【摘 要】
：
文章以生姜秸秆为原料，采用氯化锌活化法制备生姜秸秆基多孔活性炭，优化材料最佳制备条件。利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪、氮气吸附物理分析仪、傅里叶红外光谱和拉曼光谱等表征手段对生姜秸秆基多孔活性炭形貌结构以及化学组成等进行分析，并考察溶液pH值、吸附时间、温度和初始浓度对其吸附亚甲基蓝（MB）染料的影响。结果表明：生姜秸秆基多孔活性炭最佳制备条件为氯化锌与生姜秸秆质量比2∶1、活化温度500℃、活
【基金项目】
：
重庆市自然科学基金面上项目（cstc2019jcyj-msxmX0819）； 重庆文理学院引进人才项目（2017RTZ20）；
论文部分内容阅读
文章以生姜秸秆为原料，采用氯化锌活化法制备生姜秸秆基多孔活性炭，优化材料最佳制备条件。利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪、氮气吸附物理分析仪、傅里叶红外光谱和拉曼光谱等表征手段对生姜秸秆基多孔活性炭形貌结构以及化学组成等进行分析，并考察溶液pH值、吸附时间、温度和初始浓度对其吸附亚甲基蓝（MB）染料的影响。结果表明：生姜秸秆基多孔活性炭最佳制备条件为氯化锌与生姜秸秆质量比2∶1、活化温度500℃、活化时间1 h。制备活性炭具有大量的孔径结构和丰富的表面基团，对MB吸附效果明显，吸附量最高可达565.0 mg/g。溶液pH、初始浓度、吸附时间和温度对活性炭吸附性能有一定影响，吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温线模型。该研究制备的生姜秸秆基多孔活性炭材料结构和吸附性能优良，可作为优质吸附剂应用于污水处理领域，同时为生姜秸秆的资源化利用提供新途径。
其他文献
本文主要包含以下三个部分:第一部分是利用一价铑/手性硫烯配体体系催化芳基硼酸对芳香邻二醛的不对称加成-串联内酯化反应,构建一系列手性3-芳基苯酞化合物;第二部分是基于手性[2.2.2]-双环骨架双烯配体的一价烯基铑卡宾对无保护吲哚等杂芳环的不对称C2-H、C3-H插入反应,构建一系列手性α,α-二芳基化合物;第三部分是利用手性双功能催化剂活化并诱导二价铜卡宾对一系列端炔化合物的不对称C-H插入-重
近年来,人工智能产业飞速发展,其中深度神经网络的进步尤为显著。然而神经网络优异表现的代价是复杂的网络结构和庞大的计算量。单纯追求网络性能而不考虑运算代价将会极大地限制其能被部署的应用场景。数据量化是一种主流的神经网络部署研究方向。量化通过减少数据表示的比特位宽来对网络进行压缩和加速,不需要改动原有网络结构,并且对硬件友好,但现有方法也存在一些问题。首先,现有量化感知训练方法需要访问原始数据集并确定
锂离子电池的荷电状态（State of charge,SOC）和健康状态（State of health,SOH）是电池储能系统在运维过程中所需要估算的重要参数。为了能够对电池状态进行可靠估计，采用深度学习方法中的简单循环单元（Simple recurrent unit,SRU）来实现对电池SOC和SOH的联合估计。首先，通过利用SRU在处理时序问题上的优势，建立了基于SRU的电池SOC估计模型；
代谢型谷氨酸受体（Metabotropic glutamate receptors,m Glu）属于C类G蛋白偶联受体（G protein-coupled receptors,GPCR）,主要分布于中枢神经系统中,是重要的兴奋性神经递质受体。m Glu通过感知神经突触间隙或神经细胞周围环境中的兴奋性神经递质——谷氨酸进行信号转导,进而调节神经递质的释放、神经元的生长等生理过程。研究发现,m Glu
为了准确对巡检机器人穿越预定杆塔所需要的能量进行SOC估计，通过分析线路工况和实验数据，建立巡检机器人能耗模型。考虑到巡检机器人从起始杆塔到预定杆塔之间的累计误差会逐渐增大，导致抵达预定杆塔时无法对巡检机器人锂电池SOC准确估计。因此，结合巡检机器人能耗状态方程和锂电池量测模型，并采用扩展卡尔曼滤波的方法对巡检机器人锂电池SOC能耗的理论值进行迭代，同时，也引入次优渐消因子降低不确定参数的误差，提
为了减少遗留煤柱造成的煤炭资源浪费，在工作面开采中应用了110工法。结合斜沟煤矿的实际地质条件，设计了110工法工业性试验工作面。现场实践结果表明，应用110工法后，可多产煤炭3.797×10~5 t，创造经济效益1.594 74×10~8元。这充分表明，110工法在千万吨级厚煤层开采中具有显著的优势。
稀疏重构一直是信号处理领域的核心内容,它在生物、医学、图像、语音、雷达、水声等领域都扮演着重要的角色。经典的稀疏重构算法一般采用参数域离散化的策略,在固定的网格点上对稀疏信号进行重构。尽管离散的网格能够导出更为简单的优化问题,但这往往不太符合实际,因为信号参数并不总是落在网格点上。离散假设会导致网格失配、谱泄漏等问题,影响重构精度。其次,网格化算法的分辨力也会受到网格步长的制约,限制了其在许多高分
以珠江流域浅层地下水变化为研究对象，基于研究区504口民井2019年枯水期、2020年丰水期、枯水期三期浅层地下水位高程数据，对研究区地下水位动态变化特征进行分析，结果显示：珠江流域区域浅层地下水枯期地下水位高程值为-1.24～472.215 m,丰水期浅层地下水位高程值范围为0.24～472.315 m。区域浅层地下水位高程等值线与地形分布相关，水位高程最大值位于连山县吉田镇，最小值位于佛山南海