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氢工质在新能源与动力、航天推进、化工材料等领域有着广泛应用。通过开展高温氢工质热力学与输运性质研究,建立了原子态氢、分子态氢、热解平衡态氢的热物理性质计算模型,开发了热物性计算程序Prop_H_H2,适用范围为温度100~3 500 K、压力104~5×107 Pa 。验证表明,Prop_H_H2在适用范围内计算氢工质的物性参数合理可靠,在温度200~3 000 K、压力104~107 Pa范围内,程序预测值更加准确,相对偏差在±5%左右。本研究可为氢工质相关的航天推进、应用物理学、能源动力等行业的科研和应用提供支持借鉴。 相似文献
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建国70 a以来中国无机盐工业发展迅猛,取得了巨大成就,中国已成为世界上最大的无机盐生产、出口和消费国。分析了中国无机盐工业生产现状和进出口情况,指出行业存在大宗产品产能过剩、产品精细化率偏低、产业集中度和资源配置率偏低、矿产资源保障能力不足、节能减排任务重、自主创新能力弱等问题,并提出未来发展建议及发展方向。新能源用无机材料、无机粉体功能材料、5G通迅用无机材料、电子化学品和电镀化学品等专用化学品将是未来无机盐工业发展的热点。随着产业链现代化水平的不断提升,将会逐渐实现行业规模化、绿色发展与安全生产。 相似文献
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基于质量守恒、能量守恒定律,建立了内热型超声雾化溶液再生系统(IH-UARS)的再生性能预测模型并进行了充分的实验验证,通过研究不同内热量下IH-UARS的再生性能及其变化规律,寻求系统所需的最佳内热量并明确其可能的影响因素。结果表明:IH-UARS系统存在最优的内热量范围,使其再生系统性能最佳;所需最优内热量随着再生溶液流量增大呈显著的对数增长,但受空气流量的影响较弱;在该研究中的标准工况下,IH-UARS所需最优内热量约为275~350 W。此外研究发现:内热量的增长有益于促进初始浓度较高的溶液进一步浓缩再生,如当IH-UARS中内热量增至800 W时,其初始浓度为36%的溶液比24%的溶液浓度增量指标改善幅度高37%。研究所得结果可对提高溶液再生性能及经济性提供积极参考。 相似文献
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Reliability based criteria are quite popular for optimal sensor network design. We present a modified definition of system reliability for sensor network design for two applications: reliable estimation of variables in a steady state linear flow process, and reliable fault detection and diagnosis for any process. Unlike the weakest-link based definition of system reliability in the literature, the proposed definition considers the entire system and is consistent with the reliability concept used in classical reliability literature. For each application, dual approaches for defining system reliability are proposed, and their analogy with the reliability problem in the classical reliability literature is established. Using examples and stochastic simulations, the advantage of using the proposed system reliability in contrast to the existing definition is illustrated. Part II of this series of articles presents methods for efficient generation of the system reliability function and its use in optimization-based approaches for designing optimal sensor networks. 相似文献
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Fault detection and isolation in water distribution networks is an active topic due to the nonlinearities of flow propagation and recent increases in data availability due to sensor deployment. Here, we propose an efficient two-step data driven alternative: first, we perform sensor placement taking the network topology into account; second, we use incoming sensor data to build a network model through online dictionary learning. Online learning is fast and allows tackling large networks as it processes small batches of signals at a time. This brings the benefit of continuous integration of new data into the existing network model, either in the beginning for training or in production when new data samples are gathered. The proposed algorithms show good performance in our simulations on both small and large-scale networks. 相似文献