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公开(公告)号：CN110342537A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910680001.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种快速合成SSZ-13型沸石分子筛的方法，以四价硅源、三价铝源、氢氧根离子、无机阳离子源为原料，以N,N,N-三甲基-1-金刚烷基氢氧化铵溶液为模板剂，采用水热合成法合成SSZ-13分子筛。该方法旨在提供一种不使用晶种、在常规合成条件下快速合成SSZ-13型沸石分子筛的方法。通过特殊的凝胶制备路线可以在最短7小时内得到完全晶化的SSZ-13型沸石分子筛。所合成的SSZ-13型沸石可被用于甲醇到低碳烯烃的催化转化和燃油机械尾气中氮氧化物的脱除。与现有传统水热合成方法相比，所需时间大大缩短、过程中无废水产生、沸石产率更高。
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公开(公告)号：CN108536979B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810347673.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种基于浓密机机理模型的底流浓度预测方法，包括：采集浓密机现场数据；将流体压力转换为流速；利用经参数辨识的分层带参数的浓密机机理模型，进行底流浓度预测。所述浓密机现场数据，包括：顶层体积流量、进料流量、流体压力及底流体积密度。所述将流体压力转换为流速后，采用3σ原则对异常值进行处理。所述分层带参数的浓密机机理模型的建立如下：采集浓密机现场数据的历史数据；建立浓密机机理模型；将流体压力转换为流速及数据预处理；构建分层带参数的浓密机机理模型。本发明减小了纯机理模型带来的预测误差，提高了机理模型的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110436478B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910662366.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种薄层状CHA型SSZ‑13沸石分子筛材料的制备方法，其步骤包括：将三价铝源、氢氧根离子源及无机阳离子源加到N,N,N‑三甲基‑1‑金刚烷基氢氧化铵溶液中搅拌得到澄清溶液；将四价硅源加到所述澄清溶液中搅拌，然后加入去离子水和醇源得到混合溶液；将所述混合溶液在水热反应釜中通过水热反应进行晶化；晶化结束后将反应釜中的混合物淬冷、过滤、洗涤、干燥得到晶化产物；将所述晶化产物煅烧得到CHA型SSZ‑13沸石分子筛材料。本发明还提供了一种薄层状CHA型SSZ‑13沸石分子筛材料。本发明提供的一种薄层状CHA型SSZ‑13沸石分子筛材料及其制备方法，生产成本低，适合批量生产。
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公开(公告)号：CN110436478A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910662366.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种薄层状CHA型SSZ-13沸石分子筛材料的制备方法，其步骤包括：将三价铝源、氢氧根离子源及无机阳离子源加到N,N,N-三甲基-1-金刚烷基氢氧化铵溶液中搅拌得到澄清溶液；将四价硅源加到所述澄清溶液中搅拌，然后加入去离子水和醇源得到混合溶液；将所述混合溶液在水热反应釜中通过水热反应进行晶化；晶化结束后将反应釜中的混合物淬冷、过滤、洗涤、干燥得到晶化产物；将所述晶化产物煅烧得到CHA型SSZ-13沸石分子筛材料。本发明还提供了一种薄层状CHA型SSZ-13沸石分子筛材料。本发明提供的一种薄层状CHA型SSZ-13沸石分子筛材料及其制备方法，生产成本低，适合批量生产。
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公开(公告)号：CN108734197A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810344519.X
申请日：2018-04-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种湿法冶金浓密洗涤过程的故障监测与诊断方法，步骤为：确定故障状态及影响因素，提取故障特征，采集样本数据；对采集的三维矩阵数据进行预处理，得到二维数据阵；根据二维数据阵，为进行样本训练，得到训练集；将训练集对SVM分类器进行训练，得到一个训练好的基于SVM的浓密机底流管道堵塞故障检测模型；用得到的检测模型对测试集进行标签预测，辅助实际决策和控制，或与实际结果比较，调整支持向量机分类器的参数。本发明利用支持向量机特有的优势解决小样本、非线性及高维模式识别问题，可以推广应用到函数估计等其他机器学习问题中，来辅助实际决策和控制，调整支持向量机分类器的参数，达到较理想的测试结果。
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公开(公告)号：CN108536979A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810347673.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于浓密机机理模型的底流浓度预测方法，包括：采集浓密机现场数据；将流体压力转换为流速；利用经参数辨识的分层带参数的浓密机机理模型，进行底流浓度预测。所述浓密机现场数据，包括：顶层体积流量、进料流量、流体压力及底流体积密度。所述将流体压力转换为流速后，采用3σ原则对异常值进行处理。所述分层带参数的浓密机机理模型的建立如下：采集浓密机现场数据的历史数据；建立浓密机机理模型；将流体压力转换为流速及数据预处理；构建分层带参数的浓密机机理模型。本发明减小了纯机理模型带来的预测误差，提高了机理模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN110342537B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910680001.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种快速合成SSZ‑13型沸石分子筛的方法，以四价硅源、三价铝源、氢氧根离子、无机阳离子源为原料，以N,N,N‑三甲基‑1‑金刚烷基氢氧化铵溶液为模板剂，采用水热合成法合成SSZ‑13分子筛。该方法旨在提供一种不使用晶种、在常规合成条件下快速合成SSZ‑13型沸石分子筛的方法。通过特殊的凝胶制备路线可以在最短7小时内得到完全晶化的SSZ‑13型沸石分子筛。所合成的SSZ‑13型沸石可被用于甲醇到低碳烯烃的催化转化和燃油机械尾气中氮氧化物的脱除。与现有传统水热合成方法相比，所需时间大大缩短、过程中无废水产生、沸石产率更高。
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