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41.
二氯甲烷作为溶剂广泛应用于制药行业,其挥发性废气对人类健康和大气环境的危害极大。本文采用生物滴滤床对某制药厂浓度范围在0.02~2g/m3的二氯甲烷废气进行了为期132天的中试规模实验。在适宜的停留时间、温度、喷淋量和pH等实验条件下,控制适当的进气浓度可得到高效去除效率并且废气出口浓度达标。实验揭示了生物膜内生物降解是过程的限制因素,结果表明,在喷淋量为1200L/h、进气浓度范围为0.45~0.65g/m3时该生物系统去除效率最高可达98.9%,最大去除负荷可达ECmax=155.25g/(m3·h)。随着进气浓度的增加,去除负荷随之增大,而去除效率下降,废气出口浓度超标,表明生物滴滤系统已处于反应控制。此外,间歇实验表明,该生物系统具有良好的稳定性。指出生物滴滤床的设计、运行取决于当地的二氯甲烷废气排放标准。 相似文献
42.
针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。 相似文献
43.
44.
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。 相似文献
45.
46.
针对国内某炼油厂延迟焦化加热炉三点注汽问题,采用热负荷自动调节的算法进行了研究。运用该模型方法,分析了三点注汽量对加热炉热负荷和炉管结焦系数的影响,发现三点注汽量的改变均会对热负荷和炉管结焦系数产生影响,主要表现为提高注汽量将会提高热负荷,同时降低结焦系数;第1点注汽量和第2点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较强,第3点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较弱。在实际操作中,加热炉中的结焦程度既不能太强也不能太弱,合适的结焦系数能够保证正常开工周期里炉管不结焦,也能保证瓦斯、注汽量等参数的合理分配。通过对热负荷、注汽量的智能分配,可得到不同原料油加工负荷条件下更加合理的装置运行方案。 相似文献
48.
针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
49.
50.