空间4 K JT节流制冷是实现深空探测任务的关键技术之一。基于4 K温区开式节流制冷机实验台，理论分析末级预冷温度及高压压力对理论最大制冷量的影响，给出不同工况下最优末级预冷温度及最优高压压力的选择。开展实验测试验证理论计算。分别测试了末级预冷温度为15 K时，五种高压压力（0.829、1.103、1.775、1.837和2.154 MPa）以及高压压力1.773 MPa时三种不同预冷温度（11.5、15.0和18.0 K）下的最大制冷性能，实验结果变化趋势与理论值吻合较好。预冷温度及压力特性影响研究为后续节流系统整体压缩机及预冷机最优状态耦合匹配奠定基础。

基于实验室规模的撞击气流床气化炉，以水煤浆为原料进行气化实验，采用高温内窥镜及工业相机组成的可视化成像系统，在操作条件下，对水煤浆雾化过程进行拍摄。运用图像处理算法来识别和检测所得图像中的颗粒信息，利用颗粒示踪算法对颗粒进行轨迹测算。对颗粒的平均粒径、速度及角度进行统计分析。结果表明，喷嘴出口射流区内平均粒径主要集中在325～375 μm，相较于原煤颗粒较大；大部分颗粒速度集中在1～2 m·s^-1且运动过程中速度变化不大；大部分颗粒运动方向不随时间而变化，呈简单直线运动；颗粒轨迹呈现以喷嘴为起始点的扇形射线。

半周加热太阳能吸热器管给管内对流传热系数带来影响，基于此，建立半周加热横纹管内熔盐对流传热的实验台和数值计算模型，分析横纹管槽宽、槽深对管内熔盐传热性能的影响规律，结果表明：从横纹管绝热侧到加热侧，周向管内壁温度逐渐升高，周向管内局部Nusselt数先减小后缓慢增大至稳定。横纹管凹槽处轴向管内壁温度明显低于平滑段，凹槽处轴向管内局部Nu较大，凹槽后与平滑段交界处管内局部Nu最小。横纹管槽越宽，加热侧轴向管内局部Nu越小，管内平均Nu越小，传热综合性能评价因子PEC越大。横纹管槽越深，轴向管内局部Nu越大，管内平均Nu越大，传热强化倍数Nu/Nu _ST越大。槽宽对横纹管PEC的影响比槽深明显，槽深对横纹管内Nu/Nu _ST影响比槽宽大。通过线性拟合得到半周加热横纹管内熔盐传热Nu的关联式，其计算Nu与模拟值最大偏差在±7%以内。

通过数值计算对湿工况下的H型和圆型翅片管换热器通道内充分发展段的对流冷凝传热特性进行模拟研究。计算采用压力与速度耦合的SIMPLER算法，湿烟气流速范围为1~5 m/s，水蒸气质量分数范围为5%~13%。讨论了不同入口速度、水蒸气质量分数对H型翅片管和圆型翅片管传热传质系数、传热量、冷凝水流量和翅片效率的影响，并进行定量比较分析。计算结果表明，H型翅片管的传热能力强于圆型翅片管，但冷凝生成量较圆型翅片管小，同时H型翅片管的总翅片效率和潜热翅片效率小于圆型翅片管。

为了充分了解水平管降膜滴状流动现象，以水为实验流体，采用高速高清摄像仪对不同管距下水平管降膜滴状流动进行了可视化的实验研究。实验观察了低Reynolds数Re≤200、管间距s≤40 mm 范围内的管间滴状流动过程。根据流动形态的特征，将滴状流动划分为堆积滴状流、不完全滴状流、吊坠滴状流、完全滴状流和不完全回缩滴状流。依据实验结果，绘制了滴状流动形态分区图。提出了分离长度的概念，并讨论了流量对分离长度的影响。研究了低Reynolds数下液滴流动的滴落点间距与流量的关系。结果表明，滴状流的管间流动形态不仅受流量的影响，同时也受管间距的影响。分离长度随着Re的增大呈两段式线性增大。液滴流动的滴落点间距在Re≤100范围内随Re增大而减小，在100<Re≤200范围内趋于平稳。此外，分别建立了分离长度和滴落点间距与Re的关系式。

CO₂被认为是一种理想的替代制冷剂，具有良好的环境特性和优良的热力学特性。与传统制冷剂相比，CO₂有着十分不同的流动沸腾换热特性，过程会发生干涸将使其换热能力大幅下降。然而现有的干涸点预测公式都是基于各自的实验数据拟合得出，由于数据点太少和变量参数范围受限导致关联式的预测结果存在偏差。所以，通过对17篇文献中搜集的4986个实验数据点进行整理，分析得出质量流率、热通量、饱和温度和管径等影响因素对干涸点的影响趋势，并将数据点按大小压力分别拟合得出了干涸点的预测公式，有90%的数据点偏差小于15%，对干涸点预测，防止传热恶化有重要意义。

