Results 41 to 50 of about 99,702 (121)
, 2007 采用双源电子束蒸发的方法,在K9玻璃基片上蒸镀Si和SiO2得到的混合膜层,折射率不仅可调,而且比Si膜要高.用原子力显微镜(AFM)分别对单纯镀的Si膜与双源电子束蒸发镀的Si/SiO2混合膜层的表面形貌进行了观测,结果表明,前者表面疏松,有明显的孔洞结构;后者膜层表面细密.采用双源蒸发的成膜理论 ...
赵妙 +4 more
core
A self-cleaning function of the film and its preparation method and application
, 2018 本发明涉及一种疏水膜，具体说是一种具有自清洁功能的疏水膜及其制备方法和应用。疏水膜是通过静电纺丝技术制备的一种高分子纳米纤维膜，其表面进行纳米化修饰提高表面疏水性；疏水膜与水的接触角达到140°‑180°。本发明将静电纺丝技术与表面纳米化技术相结合，制备工艺简单，制备的疏水膜具有自清洁功能、孔隙率高，可应用于空气净化过滤器 ...
周浩媛 +3 more
core
, 2020 近年来，社会和经济的发展一方面加剧了对能源和水资源的需求，另一方面也加剧了对环境的污染。膜蒸馏可以利用低品位的余热和废热对高浓盐水进行处理得到高品质淡水，在减少水体环境污染的同时，还有助于缓解水资源匮乏和能源危机。膜蒸馏技术工业化应用的还需要解决的关键问题是提高膜通量以及解决膜润湿和膜污染（尤其是针对无机盐的结垢）的问题。本研究基于静电纺丝技术，从材料创新的角度出发，制备了具有高通量，抗润湿、结垢污染的纳米纤维膜，主要研究内容和成果如下：(1 ...
苏春雷
core
, 2008 一种微波加热法合成T型分子筛膜的方法，其特征在于：主要步骤如下：(A)制备晶种化多孔基膜：将T型分子筛晶种混入蒸馏水中，并在超声波中振荡分散成均匀的分子筛悬浮液，使用浸涂方法在基膜上引入一层均匀分散的分子筛晶种；(B)合成T型分子筛膜：晶种化基膜固定后，常规水热合成之后，利用微波加热合成；取出并冷，用蒸馏水洗涤至中性，烘干；碱源为氢氧化钠、氢氧化钾等，硅源为硅溶胶、硅酸钠和白炭黑等，铝源为氢氧化铝、铝酸钠和铝片等。本发明提供的合成分子筛膜的制备方法，合成时间较常规加热合成方法缩短很多 ...
杨维慎, 李砚硕, 周 汉, 刘 杰
core
Gongye shui chuli为了解决工业硫酸废液处理过程中分离效率低、运行稳定性差的问题，设计搭建了一种基于聚四氟乙烯中空纤维的真空膜蒸馏浓缩回收系统，并开展了不同工况下蒸发浓缩硫酸溶液试验，研究了操作参数对系统产水特性的影响。结果表明：随着进料溶液硫酸质量分数和真空侧压力增加，膜通量减小；而随着进料温度和进料流量增加，膜通量增加；另外，在进料溶液硫酸质量分数2%，进料温度80 ℃，进料流速1.0 m/s的工况下连续运行10 d，膜通量略有减小，冷凝水电导率波动范围为11~13 μS/cm，远低于自来水电导率（200 μS/cm），
张里艺 +3 more
doaj +2 more sources
, 2019 膜蒸馏是一种新型膜分离技术，在海水淡化、高盐废水处理等方面有着巨大的应用前景。膜蒸馏过程中普遍存在疏水膜材料的润湿和污染问题，同时可用于膜蒸馏过程的膜材料又非常有限，这些都限制了膜蒸馏技术的工业化发展。本文首先通过静电纺丝技术制备得到亲水性聚乙烯醇 (PVA) 纳米纤维膜，然后通过交联、硅烷偶联、巯基-烯点击化学反应的手段，成功制备出超疏水PVA膜，提供了一种从亲水材料制备疏水膜材料的思路，拓展了膜蒸馏膜材料来源；此外，首次将聚偏氟乙烯-六氟丙烯共聚物 (PVDF-HFP)和表面能极低的含氟聚倍半硅氧烷
陆纯
core
Gongye shui chuli机械蒸汽再压缩（Mechanical vapor recompression，MVR）真空膜蒸馏系统是处理硫酸废液的新技术，对其进行性能预测是实现系统智能化与高效稳定运行的关键。搭建了一套MVR真空膜蒸馏系统试验装置，以硫酸溶液为处理对象，开展了不同工况试验（进料硫酸质量分数5%~30%、温度70~90 ℃、流量5~25 m3/h、蒸汽压缩机频率5~50 Hz），共获得了170组有效数据样本。在此基础上，构建了多层感知器（Multi-layer perceptron，MLP）-支持向量回归 ...
诸胜瑞 +4 more
doaj +2 more sources
Gongye shui chuli, 2008 介绍了传统的海水淡化方法,包括蒸馏法和膜法。阐述了作为海水淡化发展趋势的新型能源海水淡化技术,以及传统海水淡化方法的优化组合技术。分析了国内外海水淡化的竞争优势,同时介绍了海水淡化在国内外的应用情况。
王俊红 +3 more
doaj +2 more sources
知识蒸馏是一种常用于解决BERT等深度预训练模型规模大、推断慢等问题的模型压缩方案。采用“多教师蒸馏”的方法，可以进一步提高学生模型的表现，而传统的对教师模型中间层采用的“一对一”强制指定的策略会导致大部分的中间特征被舍弃。提出了一种“单层对多层”的映射方式，解决了知识蒸馏时中间层无法对齐的问题，帮助学生模型掌握教师模型中间层中的语法、指代等知识。在GLUE中的若干数据集的实验表明，学生模型在保留了教师模型平均推断准确率的93.9%的同时，只占用了教师模型平均参数规模的41.5%
石佳来, 郭卫斌
core +1 more source