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咖啡渣成型制备生物质炭及其CH_(4)/N_(2)分离性能
1
作者
高雨舟
徐爽
+3 位作者
王成通
张雪洁
刘汝帅
陆安慧
《新型炭材料(中英文)》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1145-1153,共9页
本文以咖啡渣为原料,硅酸钠为黏结剂和造孔剂,通过挤条成型技术制备柱状炭前驱体,经高温炭化活化和碱洗除硅,获得高强度柱状多孔炭吸附剂(CGCs),研究其CH_(4)/N_(2)的吸附分离性能。红外光谱分析结果显示9wt%硅酸钠溶液与原料质量比为1....
本文以咖啡渣为原料,硅酸钠为黏结剂和造孔剂,通过挤条成型技术制备柱状炭前驱体,经高温炭化活化和碱洗除硅,获得高强度柱状多孔炭吸附剂(CGCs),研究其CH_(4)/N_(2)的吸附分离性能。红外光谱分析结果显示9wt%硅酸钠溶液与原料质量比为1.5的样品CGC-1.5含有丰富的含氧官能团。CGCs的比表面积和孔容积随着前驱体中硅酸钠含量的增加而增大,其中CGC-1.5的比表面积为527 m^(2)·g^(−1),总孔容为0.33 cm3·g^(−1)。氮吸附等温线和CO_(2)吸附等温线分析结果表明CGCs含有丰富的微孔、介孔以及大孔(个别样品),微孔主要集中在0.48 nm左右。在298 K和0.1 MPa条件下CGC-1.5对CH_(4)的平衡吸附量为0.87 mmol·g^(−1),CH_(4)/N_(2)(3/7)的IAST分离选择性达到10.3,优于多数生物质基多孔炭固体吸附剂和晶态材料。双组份动态穿透测试结果证实该材料在常压和加压条件均具有优异的CH_(4)/N_(2)动态分离性能,298 K时0.11 MPa和0.5 MPa条件下的动态选择性分别达到10.4和17.9,经10次吸-脱附循环测试,吸附量保持不变。CGC-1.5的机械强度高达123 N·cm^(−1),具有潜在的工业应用前景。
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关键词
咖啡渣
成型
多孔炭
CH_(4)/N_(2)分离
下载PDF
职称材料
人脸识别技术的行业应用及未来发展趋势分析
被引量:
2
2
作者
高雨舟
《数字技术与应用》
2018年第12期79-80,共2页
通过对脸识别技术的行业应用和今后的发展趋势进行分析,指出人脸识别技术越来越成熟。并结合人脸识别发展趋势进行展望,希望对促进该技术领域的进一步研究有一定的参考价值。
关键词
人工智能
人脸识别
发展趋势
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职称材料
题名
咖啡渣成型制备生物质炭及其CH_(4)/N_(2)分离性能
1
作者
高雨舟
徐爽
王成通
张雪洁
刘汝帅
陆安慧
机构
大连理工大学化工学院
出处
《新型炭材料(中英文)》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1145-1153,共9页
基金
中石化大连院项目(HX20200500)
辽宁省高等学校创新团队支持计划(LT2016001)
中央高校基本科研业务费资助(DUT20GJ215)。
文摘
本文以咖啡渣为原料,硅酸钠为黏结剂和造孔剂,通过挤条成型技术制备柱状炭前驱体,经高温炭化活化和碱洗除硅,获得高强度柱状多孔炭吸附剂(CGCs),研究其CH_(4)/N_(2)的吸附分离性能。红外光谱分析结果显示9wt%硅酸钠溶液与原料质量比为1.5的样品CGC-1.5含有丰富的含氧官能团。CGCs的比表面积和孔容积随着前驱体中硅酸钠含量的增加而增大,其中CGC-1.5的比表面积为527 m^(2)·g^(−1),总孔容为0.33 cm3·g^(−1)。氮吸附等温线和CO_(2)吸附等温线分析结果表明CGCs含有丰富的微孔、介孔以及大孔(个别样品),微孔主要集中在0.48 nm左右。在298 K和0.1 MPa条件下CGC-1.5对CH_(4)的平衡吸附量为0.87 mmol·g^(−1),CH_(4)/N_(2)(3/7)的IAST分离选择性达到10.3,优于多数生物质基多孔炭固体吸附剂和晶态材料。双组份动态穿透测试结果证实该材料在常压和加压条件均具有优异的CH_(4)/N_(2)动态分离性能,298 K时0.11 MPa和0.5 MPa条件下的动态选择性分别达到10.4和17.9,经10次吸-脱附循环测试,吸附量保持不变。CGC-1.5的机械强度高达123 N·cm^(−1),具有潜在的工业应用前景。
关键词
咖啡渣
成型
多孔炭
CH_(4)/N_(2)分离
Keywords
Coffee grounds
Extruded
Porous carbon
CH_(4)/N_(2)separation
分类号
TQ028.2 [化学工程]
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职称材料
题名
人脸识别技术的行业应用及未来发展趋势分析
被引量:
2
2
作者
高雨舟
机构
苏州工业园区星海实验中学
出处
《数字技术与应用》
2018年第12期79-80,共2页
文摘
通过对脸识别技术的行业应用和今后的发展趋势进行分析,指出人脸识别技术越来越成熟。并结合人脸识别发展趋势进行展望,希望对促进该技术领域的进一步研究有一定的参考价值。
关键词
人工智能
人脸识别
发展趋势
Keywords
artificial intelligence
face recognition
the development trend
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
咖啡渣成型制备生物质炭及其CH_(4)/N_(2)分离性能
高雨舟
徐爽
王成通
张雪洁
刘汝帅
陆安慧
《新型炭材料(中英文)》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
2
人脸识别技术的行业应用及未来发展趋势分析
高雨舟
《数字技术与应用》
2018
2
下载PDF
职称材料
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