超/超超临界锅炉垂直水冷壁中间集箱附近的水冷壁异形鳍片区域向火侧易出现横向裂纹，可能导致水冷壁泄漏或爆管。以某660 MW超超临界锅炉为对象，介绍了水冷壁异形鳍片区域温度和热应力的数值计算模型。针对横向裂纹问题，基于计算数据分析了该区域的温度和热应力分布特征，以及锅炉负荷变化和水冷壁尺寸的影响。结果表明，异形鳍片旁的管壁向火侧顶点的轴向拉应力和等效应力大，锅炉变负荷运行易产生交变热应力，导致横向裂纹；异形鳍片中心为整个模型温度最高处，轴向应力和等效应力值也较大，需要重点关注；异形鳍片与管壁交接处等效应力大，材料失效时容易产生裂纹，可能向旁边的异形鳍片区域管壁向火侧延伸。

通过改变印刷电路板式换热器（PCHE）通道壁厚、直径以及冷热侧CO₂进口温度差，数值分析了层流条件下，轴向导热对PCHE内超临界压力CO₂流动换热的影响。结果表明，考虑轴向导热时，局部热通量沿程变化更加平缓，冷侧对流传热系数在小于拟临界温度区域变小，而热侧对流传热系数在小于拟临界温区域增大；轴向导热仅对热效率峰值附近区域有所影响，其使得峰值略有增大且向低温侧移动；传热熵产主要发生在高温区域，轴向导热可有效降低局部传热熵产。增大壁厚和直径可增大轴向导热的影响，而增大进口温差，轴向导热的影响变化不大。

对应用于聚乙烯聚合反应中的三叶后掠-HEDT组合桨的搅拌釜内流场进行了模拟研究，分析组合桨的离底距C ₁、桨间距C ₂以及转速N的变化对搅拌釜内流场的影响，利用PIV实验对模拟结果进行了验证；将该组合桨与三叶后掠-六直叶圆盘涡轮组合桨进行了模拟对比研究。结果表明：当桨间距与釜内径的比为0.35时，釜内桨叶间的流体流动效果最好，该条件下能够改善搅拌釜上层流体的速度分布；当离底距与釜内径的比值为0.29时，组合桨下方出现了整体的环流，有利于釜底流体的混合；桨叶转速N=90 r/min时釜内流体速度分布均匀，同时上层HEDT桨叶产生的射流方向趋于水平。两种组合桨的对比研究表明：二者流型相近，但前者搅拌功率能够得到明显降低。研究结果可为三叶后掠-HEDT组合桨在聚乙烯聚合反应釜中的工程应用提供参考。

蓄热室是马蹄焰玻璃窑余热回收、能源循环再利用的重要设备，它对于降低玻璃窑炉整体能耗有着重要的作用。热效率低的蓄热室不但会造成大量的能源浪费，还可能会减少玻璃窑炉的使用寿命，提高蓄热室的热效率已经成为了玻璃产业亟待解决的问题。为了研究蓄热室参数对热效率的影响规律，首先运用计算流体力学理论和多孔介质模型建立了蓄热室的数值仿真模型，然后结合热平衡分析和气体热力学性质变化规律，建立蓄热室热效率模型，最后运用Fluent对不同参数下蓄热室内部温度场与速度场进行仿真，同时从温度场中采集热效率计算数据并分析各参数对蓄热室热效率的影响规律。结果表明：在保证燃料燃烧充分的前提下，减小助燃空气进口速度、格子体孔隙率、格子砖当量直径有利于增大空气与格子体的传热量，提高蓄热室的热效率，而烟道口进口面积在0.9～1 m²时蓄热室的热效率较高。

复合乳粒几何尺寸的精密调控对于实现特定规格参数要求的聚合物空心微球的可控制备具有重要意义。基于“一步法”微流控装置，通过大量的实验获得了以油相与内水相流量比R和连续相毛细管数Ca为变量的复合乳粒构建操作区域图，并在能稳定形成复合乳粒区域范围内探讨了Ca、R以及管道尺寸对大直径复合乳粒几何尺寸的影响规律。实验结果表明：随着连续相毛细管数增大，复合乳粒几何尺寸(内径、外径和壁厚)均减小；随着油相与内水相流量比增大，复合乳粒内径减小，壁厚增大，而外径则呈现先减小后增大的趋势。此外，复合乳粒几何尺寸随管道直径增大而增大，且存在极限尺寸。实验结果可为单分散大直径复合乳粒的定量可控制备提供实验设计依据。

