【摘 要】
：
俄研发出从固体废物中制氢新技术据报道,俄罗斯托木斯克理工大学开发出可以从固体废物(木屑、煤粉、煤泥、旧轮胎)中获取高含氢量(20%~40%)合成气体的技术。此项技术是以蒸汽热转换法为基础。原始产品在高温(500~1200℃)下受蒸汽影响,具体取决于材料种类。“我们在此次研究及其他研究中追求的全球目标是找出真正有效的方法,用无人需要的、在能源方面无论如何都无法使用的废物制造出高边际利润产品,同时最大限度地做到环保。我们的目标不是废物的处理而是再加工。”
【机 构】
：
科技日报,经济日报,光明日报,新民晚报,中国建材集团有限公司,河南日报,中国化工报
论文部分内容阅读
俄研发出从固体废物中制氢新技术据报道,俄罗斯托木斯克理工大学开发出可以从固体废物(木屑、煤粉、煤泥、旧轮胎)中获取高含氢量(20%~40%)合成气体的技术。此项技术是以蒸汽热转换法为基础。原始产品在高温(500~1200℃)下受蒸汽影响,具体取决于材料种类。“我们在此次研究及其他研究中追求的全球目标是找出真正有效的方法,用无人需要的、在能源方面无论如何都无法使用的废物制造出高边际利润产品,同时最大限度地做到环保。我们的目标不是废物的处理而是再加工。”
其他文献
纯硅阳极打造高性能全固态电池美国加州大学圣地亚哥分校的纳米工程师们与韩国电池制造商L G能源解决方案公司的研究人员合作,使用固态电解质和全硅阳极,创造了一种新型的硅全固态电池。最初的几轮测试表明,新电池安全、持久且能量密集,可提供500次充放电循环,室温容量保持率为80%,为使用硅等合金阳极的固态电池开辟了一个新领域,有望用于从电网存储到电动汽车的广泛领域。
在定时截尾情形下,讨论了BurrⅫ分布的形状参数、可靠度和失效率的极大似然估计,给出了极大似然估计的表达式,证明了极大似然估计的相合性和渐进正态性,并给出它的近似区间估计和假设检验公式,最后进行了参数估计的数值模拟。结果表明:形状参数的极大似然估计效果良好。
【摘 要】高中物理是高中理科想教学中重要的科目，而它也是学生学习的难点，学生虽然可以借鉴初中物理的学习方法，但学习的跨度较大，学生不易掌握正确的教学方法，提分技巧掌握较少。故本文是以高中物理为立足点，分析了学生学习的方法，以及提分技巧。 【关键词】高中物理；学习方法；提分技巧 引言 高中物理有很强的实践性，而它除了已知的知识点外，也包含很多隐藏的知识，但这些知识也增加了学生的难度，导致最终的
瑞典钢铁公司宣布世界首批“绿色钢材”诞生瑞典钢铁公司Hybrit日前宣布,在不使用煤炭的情况下,该公司生产出世界首批“绿色”钢材。此举意在改革钢铁行业依赖煤炭生产的现状,该行业碳排放约占全球总量的8%。此次Hybrit试生产的是向沃尔沃集团交付的钢材,后者已表示将在2021年开始使用无化石钢进行样车和零部件的生产工作。
随着“中国制造2025”计划的推进,现代工业对机械臂控制的精确度提出了越来越高的要求。基于模糊PID理论,设计了一种基于模糊控制的模糊自适应机械臂控制系统。该系统建立了输入、输出变量的调整规则,利用系统测量值和期望值的差值得出修正参数,完成PID参数的校正。经过在MATLAB2019a上的仿真对比试验,当机械臂预设轨迹产生波动时,相较于传统PID控制算法,基于模糊控制的自适应机械臂控制系统使由电动舵机驱动的小型机械臂达到稳态的时间有了明显的缩短。
【摘 要】随着课程改革的深化发展，小学教学工作也需要紧跟时代的发展步伐进行创新，以更好的适应社会的需求。对于小学生来讲，不仅需要掌握好专业知识，为今后的学习奠定坚实的基础，同时也要提升在实践中应用知識的能力，为此，在教学中老师需要注重实践教学。本文就以此为中心，结合自身教学实际，对小学数学“实践与综合应用”教学中的相关问题进行分析论述。 【关键词】小学数学；实践与综合应用；教学问题；解决对策
针对单尺度Retinex(SSR)图像去雾的算法效果不佳,探讨在图像去雾处理中多尺度Retinex(MSR)算法去除浓雾、厚雾的问题,并在MSR基础上进一步对图像进行带颜色复原的MSR(MSRCR)的处理。首先采用二维傅立叶变换得到高斯滤波函数,同时由逆傅立叶变换、卷积积分计算出图像的入射分量,再通过算法计算出图像的反射分量,最后通过低通滤波器得到图像的高频分量后还原图像。实验结果显示:与SSR和
为了防止突发性火灾,智能火灾报警器应运而生。设计可够通过检测多种火灾发出的化学和物理信号来报警,及时通知人们保护人身和财产安全。本次设计采用STC89C52单片机为系统主控,由MQ-2烟雾传感器、DS18B20温度传感器和火焰传感器、声光报警等部分组成。通过设定的阈值检测室内烟雾和温度及火焰并发出声光报警,并用液晶屏来实时数据显示。经测试,该火灾报警器灵敏度高、成本低、响应速率快、安装简单,由于使用的是模块化电路,维护成本也很低,实用性强。
深度交叉网络(DCN)因无法针对不同的数据集准确设置超参数,导致点击率预估模型无法达到最优解。基于此,提出粒子群优化深度交叉神经网络推荐算法(PSO-DCN),该算法通过使用粒子群优化算法的全局搜索特性,对深度交叉神经网络层数及每层神经元个数进行全局搜索,并将其最优值放入DCN模型中运行进行参数优化。在不同的数据集上,进行数次实验对比,实验结果表明PSO-DCN在模型训练速度以及测试集上的表现都较优于当前流行的基于深度学习框架的推荐算法。
【摘 要】由于教育改革观念的不断深入，如何在课堂教学中更新教学观念，改变传统的教学方法成为了目前教师们不断思考和探索的一个问题。教师的教学方法与教学观念直接的影响了课堂教学水平与学生的学习成果。因此，要想提高学生在物理课堂的学习效率，就必须要改变传统的教学方法，通过多种教学方式，提高学生的课堂注意力和学习积极性，从而有效提高学生对于问题的实际应用能力，使得学生的学习不仅仅局限在课堂上从而总体地提高