61、海藻酸钠/炭黑共混纺丝溶液流变性能研究

海藻酸钠/炭黑共混纺丝溶液流变性能研究

1. 研究背景与目的

海藻酸盐复合凝胶的机械和流变性能已得到广泛研究,这些研究为海藻酸盐在食品和纺丝领域的应用提供了重要的理论支持。炭黑(CB)作为一种优质的黑色颜料,凭借其出色的着色性能、耐候性和化学稳定性,在涂料、着色剂和印刷油墨等领域应用广泛。然而,关于海藻酸盐与炭黑共混的研究却相对较少。

本研究旨在探究海藻酸钠与炭黑颗粒共混纺丝溶液的流变性能,为纺制复合纤维提供理论基础。具体研究了炭黑添加量和温度对纺丝溶液流变行为的影响,同时通过测定结构粘度指数来考察共混纺丝溶液的结构粘度特性,并分别使用奥斯特瓦尔德(Ostwald)方程和阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程计算了共混纺丝溶液的非牛顿指数和流动活化能。

2. 实验部分
  • 实验材料
    • 食品级海藻酸钠由青岛晶岩生物开发有限公司提供。
    • 炭黑水分散液由青岛中橡博凯化工有限公司提供。
  • 纺丝溶液的制备
    1. 将15g海藻酸钠在室温下溶解于285g去离子水中,搅拌4小时,制备质量分数为5%的海藻酸钠纺丝溶液。
    2. 将制备好的海藻酸钠溶液在室温下储存12小时,以确保溶液完全溶解且均匀。
    3. 将制备好的海藻酸钠溶液与炭黑水分散液混合,分别制备炭黑颗粒与海藻酸钠质量比为0.3%和0.6%的共混纺丝溶液。
    4. 将得到的海藻酸钠和海藻酸钠/炭黑共混纺丝溶液静置数小时,使其无气泡。 <
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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