采用微乳液法制备了Ce为助剂的Pd-Ce-O/SiO₂催化剂，用于苯酚氧化羰基化合成碳酸二苯酯（DPC）反应。活性评价结果显示，催化剂性能随着Ce用量的增加而提高，当Ce/Pd摩尔比为10/1时，苯酚转化率为64.4%，碳酸二苯酯选择性为83.4%。利用XRD表征发现，部分Ce⁴⁺进入到PdO晶格中，使得失活Pd原子中的电子更容易向Ce转移，从而易于再生，表现出更好的催化性能。根据上述结果，设计制备了Pd-O/CeO₂催化剂用于本反应，苯酚转化率和碳酸二苯酯选择性分别仅为24.0%和23.3%。表征发现，在Pd-Ce-O/SiO₂催化剂表面，Pd物种主要是PdO，而Pd-O/CeO₂表面的Pd物种则以PdO₂为主。由于苯酚氧化羰基化反应的活性中心为Pd(Ⅱ)，所以Pd-O/CeO₂催化性能较差。并且，由于Pd与CeO₂之间存在强相互作用，催化剂表面Pd含量较低，这也是Pd-O/CeO₂催化活性较差的原因之一。

为考察ZSM-5分子筛作载体和Ce掺杂对催化剂低温脱硝活性及抗水抗硫性的影响，通过分子动力学模拟和实验研究的手段研究了载体类型、掺杂Ce对催化剂性能的影响。分子动力学模拟发现，ZSM-5分子筛作载体较γ-Al₂O₃明显抑制H₂O在其表面的吸附，在活性组分中添加Ce既抑制H₂O在其表面的吸附，又减轻SO₂对催化剂的毒化作用。实验研究发现，Mn-Fe-Ce/ZSM-5催化剂性能更优，Ce的添加对提高催化剂的低温脱硝活性和抗水抗硫性能具有明显的积极作用，ZSM-5分子筛作为载体也对提高催化剂抗水性能起到重要作用。通过SEM、XRD、BET、TG-DTG等表征手段和BaCl₂鼓泡实验对Mn-Fe-Ce/ZSM-5催化剂抗硫性提高的原因分析发现，添加Ce使催化剂储氧释氧能力提高，将烟气中的SO₂氧化为SO₃并被烟气携带，避免了SO₂与催化剂活性组分的反应，则催化剂表面的活性组分不被破坏，保证了催化剂的催化反应性能。

抗硫性能是评价脱硝过程中催化剂性能的关键指标，研究SO₂对催化剂理化特性的影响对催化剂脱硝应用具有重要意义。通过焙烧处理白云鄂博稀土精矿得到稀土精矿催化剂，利用催化剂抗硫性能实验台，结合SEM、BET、XRD和FT-IR，分析了O₂、NH₃、NO气氛下SO₂在催化剂表面的吸附及不同SO₂浓度对催化剂催化脱硝性能的影响。结果表明， SO₂对稀土精矿催化剂脱硝性能有显著的促进作用，300℃时，NO转化率从28%提高至50%，350℃时，NO转化率从42%提高至75%； SEM、BET和XRD结果表明催化剂抗硫性能测试前后的物理结构和化学组成基本保持不变，稀土精矿催化剂具有较好的抗硫性能；FT-IR结果证实SO₂的吸附使稀土精矿催化剂表面B酸性位点增多，催化剂对NH₃的吸附能力增强，因此有利于提高催化剂活性。研究结果可为白云鄂博稀土精矿催化剂NH₃-SCR脱硝应用过程中抗硫性能提供有价值的基础数据参考。

采用柠檬酸-EDTA络合法制备了纳米钙钛矿催化剂La_0.9Sr_0.1Co_1-xFe_xO₃，催化剂具有较好的同时去除NO和碳烟(soot)催化活性，其中La_0.9Sr_0.1Co_0.7Fe_0.3O₃展现出最佳的催化活性，其在380.0℃时NO转化率为32.5%，soot最大燃烧速率温度(T_m)为368.5℃。H₂-程序升温还原(H₂-TPR)和NO-程序升温脱附(NO-TPD)结果表明， Fe掺杂能显著提高催化剂低温还原性能、表面氧物种活性及NO吸附性能，这有利于其改善催化活性。X射线光电子能谱(XPS)结果表明，Fe掺杂能增加催化剂表面吸附氧浓度和高价离子(Co⁴⁺)，这对提高催化氧化能力至关重要。采用颗粒物捕集器(DPF)作为载体涂覆CeO₂涂层用于负载La_0.9Sr_0.1Co_0.7Fe_0.3O₃催化剂进行柴油机台架实验，结果表明该催化剂具有较好的同时去除NO_x和soot催化活性，最大NO转化率为23.0%，T_m为341.0℃，表明Fe掺杂对提高催化活性至关重要。

