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公开(公告)号：CN104326470A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410612515.7
申请日：2014-11-04
IPC: C01B31/10
Abstract: 一种由羧甲基纤维素制备高比表面积微米级球形活性炭的方法，其特征在于：以羧甲基纤维素为原料，将不同浓度的羧甲基纤维素溶液超声振荡后转入内衬聚四氟乙烯的密闭高压反应釜中，控制温度和时间进行水热炭化反应。将反应体系自然冷却至室温，经蒸馏水和无水乙醇洗涤后得到前驱体炭球。将一定量的前驱体炭球置于管式炉中在N2保护下程序升温，控制升温速率，活化温度和活化时间，活化完毕后通N2自然冷却至室温，得到微米级球形活性炭，所制备的球形活性炭比表面积可达1000m2/g左右，平均孔径在2～4nm之间。本工艺的主要特点为羧甲基纤维素生物质材料价格低廉，来源丰富，水热炭化设备操作简单，工艺绿色环保，并可通过调控反应条件来控制产物的形貌、粒径和分散性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104324691A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410619425.0
申请日：2014-11-06
CPC classification number: Y02C10/08 , B01J20/20 , B01D53/02 , B01D2253/102 , B01D2253/1124 , B01D2253/302 , B01J20/041 , B01J20/28054
Abstract: 一种高CO2吸附性能碳吸附剂的制备方法，其特征在于：以羧甲基纤维素为原料，柠檬酸作为固体酸催化剂，纯水为溶剂，经历高温高压水热条件处理后，离心分离得到深棕色固体产物，将棕色固体产物用蒸馏水、无水乙醇洗涤数次至滤液澄清，真空干燥后将得到的产品与碱按一定比例混合后高温活化，得到高比表面积的孔结构发达的炭材料，可作为高吸附性能的吸附材料除CO2气体。本操作工艺的主要特点是以羧甲基纤维素为原料，环保廉价易得，经高温活化后有较高的比表面积和孔容，孔结构尤其是微孔结构发达，利于对CO2等气体的吸附。通过控制反应条件(活化比，活化温度)制备不同形貌和孔结构的碳吸附剂，进而调节其吸附性能，制备的吸附剂在25℃，1MP条件下对CO2气体的吸附容量高达150-182mg/g，吸附性能优异。
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公开(公告)号：CN103801265A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410071913.2
申请日：2014-02-28
Abstract: 一种重金属球形炭吸附剂的制备方法，其特征在于：以漂白阔叶浆碱法提取的戊聚糖为原料，纯水为溶剂，经历高温高压水热条件处理后，离心分离得到深棕色固体产物，为含有丰富的酸性含氧官能团的炭球，将棕色固体产物用蒸馏水、无水乙醇洗涤数次至滤液澄清，真空干燥后得到球形炭重金属吸附剂。本操作工艺的主要特点是制浆造纸副产物提取的戊聚糖为原料，环保廉价易得，水为溶剂，反应无需添加改性剂和进一步氧化，经历脱水，缩合，芳构化，炭化形成含有大量羟基，羧基等含氧官能团的产物，能与金属离子产生螯合作用，可以作为高性能吸附剂吸附重金属离子Pb（Ⅱ）和Cd（Ⅱ），本法采用的水热反应操作过程简单，成本低廉，具有优良的吸附效果。
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公开(公告)号：CN102179848A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110081140.2
申请日：2011-03-31
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种松香铜木材防腐剂的制备方法，本发明涉及一种木材防腐剂的制备方法。本发明解决了现有水载型铜盐木材防腐剂存在的抗流失性差、松香基木材防腐剂制备工艺复杂、成本高的问题。方法：一、制备松香皂溶液；二、制备松香铜；三、乳化混合即得到松香铜木材防腐剂。本发明的制备工艺简单，成本低，本发明制备得到的松香铜木材防腐剂对水基铜盐流失性下降60％～99％，本发明木材防腐剂的抗流失性好；本发明制备得到的松香铜木材防腐剂高效、低毒、对环境和人无害的。
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公开(公告)号：CN102179848B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110081140.2
申请日：2011-03-31
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种松香铜木材防腐剂的制备方法，本发明涉及一种木材防腐剂的制备方法。本发明解决了现有水载型铜盐木材防腐剂存在的抗流失性差、松香基木材防腐剂制备工艺复杂、成本高的问题。方法：一、制备松香皂溶液；二、制备松香铜；三、乳化混合即得到松香铜木材防腐剂。本发明的制备工艺简单，成本低，本发明制备得到的松香铜木材防腐剂对水基铜盐流失性下降60％～99％，本发明木材防腐剂的抗流失性好；本发明制备得到的松香铜木材防腐剂高效、低毒、对环境和人无害的。
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公开(公告)号：CN117034778A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311089810.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院) , 东北林业大学
IPC: G06F30/27 , G06T5/50 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于Hypergraph‑Transformer结构反演地上生物量的方法，所述方法面向SAR与光学卫星遥感融合影像的生物量反演模型，构建基于Transformer相关结构的深度学习模型，充分发挥Transformer结构对全局信息的提取能力，挖掘融合后的遥感影像数据中的深层空间的特征信息，构建基于融合影像的高维度特征表示，通过深度学习算法实现生物量的估算反演。本发明基于超图(HyperGraph)的网络特征提取增强结构，进一步表征融合后的遥感影像数据中的几何拓扑信息。通过对原始特征构建超图结构，进行超图学习，为后续高维度特征空间信息的获取提供支持。
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