题目内容

(2010?梧州模拟)某工厂每个生产日燃烧含硫质量分数为2%的煤8t,煤中的硫在燃烧中转化成二氧化硫直接排入大气而造成污染.后来工厂进行了技术改造,将二氧化硫通过新技术手段全部截留下来,并按反应方程式2SO2+O2+2H2O
一定条件
2H2SO4的方法生产硫酸,若将得到的硫酸与氨气反应,又可以生产出化肥硫酸铵.这样既治理了污染,也提高了经济效益,工人们都认识到“污染物其实是放错了地方的资源”.请就此作答:
(1)132g硫酸铵的含氮量与
80
80
g硝酸铵的含氮量相当.
(2)设硫在燃烧中全部转化成二氧化硫,该工厂每年排放的二氧化硫能全部转化成硫酸,经过技术改造后,工厂每年可以生产98%的硫酸多少吨?(请在答卷上列式计算,一年以300个生产日计算)
分析:(1)132g硫酸铵中氮元素质量就是132g×氮元素在硫酸铵中的质量分数;硝酸铵中氮元素质量就是硝酸铵的质量乘以硝酸铵中氮元素质量分数,二者相等求出硝酸铵的质量;(2)先计算出300个生产日燃烧煤产生硫元素的质量,再计算出二氧化硫的质量,根据方程式计算出硫酸的质量,再除以98%即可.
解答:解:(1)设需要硝酸铵的质量为X,则:132g×
28
132
×100%=X×
28
80
×100%,解得X=80g
(2)设每年生成98%的硫酸的质量为y,则:
由方程式:S+O2
 点燃 
.
 
SO2,2SO2+O2+2H2O
 一定条件 
.
 
2H2SO4可得出以下关系:
S~SO2 ~H2SO4
32              98
300×8t×2%     y×98%
根据:
32
98
=
300×8t×2% 
 y×98%
解得y=150t
答:每年可以生产98%的硫酸150t.
故答案为:(1)80;(2)150t.
点评:解答本题关键是要知道元素质量分数的计算方法,根据两个方程式找出两种物质之间的关系式,再进行计算就简单多了.
练习册系列答案
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(2010?梧州模拟)某校化学兴趣小组的同学按照课本装置(如图1)做“测定空气里氧气的含量”实验.他们将燃烧匙内的红磷点燃后,立即伸入广口瓶中并把塞子塞紧,待红磷熄灭和冷却后,打开弹簧夹,观察集气瓶中水面变化,发现气体减少的体积小于1/5.这是什么原因呢?兴趣小组的四位同学就该现象做了如下探究.请你参与他们的探究,并回答有关问题:
【提出问题】
造成这个结果的原因是什么?如何改进?
【猜想和假设】
排除了属于偶然现象的原因之后,其中三位同学对原因做了如图2的猜想:
对于这一现象的原因,你还能做出怎样的猜想?请写出你的一个合理猜想:
①可能是导管中的气体进入了广口瓶,而原来并没有计算这部分气体的体积;
或②可能是红磷的量不够,导致氧气没有耗尽;
或③可能是红磷熄灭后还没等冷却到室温,就打开了弹簧夹;
或④可能是氧气含量减少到一定程度的时候,红磷就不再燃烧了,使氧气没有耗尽;
①可能是导管中的气体进入了广口瓶,而原来并没有计算这部分气体的体积;
或②可能是红磷的量不够,导致氧气没有耗尽;
或③可能是红磷熄灭后还没等冷却到室温,就打开了弹簧夹;
或④可能是氧气含量减少到一定程度的时候,红磷就不再燃烧了,使氧气没有耗尽;

【分析与交流】
对小周的猜想,大家一致认为小周的猜想不合理,并认为这样做的结果将使误差更大,原因是:
酒精中含有碳元素,在燃烧时生成二氧化碳的体积与消耗氧气的体积一致,不会造成气体总体积的减少
酒精中含有碳元素,在燃烧时生成二氧化碳的体积与消耗氧气的体积一致,不会造成气体总体积的减少

【实验与结论】
(1)小吴决定使用原装置重做实验,并在实验前重新检验了装置的气密性.小吴检验气密性的正确方法是:
将装置如原图所示重新装配,在烧杯中注入足量水,打开弹簧夹;用热毛巾捂住广口瓶,如果看到有气泡冒出;(或加上:撤掉热毛巾后,导管中将倒吸一段水柱)则装置的气密性良好
将装置如原图所示重新装配,在烧杯中注入足量水,打开弹簧夹;用热毛巾捂住广口瓶,如果看到有气泡冒出;(或加上:撤掉热毛巾后,导管中将倒吸一段水柱)则装置的气密性良好

(2)为了验证小施的猜想,同学们将500mL的残余气体与足量灼热的铜粉充分反应,结果发现铜粉增重0.028g.(为避免残余气体中CO2及水蒸气可能造成的干扰,在实验前已将它们除去)
由上述实验事实可知,残余气体中
氧气(填“有”或“没有”,如果选“没有”,后一个空填“0”);残余气体中氧气的体积占
4
4
%(已知该条件下氧气的密度为1.4g/L).
【反思与评价】
针对课本实验装置和操作的不足,小沈同学经过认真思考,改进并设计了如图3实验装置,与原来的装置相比较,请你说出新装置的两个优点:(1)
装置简单、紧凑,操作方便,现象明显
装置简单、紧凑,操作方便,现象明显
;(2)
装置中直接有刻度,方便直接读取数据,利于数据比较
装置中直接有刻度,方便直接读取数据,利于数据比较

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