结晶过程是化工单元操作中一种高效节能的固液分离与提纯技术，广泛应用于食品、医药、染料等生产过程。结合超声法、图像法和光学浊度法研究了无水醋酸钠的结晶过程，通过超声模型结合最优正则化反演算法求解晶体颗粒粒度分布，在线测量了不同降温速率和搅拌速率下的析晶温度、晶体尺寸和形貌变化。结果表明：较快的降温速率可促进晶体生长，搅拌速率较快初期晶体尺寸较大，但后期由于颗粒磨损致平均尺寸减小；相同条件下光学浊度法较超声法较早测得析出晶体，实验中析晶温度偏差低于15%；图像法直观观察到了晶体生长过程并较好表征了晶粒形貌，与超声法具有接近的晶粒增长趋势，当晶体稳定析出后两者体积中位径偏差在15%以内，均较好地反映了实验条件对结晶晶体尺寸的影响。光学方法可更精细体现结晶初期特征，而在结晶后期超声法仍可对粒径进行有效测量。

在实际工业过程中，异常值的干扰是不可避免的，现有的处理异常值方法会导致模型估计有偏差，并且没有考虑潜在异常值的影响。针对上述缺点，利用学生分布噪声来处理潜在异常值，提出一种适用于学生分布噪声情况的贝叶斯鲁棒辨识方法，并且将其与过采样结构相结合，推出了基于过采样结构的贝叶斯鲁棒辨识方法。仿真实验表明：本文提出的算法，随着异常值影响的增加，仍然保持较小的辨识误差，而传统辨识方法已不再适用，同时，还克服了传统结构需添加额外测试信号所带来的巨额成本。因此，本文的算法更适合于实际工业过程辨识。

针对电热水浴装置温度控制中被控对象存在的大惯性、非线性、大延迟等特点，设计了一种基于改进差分进化(improved differential evolution, IDE)算法的径向基（radial basis function, RBF）神经网络串级控制系统。采用IDE算法对RBF神经网络的初始参数进行优化，采用优化后的RBF神经网络辨识主控制回路被控对象的Jacobian信息，进而实现主控制回路PID(proportional integration differentiation)控制器参数的在线调整。针对主控制回路控制器包含输出噪声，导致控制性能下降的问题，引入Kalman 滤波器对串级控制的主回路进行重新设计，控制对象的输出值经过Kalman 滤波算法处理后再返回闭环控制系统。以微化工领域常用电热水浴装置为对象，对IDE-RBF-PID-PI串级控制系统进行仿真实验，结果表明，IDE-RBF-PID-PI串级控制系统相较于常规串级控制，大大提高了控制性能，主控制回路引入的Kalman滤波算法有效消减控制系统的输出噪声，控制效果接近于无噪声的理想状态。

换热网络综合的研究和应用对于提高能源利用率已被证明是有效的，而用于回收更高品质能量的功交换网络综合的研究仍处于起步阶段。针对间接式功交换网络综合中复杂推动力约束对流股匹配的制约问题，构建了一种考虑级间热集成的拓展超结构，基于线性拟合压缩机和涡轮机的操作曲线，提出了功源与功阱间流股匹配的识别方法；针对压力、流量与温度的高度非凸非线性关系，提出了采用热集成优化每一级入口温度的松弛策略，建立了以年度总费用最小为目标的混合整数非线性规划模型，通过GAMS求解得到最优的间接式功交换网络结构。最后通过一个算例分析，验证所提方法的有效性和可行性。

过程安全一直以来是化学工业中尤为重要的问题之一，故障检测与诊断（FDD）作为化工异常工况管理最有力的工具之一，给过程安全提供了保障。随着深度学习的发展，很多智能学习算法已经被提出，然而这些算法却很少被应用到FDD中来。提出了一种基于稀疏过滤和逻辑回归（SFLR）算法的化工过程故障检测新方法。采用TE过程和环己烷无催化氧化制环己酮过程对提出的方法进行了验证，结果表明，所提出的方法均具有较高的诊断精度，案例研究表明提出的方法可以及时有效地诊断出故障。

针对传统增量型随机权神经网络(I-RVFLNs)存在网络参数难以优化确定、模型收敛速度慢和结构复杂的问题，提出一种优化增量型随机权神经网络算法，即O-I-RVFLNs。与传统I-RVFLNs不同，所提O-I-RVFLNs算法首先设定了一个期望的建模残差向量，然后在每次新增隐层节点时，选择可以达到或小于此节点期望残差的输入权值和偏置作为该节点的输入参数，进而提高网络的收敛速度。除此之外，考虑到算法在不断迭代更新过程中建模误差越来越小，下降趋势越来越不明显的问题，将各指标参数相邻两次迭代均方根误差的差值考虑在算法终止条件内，并借鉴统计过程控制中的西电规则制定了相应的算法收敛判定准则。最后，基于UCI能效数据和实际高炉工业数据，对所提O-I-RVFLNs算法进行了验证和应用。结果表明，相对于其他RVFLNs算法，所提算法建立的数据模型能够获得更紧凑的网络结构以及更好的泛化性能和预测精度。

