【摘 要】
：
利用微反应器设计了连续合成二甲基二烯丙基氯化铵的新工艺,考察了反应温度、物料摩尔比、停留时间对反应的影响,并通过单因素条件对实验工艺进行优化.结果 表明,较优的实验
【机 构】
：
中石化南京化工研究院有限公司,江苏南京210048
论文部分内容阅读
利用微反应器设计了连续合成二甲基二烯丙基氯化铵的新工艺,考察了反应温度、物料摩尔比、停留时间对反应的影响,并通过单因素条件对实验工艺进行优化.结果 表明,较优的实验条件为:n(二甲胺)∶n(氢氧化钠)∶n(氯丙烯)=1∶1∶2.1、反应温度为45℃、停留时间为11 min,此时产品收率为92％.与传统间歇“一步法”工艺相比,该微反应工艺简化了操作,缩短了反应时间,并且提高了收率.
其他文献
为了提高西北地区弃风电的利用率、减少煤化工产业对当地环境的污染,提出了风电与煤化工进行耦合的方案。该方案构建了风电制氢与煤化工相耦合的基本架构,将不能并网的富裕风电电解水制氢,氢气应用于煤化工系统,简化其单元过程。以30万t/a甲醇规模为例,对两种方案的能耗、投资及经济可行性进行了分析。结果表明,在有充足弃风电的西北地区,风电制氢与煤化工耦合系统的煤耗量、水耗量和CO2排放量分别是原单纯煤化工系统的51.9%、62.2%、22.2%,就地可利用弃风电电量1.238 4×10
图像分割是一种基于图像中各个像素的相似性,把图像分成多个区域,以提取出所需目标的技术。当前图像分割研究过程中,由于图像分割需处理的数据量较大,导致传统的基于聚类算法的图像分割算法难以处理大规模的图像分割问题。针对该问题,本文根据对传统谱聚类算法进行改进研究,提出一种新的基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法。首先通过运用贝叶斯自适应超像素算法,作为谱聚类算法的预处理,从而达到降低算法运算的复杂度
针对不均匀光线图像的复原问题,本文提出了一种非静止的卷积模板构造算法,利用像素点与其邻域的强相关性为每一个像素点构造不同的卷积模板。使用这种动态模板,在完全未知相关原始图像和图像退化模型的情况下,对退化图像进行盲图像复原;本文还提出了一种曝光过度退化模型,用于模拟真实情况中的曝光过度现象。实验结果表明,本文提出的图像复原算法能够修复由于光学成像缺陷造成的曝光过度的图像,改善图像细节,提高图像质量;
在云存储系统中,数据完整性的检验依赖于与数据一同存放的完整性证据,而如果数据完整性证据被破坏,数据的完整性也就面临着前所未有的挑战。提出一种基于区块链技术的云存储数据完整性增强机制BEMDICS,将云存储用户的数据完整性证据存放在区块链中,使得数据完整性证据不可篡改、不可删除。用户可以更安全地掌握数据,增强云存储环境下数据完整性。实验结果表明该机制可以抵御云存储中数据完整性证据被破坏而失去完整性的威胁。
非接触心率估计是指在不接触被测对象情况下进行心率测量,此方法可实现特定情况下的连续心率测量,适用于远程医疗、教育等领域。本文提出一种新的基于三维卷积深度学习模型的远程心率估计方法,该方法通过人脸关键点检测来获取面部感兴趣区域,减少因面部动作引入的噪声,在现有模型的基础上引入残差网络、时空卷积等策略来提高心率测量的鲁棒性,使用自定义联合损失函数来提升模型准确性,实验结果表明所提出的方法可在不均匀照明
为了解决多目标优化的相关问题,鲸鱼优化算法结合多目标相关理论,并在算法中加入了反向精英保留、Levy变异以及种群引导,提出了一种求解多目标问题的鲸鱼优化改进算法。该算法利用反向精英保留制度,扩大了每次搜寻的范围,降低了收敛迭代次数,加入的Levy变异增强了算法的全局寻优的性能,并利用种群引导的机制来改善算法的分布情况。在实验验证中将所提出的算法与经典的MOPSO、MOCS、NSGAⅡ、MOWOA算法进行比较。实验的数据表明,改进后的多目标鲸鱼优化算法,收敛的精度更高,收敛速度更快,结果更稳定,是一种应用场
针对传统单一的LSTM算法在股票预测中存在预测不平衡,容易陷入局部最优值二而导致的预测准确率偏低的问题,提出了一种基于时序集成森林的股票多类别预测算法。该算法分为两部分,首先是随机森林改进的LSTM进行股票的收盘价预测;其次,根据第二天预测的收盘价与前一天的收盘价对比得到涨跌信号;最后将LSTM提取的时序特征与涨跌信号输入集成森林进行股票的涨跌预测。该算法充分利用了LSTM提取时序特征的能力、随机森林的拟合能力以及集成森林的分类能力。最后在平安银行股票数据上进行了实验,结果表明,本文提出的算法优于单一的L
在电力场景下,由于光线变化、相似度高,导致传统算法准确率较低。针对这种情况,提出一种小样本目标检测方法,采用迁移学习的精简模型自动提取物品的特征,可以克服环境变化的干扰,能准确地识别目标,为实现电力场景下作业机器人智能作业奠定基础。实验证明相对于传统方法,本文方法在保证识别速度的同时准确率可提升8%。
由于近年来高校内频频发生危害安全、财物遭窃等突发事件,配备校园电动巡逻车来处理突发事件成为了很多高校的选择,高覆盖、低能耗是高校配备电动巡逻车时共同追求的目标。为帮助各高校有效利用校内巡逻车,本文讨论了校园巡逻车最优布置策略,基于图论的思想利用层次分析法建立了评价体系,采用蒙特卡洛模拟算法进行优化求解并给出了最少车辆配置方案以及校园巡逻路线安排。本模型可用来指定校园巡逻策略,并可以通过图的形式清晰直观地展示成效。同时随着评价体系的建立,本模型可对校园已经采取的巡逻策略进行评估,便于后期的改进。
计算机视觉是在感知层上最为重要的核心技术之一,被应用于众多领域。在农业领域,主要应用于植物生长监测、农作物病害的监测与防治等。结合深度学习发展的大背景,将图像语义分割分为基于编-解码架构和基于融合架构,并对优秀学者在农作物病害识别方面的研究进行详细介绍,总结农作物病害图像分割应用中所存在的问题。