TPD表征影响因素(一)

在做程序升温脱附测试时,科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到,好多同学对TPD测试不太了解,针对此,科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理,希望可以帮助到科研圈的伙伴们;

影响NH3- TPD表征结果的因素:

1.催化剂粒度

2.程序升温速率

3.载气流速

4.催化剂装填量

催化剂粒度:

催化剂的粒度大小主要影响NH3在催化剂表面的内扩散。减小催化剂粒度,可消除内扩散传质的影响。但是过小的催化剂颗粒会使床层压降过大, 甚至使一些小颗粒催化剂漏入催化剂承板, 被载气流代入检测器中。

由图可知: 粒度不同的沸石NH3- TPD 谱图峰形基本一致。粒度较小的催化剂的总酸量要略大于粒度较大的总酸量。

程序升温速率

由图可知:NH3- TPD 谱图均出现了两个峰, 低温峰和高温峰的峰顶温度Tm 与β(升温速率)成正比关系。在β为13~ 15℃/min 时, T 相近, 脱附活化能Ed 趋于稳定。因此, 本实验选择在为15 ℃/min 下。

以上就是科学指南针检测平台对网络上TPD相关资料的整理如有测试需求,可以和科学指南针联系,我们会给与您最准确的数据和最好的服务体验,希望可以在大家的科研路上有所帮助。

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内容概要:本文介绍了个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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