香精香料业务拥有数十亿美元的市场，而调香技术的发展丰富了人们的现代社会生活。提出了用于调香设计的反向机器学习模型，采用基于类导体屏蔽模型（COSMO）得到的分子表面电荷密度分布作为香精分子的结构描述符设计最终的调香产品。首先，识别香精属性并根据需求将属性转化为目标性质。然后，调节气味并建立了反向机器学习（inverse machine learning, IML）模型，其中输入变量为气味，输出变量为分子结构描述符，利用训练得到的IML模型，根据目标特性，预测出潜在产品的结构描述符。最后在指定的数据库中通过欧几里得距离法筛选出候选的调香混合物。本文还以两类调香算例为例，利用该框架进行了调香设计，并利用实验数据及气味雷达图对实验结果进行了验证。

利用强制进化随机游走算法优化换热网络至后期时，个体网络结构基本定型，很难再被破坏或改变，潜在进化能力难以发挥作用，无法求解出更优结构。基于此，探究个体进化过程中的结构变化特性，分析后期结构优化的重心所在，提出结构融合策略，将两个个体结构融合到一起，形成新个体，放大原个体结构进化潜力。对新个体进行优化，其结构中所有换热单元互相竞争，引导结构进化潜力发挥作用，保留有益于结构进化的换热单元，淘汰阻碍结构进化的换热单元，生成部分新换热单元，促进个体进化形成更优换热网络结构。最后应用两个算例验证该策略的有效性，取得了可观的优化效果。

发酵过程中基质浓度往往无法在线测量，采用高斯过程回归（GPR）建立基质浓度的估计模型，实现了其软测量。不同于传统软测量方法对基质浓度的估计，该方法不仅可以得到估计值，还能够得到其估计方差。考虑到发酵过程中各变量之间的非线性、相关性，为了提高模型的预测性能，在模型建立之前首先用k-近邻互信息（k-MI）辅助变量选择方法对模型的输入变量进行选择。从青霉素发酵过程的应用结果来看，采用kMI-GPR方法取得了较好的估计效果。

在非线性时延水泥烧成系统中，针对传统预测控制方法调节时间长、控制精度不高的问题，提出一种改进的在线型回声状态网络预测控制模型。首先将带有L1范数约束项的递归最小二乘法与回声状态网络相结合构建在线型预测模型，解决传统预测控制模型辨识精度较低、无法进行实时预测的问题；然后基于改进的回声状态网络预测模型，构建预测控制模型结构，并采用具有全局优化能力的粒子群算法进行滚动优化，保证实际输出量快速、准确、平稳地跟随被控量的设定值；最后利用改进的预测控制模型对水泥烧成系统中的游离氧化钙含量进行预测控制仿真实验，结果表明改进的预测控制模型具有良好的性能和应用前景。

针对常规动液面软测量方法在面对复杂、多变的工况时缺乏有效的模型更新机制、预测精度不足等问题，提出了一种基于模糊评估的自适应更新建模策略，通过基于模糊推理产液量变化趋势拟合的模型性能评价模块，动态更新模型，实现对原测量模型的反向推理验证。首先离线建立不同工况的动液面多模型预测集，然后根据产液量拟合优度指标对动液面在线输出模型进行实时的输出评估判断，利用相似样本数据进行模型的在线更新，使其能不断适应油井的工况变化，自适应获得更加准确的软测量模型。最后通过辽河油田现场生产数据验证表明，该方法能够有效提高模型的预测精度和泛化能力，可以满足油田现场的生产需求。

在复杂化工建模过程中，由于过程数据的时序性、高非线性以及高维数的特点，导致传统的静态神经网络建模无法满足一定的精度。为了解决该问题，提出一种基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络模型（features extracted from auto-encoder based echo state network，FEAE-ESN）。传统回声状态网络(echo state network, ESN)方法中，储备池的节点数目很多，输出的维数很高，数据间存在共线性。为解决上述问题，待回声状态网络训练好之后，使用自编码神经网络对其储备池输出进行特征提取。通过自编码网络特征提取，一方面可以有效地降低储备池输出的维数，从而降低数据的复杂度；另一方面提取的特征去除了原有储备池输出的共线性，能够进一步提高广义逆的计算性能；最终提高回声状态网络的建模精度。所提方法FEAE-ESN用于田纳西-伊斯曼复杂过程建模，仿真结果验证了所提方法的有效性。

