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  • 简介:以纳米微晶纤维素(NCC)为骨架,甲基丙烯酸六氟丁酯为单体,通过乳液接枝聚合合成新型表面施胶剂,并进行表面施胶的应用研究。考察乳化剂用量和含氟单体与NCC质量比对接枝率、接枝效率和单体转化率的影响;在较优条件下改性NCC接枝率、接枝效率、单体转化率分别为125.2%、27.7%、90.1%。通过红外光谱进行接枝前后NCC的官能团变化分析。通过纳米粒度仪分析了未改性/改性NCC的Zeta电位及粒径变化;结果表明,所得改性NCC在乳液体系中具有良好的稳定性;将其用于表面施胶,施胶处理后的纸张接触角能够达到120°,抗张指数较使用未改性NCC的纸张可提高26.4%,达到22.0N·m/g。

  • 标签: 纳米微晶纤维素(NCC) 甲基丙烯酸六氟丁酯 乳液接枝聚合 表面施胶剂
  • 简介:对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。

  • 标签: 数学建模 短期预测 电力负荷 最小二乘支持向量机 粒子群优化