短的要求。建立了包含发动机前端驱动带的动力总成悬置系统模型,推导了悬置传递力的计算方法。以某车型为案例,针对有多个可选方案的悬置系统,先后建立了以频率配置及解耦率为目标的优化模型和以悬置传递力为目标的优化模型,分别对某订单配置的动力总成悬置系统进行了优化设计。结果表明,以频率配置及解耦率为目标的设计方法有效提升了各方案的振动特性;以悬置传递力为目标的设
随着移动计算的普及,WiFi(wireless fidelity)已经成为人们上网的必备技术之一,WiFi安全也成为移动计算的主要威胁。恶意双胞胎攻击可以通过伪造与实际接入点相同的服务集标识符来窃取大量私有数据,威胁着人们的财产安全。因此,针对这种隐患,提出了一种模型,通过使用多种机器学习算法对恶意双胞胎攻击进行检测。首先介绍恶意双胞胎攻击的原理及危害,然后基于数据特征,分别使用K近邻、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯4种算法实现分类,最后,使用基于4种分类算法的检测模型对采集到的数据进行测试。结果显示,