以疏水改性二氧化钛修饰的载酶海藻酸钙微球（E@Alg@s-TiO₂微球）稳定水包油（O/W）型Pickering乳液用于两相界面酶催化反应。与传统的两相游离酶体系相比，此体系以绿色、温和的方式将酶固定在乳液界面上，并强化了两相界面酶催化反应。研究成果归纳如下：油水比为1∶1.2时，Pickering乳液为O/W型；E@Alg@s-TiO₂微球浓度为3%（质量）时稳定效果最好，脂肪酶的负载量为15.8 mg·g^-1。以三丁酸甘油酯的水解反应为研究对象，该体系对油水体系的界面酶催化反应有很好的强化效果，具有96%转化率并提高酶活力7.8倍。重复使用5个批次能保留80%的酶活力。本研究进一步拓展了载酶海藻酸盐微球稳定的Pickering乳液体系的应用范围，有望为O/W体系的界面生物催化过程提供绿色平台。

研究液体燃料雾化燃烧的火焰特性，有助于理解整个燃烧的变化过程。基于对冲火焰结构，以无水乙醇为燃料，设计了乙醇荷电喷雾对冲燃烧装置。通过对喷雾和火焰进行拍摄，并对火焰温度进行测量，得到了不同燃料流量下的喷雾形态、火焰形态和火焰温度变化，探讨了不同当量比、应变率对火焰形态和温度的影响规律。结果表明：随着乙醇流量的增加，喷雾的雾化核心区域和卫星区域的分界逐渐消失，当乙醇流量增加到13 ml/h时，喷雾出现液柱。当量比小于1时火焰保持稳定，当量比大于1时火焰出现振荡，火焰的无量纲直径随当量比的增加呈减小趋势。随着应变率的增大，火焰的无量纲直径减小，温度降低。

热解炭原位重整城市固体废物的挥发分是改善热解产物的良好方法。在这个过程中，水蒸气在产品转化中起着重要作用。为了了解水分在重整过程中的作用，本研究中将热解液中的油相和水相分离，然后用D₂O代替重整过程中的水相，以跟踪液体、气体和固体之间的氢转移。热解油/焦炭重整过程在600、700和800℃下进行。用GC-MS（气相色谱质谱法）分析重整后液体中的油相；IR-MS（同位素比质谱法）分析重整后液体和固体中的氘浓度。研究发现，在实验温度范围内，水蒸气对焦炭的气化作用非常弱，当D₂O/焦炭的比例为2/1时，D₂O中2％（质量）的氘在反应后残留在炭中;但水蒸气与热解油的气化反应很强烈，在800℃时，78.68％（质量）的热解液（水油混合物）被气化,且热解油中脂肪烃被大量分解，重整液的油相组分中芳香烃占到96.17%；同时，当D₂O/油的比例为2/3时，D₂O中59％的氘转移到合成气中。研究结果将为生活垃圾热解处理控制最终产物提供理论指导。

热再生氨电池（thermally regenerative ammonia-based battery，TRAB）在废弃资源回收方面展现出独特优势和良好应用前景。通过构建TRAB来处理含Cu²⁺废液并回收电能和铜资源，实验中研究了不同Cu²⁺浓度对电池产电性能和废液Cu²⁺去除效果的影响。研究结果表明，当阴极废液Cu²⁺浓度低于0.2 mol/L时，随着Cu²⁺浓度的增加，电池最大输出功率不断增加，电池输出电压和产电周期不断增加，促使批次获得电量和能量密度也不断增加。同时采用TRAB技术去除废液中铜离子具有较高的去除效率，而且去除率随着废液中铜离子浓度的增加而增加。后续研究采用TRAB结合电凝法的两步处理法有望进一步提高处理效果，具有较好的经济性和应用前景。

选用3种商用活性炭及其分别经HCl溶液和KOH溶液浸渍改性的商用活性炭，研究中高温烟气环境下，反应空速、吸附温度对挥发性有机物（VOCs）吸附性能的影响，以及VOCs种类、吸附剂特性等与VOCs吸脱附效果的关系。研究发现：空速对吸附穿透时间影响较大，但对饱和吸附量影响不显著。吸附温度与VOCs浓度对饱和吸附量存在较大影响，150℃时甲苯的饱和吸附量仅能达到90℃时的40％。高沸点吸附质更易被吸附，更难被脱附。

