8.1概述 (1)吸收的目的 在化学工业种,将气体混合物种的各组分加以分离,其目的是 ①回收或捕获气体混合物中的有用物质,以制取产品; ②除去工艺气体中的有害成分,使气体净化,以便进一步加工处理

1.H2S和CO2组成的气体混合物中,H2S的摩尔分数为0.513。将 1750cm3(在21℃,101.325kPa下测得的)混合气体通入350℃的管 式炉,然后迅速冷却。使流出来的气体通过盛有无水氯化钙的管子,结 果管子的质量增加了34.7mg。试求350℃时反应 HS(g)+CO, (g)=COS(8)+H,o(g) 的标准平衡常数。设气体服从理想气体状态方程

散剂（Powders系指原料药物与适宜的辅料经粉碎、均匀混合而制成的干燥粉末状制剂。颗粒剂(granules)是将药物与适宜的辅料混合而制成具有一定粒度的干燥颗粒状制剂

第二节二元溶液的特性 在蒸气压缩式制冷使用的工质中,一般是单 物质,如R717、R22、R134a等。吸收式制冷的 世工质则不一样,是由两种沸点不同的物质组成的 二元混合物。在混合物中,低沸点的物质叫制冷 剂,高沸点的物质叫吸收剂,因此,称为制冷剂 一吸收剂工质对。例如最常用的工质对有 ①氨一水工质对

当碳间隙式地溶解在y-Fe中,形成奥氏体时,可将 奥氏体的晶体结构看成为由fcc点阵、八面体间隙点阵交叉 配合组成,在fcc晶体结构中Fe原子数4个、八面体间隙位 置4个,当碳全部填满八面体间隙位置,C原子数4个,合 金成分为FeC(a=c=1),若碳原子含量低,没有全部占 据满八面体间隙,则认为合金为FeC+FeV混合而成,此外 V代表空位,这种混合造成C与V在亚点阵中的无序

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

为保证一个学校建筑物内有良好的空气状况,现 采用以下空气调节措施.假设每天学生平均数目 为100,而每人热的产生速率为每小时200kcal,若 学校外面的湿气状况在夏天是38及95%相对湿 度)室外的新鲜空气经冷却后和部分来自学校建 筑物的再循环排出气混合.混合后气体的温度应 该在21C以上,相对湿度应在70%以下.室内排出 气体的温度和相对湿度分别为23C和60%试求:

一、选择题(共16题32分) 1.2分(8716)8716有两位同学进行蔗糖水解实验时,所用盐酸溶液浓度为N1蔗糖溶液浓度为N2,他们分别用等体积的盐酸与蔗糖溶液混合,不等体积的盐酸与蔗糖溶液混合,则他们所测得的反应终止时体系旋光度分别为a1和a2,则: () (A)a1=a2 (B)a1>a2 (C)a< (D)a1≠a2

1.回流 在100ml圆底烧瓶中加入12ml 水，置烧瓶于冰水浴中，小心地将14ml浓硫 酸分多次加入烧瓶中，充分混合，在继续冷却下，加入9.1ml正丁醇，混合均匀， 然后将12.4g研细的溴化钠分多次加入烧瓶，每加一次必须充分旋动烧瓶以免结 块

针对目前高炉原燃料质量恶化导致料柱压差升高的现状,寻求通过布料改善料柱透气性的方法.研究表明:不同粒径颗粒的混合会减小散料层的空隙度,降低透气性;减少颗粒混合,可以提高空隙度.为了改善散料层的透气性,研究了原燃料按颗粒大小分级布料的方式、不同粒级炉料的装料顺序及周期,同时分析了串罐、两并罐及三并罐无钟炉顶的布料特点.研究结果对降低高炉料柱压差及保障高炉稳定顺行有重要作用