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从热力学第二定律出发, 指出清洁生产的热力学本质是控制物质由有序结构向无序转化并从中获取最大效益, 其优劣可由过程熵增反映。 引用复杂体系非平衡定态过程最小熵产生原理,推导出依据与外界交换的物流和热流信息定量计算化工复杂系统过程熵增的方法, 并定义过程熵增指数ζ 。 评价了化工过程对环境热力学状态的综合影响。选择以硫和以氨为载能原料的磷复肥工艺为例进行了计算和对比,其过程熵增指数分别为6.753和4.571,反映出载能原料硫作为废物排放对环境热力学状态产生更大的影响。 相似文献
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为了降低液体发酵过程中高浓度虫草素积累对蛹虫草菌产生的反馈抑制,建立了补料分批发酵耦合盐析萃取系统,在发酵过程中及时移除部分虫草素,解除产物抑制,提高虫草素的终产量.为对发酵液中虫草素的进行分离,筛选出乙醇/(NH4)2 SO4及乙醇/K2 HPO4两种盐析萃取体系,当无机盐和乙醇分别为15%和27%时,虫草素回收率最高,达到98.73%和93.79%.将蛹虫草菌补料分批发酵与盐析萃取相耦合,虫草素发酵产量显著提高,在第6天进行补料,虫草素产量达793.85 mg/L,较对照组提高了25.83%,虫草素回收率达98.83%. 相似文献
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日常安全巡检是维护长距离调水工程安全运行的重要手段。目前巡检采集的非结构化文本数据主要依靠人工进行安全等级评判,在工作效率和准确率方面存在明显不足。本研究基于自然语言处理技术,提出了一种面向字符层面的卷积神经网络的巡检安全文本智能分类方法。该方法通过引入预训练的单个字符向量改进卷积神经网络的输入层,使得分类模型直接从原始文本中提取特征信息,不仅避免了传统分类方法对专业词库的依赖,而且不易受文本中出现的口语化表达和错别字的影响。以国内南水北调工程的巡检文本为案例,通过与多种深度学习算法进行全面比较,对比验证了所提方法的有效性和优越性。结果表明,字符级的分类方法明显优于传统基于词的分类方法,且卷积神经网络在巡检文本分类方面明显优于其他深度学习网络。该方法具有较高的分类准确率,以此为调水工程安全维护提供新的智能化手段。 相似文献
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双有源桥(DAB)DC-DC变换器开关管的驱动电路故障导致开关开路故障(OCSF),这使得DAB系统拓扑对称性缺失、高频电压和电流发生畸变和直流偏置,进而对系统的可靠性和长期运行稳定性造成不良影响.对此,研究DAB开关管和高频变压器寄生参数对OCSF后系统运行状态的影响,以完善DAB故障分析体系.针对OCSF问题,提出一种基于对称拓扑和对偶原理的故障容错策略,通过闭锁开关使系统运行拓扑恢复对称,并在此基础上提出一种不改变控制器参数、只需改变控制器输出饱和参数的实用控制方法,并在理论上讨论了该方法的可行性.最后,通过实验验证了OCSF模态分析及所提容错控制策略的正确性. 相似文献
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