采用电化学原位红外光谱技术，研究了苯酚在Pt电极表面的电化学氧化机理。在0.1 mol/L Na₂SO₄溶液中，Pt电极上电化学氧化苯酚的反应电位为+0.9~1.0 V（vs SCE）、析氧电位为+1.3 V；电化学原位红外光谱结果表明，当电位<0.9 V时，苯酚氧化产物主要为苯二酚、醌及少量醇类物质；电位0.9~1.1 V时，苯环结构被破坏，氧化产物主要为酮、酸、醇和CO₂；根据官能团吸收峰的变化，苯酚在Pt电极表面氧化经历如下途径：苯酚→苯二酚→苯醌→酮、醇、酸→CO₂。同时研究了NH₄⁺对苯酚在Pt电极表面的电氧化的影响，结果表明在低电位区（<0.9 V）对苯酚氧化构成竞争。

在厌氧-好氧交替运行的序批式反应器（sequencing batch reactor, SBR）中，以C/P比大于50的实际生活污水为进水，成功驯化富集聚磷菌，平均厌氧释磷量为15 mg·L^-1，出水\mathrm{P}{\mathrm{O}}_{\mathrm{4}}^{\mathrm{3}\text{-}}-P浓度稳定小于0.5 mg·L^-1。在系统运行的第74 d调整运行模式为厌氧-缺氧-好氧，在缺氧开始时短期投加\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{\text{-}}-N配水以驯化培养反硝化聚磷菌。保持系统内\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{\text{-}}-N浓度不变，在进水COD浓度为250 mg·L^-1时，反硝化除磷效果最佳，平均反硝化除磷量占除磷量的比为87.1%。不同pH下反硝化除磷速率的小试证明，在pH=7.0时得到最大的比吸磷速率2.1 mg P·(g VSS·h)^-1。此时调整\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{\text{-}}-N进水为另一个全程硝化反应器的出水，并加大排水比增加缺氧初的进水量使得反应器内缺氧时的pH接近7.0，与未改变pH时对比表明前者在缺氧段反硝化除磷速率加快。反应器共运行160 d，稳定完成COD的去除与反硝化除磷过程。

通过溶胶凝胶燃烧法合成了MnFeO₃和MnFe₂O₄两种锰铁复合氧载体。通过原位红外实验探究其与稻草的化学链气化过程，发现其加速了稻草热解产物的析出，并通过气化反应促进CO和CO₂的产生，提高了碳转化率。固定床实验结果表明MnFeO₃和MnFe₂O₄在与水蒸气耦合气化的条件下大幅提高了合成气中H₂和CO的产率，气化效率分别达到94.49%和92.76%。并通过XRD分析，发现MnFeO₃和MnFe₂O₄在气化过程主要还原为(Fe,Mn)O，且在氧化反应后能回到初始晶相。在固定床的10次循环实验以及SEM的结果表明，MnFeO₃在循环反应中逐渐形成的颗粒状多孔结构有利于维持稳定的气化效率，而MnFe₂O₄由于团聚和烧结作用形成了块状结构，气化效率呈缓慢下降趋势。因此，认为MnFeO₃在生物质化学链气化中具有更好的适用性。

在(20±2.0)℃条件下，利用序批式生物膜反应器（sequencing batch biofilm reactor，SBBR），考察不同碳氮比（C/N=3.0、5.0、8.0和10.0）下同步脱氮（simultaneous nitrification and denitrification，SND）过程N₂O释放及胞外聚合物（extracellular polymeric substance，EPS）变化。C/N由3.0增至10.0，异养菌大量增殖，曝气阶段DO降低，系统硝化性能受到抑制，SBBR系统出水NH₄⁺由0.5 mg/L以下增至（7.85±1.42）mg/L，N₂O产量由（2.68±0.17）mg/L降至（1.02±0.12）mg/L。C/N=8.0，TN去除率最大为80.4%±3.5%。反应初期，微生物体内聚β-羟基烷酸酯（PHA）增加，可为后续反硝化过程提供电子供体。AOB好氧反硝化和低氧条件下异养菌反硝化过程均可导致N₂O产生。C/N降低，SBBR内部缺氧区域减少，N₂O还原过程减弱，释放量增加；C/N增加，N₂O扩散进入生物膜内缺氧区域，促进其减量。C/N由3.0增至10.0，微生物EPS分泌由（57.6±5.6）mg / g VSS降至（32.7±3.2）mg / g VSS，其中，TB-EPS含量占65.8%~68.8%。低C/N下，紧密型EPS（TB-EPS）中多糖（PS）含量增加，生物膜更加密实，N₂O扩散进入缺氧区阻力增加，释放量增加。

以废旧线性低密度聚乙烯（LLDPE）为原料，采用压力反应釜在封闭条件下通过热裂解方法制备聚乙烯蜡（PE蜡），研究了裂解时间、温度和压力对产物的产率、分子量和滴熔点的影响，并通过红外光谱对产物的官能团进行了分析。实验结果表明，在裂解时间为15~60 min，裂解温度约为260℃的条件下，LLDPE裂解所得到的PE蜡性能较佳，其主要成分为直链烷烃和烯烃，滴熔点大于100℃，黏均分子量处于1400~4700；由动力学分析可知，由于封闭反应体系增加了反应压力，降低了裂解温度和活化能，促进了LLDPE裂解反应进行，同时抑制了气体分子的产生，有利于获得PE蜡。

MnO₂具有低成本、无毒性、高天然丰度和优异的理论比电容等优点，被认为是一种极具前景的超级电容器(SC)电极材料。赝电容电极材料MnO₂仍然存在导电性差以及充放电过程中易剥落的问题。本文利用恒电流沉积的方法在硝酸预氧化处理的碳纸表面制备了一种MnO₂/CNTs/MnO₂复合电极材料。X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和氮吸附测试证明，所制备的复合材料具有一种三明治状的夹层结构，同时富含5 nm左右的介孔，介孔结构能够保证电解液离子的高效传输。采用三维立体的碳纸能够为MnO₂提供丰富的附着位点，而电沉积法合成的α-MnO₂生长在有效的导电位点上，具有蓬松多孔的形貌，在MnO₂发生膨胀/收缩过程中，这种海绵状形貌可以有效降低材料受到的膨胀应力。中间层碳纳米管(CNTs)相互搭接于内外两层MnO₂之间，作为一种导电中继，提高了复合材料的导电性。该复合材料具有优异的电化学性能：在0.1 A·g^-1的电流密度下，能够获得428.8 F·g^-1的可逆比电容，并在5 A·g^-1的高电流密度下仍能具有80%的电容保持率。同时，电极表现出优异的循环稳定性，在1 A·g^-1循环6000次之后比电容仅衰减5%。

通过腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料老化前后宏观、微观形貌及力学性能的变化对复合材料使用寿命的影响因素进行分析，分析表明，腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料使用寿命受温度、时间和腐蚀介质浓度三种因素影响。结合玻璃纤维增强塑料的弯曲强度保留率建立结构为3-10-1的三层BP神经网络模型对复合材料使用寿命进行预测。通过预测数据和实测数据的对比及误差分析，并随机抽取6组检验数据进行检测，结果表明，所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值具有较好的拟合度。

采用改进的Hummers法制备氧化石墨烯(GO)，在酸性条件(pH=5)下以180°C进行水热还原，通过调节水热反应时间来制备不同还原程度的还原氧化石墨烯(RGO)。研究了不同的水热反应时间对RGO结构及超级电容性能的影响。结果表明：控制水热反应时间可以制备出还原程度不同的RGO，在电化学测试中，随着水热反应时间的延长，RGO电极的比电容呈先上升后下降的趋势。当水热反应时间为6 h时，RGO电极表现出最佳的超级电容性能，其在1 A/g电流密度下比电容达到251 F/g，相对于GO电极提高了225%。经过500次充放电循环后，RGO-6电极比电容保持率达到92%，具有优异的循环稳定性。

以7-羟基-4-甲基香豆素为母核与丙烯酰氯反应，得到香豆素荧光单体。在乳化剂聚氧乙烯辛基苯酚醚-10(OP-10)与引发剂过硫酸铵的作用下，将其与丙烯酰胺、苯乙烯和改性纳米粒子经乳液聚合制备得到荧光乳液。采用红外光谱、核磁共振氢谱、粒径分析、紫外光谱、荧光光谱及紫外加速老化试验等对产物进行结构表征，光学性能研究及应用性能考察。结果表明，复合纳米粒子的荧光乳液粒径分布更加均匀，性质更稳定，且具有良好的光学性能， 涂覆于纸张表面，发现纸张白度得到改善，纸张强度和抗水性均大幅提高，且经过紫外老化后，发现目标产物有更好的抑制纸张返黄的作用。

目前管道泄漏检测方法可有效检测突发泄漏，对于缓慢泄漏则存在检测灵敏度低、定位不准确等问题。基于此，提出了一种基于信号增强的缓慢泄漏检测方法。通过信号压缩（抽取及移位）克服缓慢泄漏压力信号下降平缓的缺点；根据声波信号具有波形尖锐突出、对突发泄漏敏感的优点，通过建立以压力为输入、虚拟声波为输出的声波信号变送器模型，将压力信号转换为声波信号，克服了泄漏压力信号容易被淹没在管道压力波动及背景噪声中的缺点，实现了缓慢泄漏信号的增强；利用临近插值方法重构虚拟声波信号，基于延时互相关分析实现了缓慢泄漏的准确定位。实验结果表明，该方法具有显著的信号增强效果和定位精度，实现了缓慢泄漏的准确检测。