新型“U”型板溶气气浮装置浓缩生化污泥的应用

介绍新型"U"型板溶气气浮装置以及"U"型板的工作原理,重点分析"U"型板溶气气浮对生化污泥的浓缩效果。在不同的污泥负荷、溶气回流比、PAC以及PAM加药量的情况下,进行气浮中试试验,寻找最佳的试验工况。试验结果表明,当污泥负荷为57 kg/(m^2·h)、溶气回流比为35%、PAC加药量为30 mg/L、PAM加药量为8 mg/L时,气浮出泥的污泥含固率能稳定在5.55%左右,"U"型板溶气气浮对生化污泥的浓缩效果很好。这对实际生产中气浮工艺取代二沉池以及重力浓缩池提供了现实可行的指导意义。     

基于流固耦合作用的上悬式离心机转鼓解析动力学建模

以上悬式离心机转鼓为研究对象,应用有限单元法将转鼓壁划分为板单元,将糖膏划分为三棱柱单元,充分考虑转鼓和糖膏的流固耦合作用,建立反映转鼓与糖膏流固耦合关系的解析动力学模型,比较转鼓在考虑流固耦合作用下和不考虑流固耦合作用的振动模态,分析流固耦合对转鼓振动模态的影响。研究表明,所建上悬式离心机转鼓解析动力学模型反映了系统参数与其动态性能之间的内在关系。同时,由于考虑系统的流固耦合特性,增加了附加质量矩阵,从而对系统的固有频率产生重要影响,为了避免转鼓系统产生共振现象,确定系统的工作频率范围时,应该考虑流固耦合作用的影响。     

变速器壳体模具设计

变速器壳体几何形状和内腔结构复杂,铸件内外表面质量要求高,适合消失模铸造工艺. 1 结构分析 变速器壳体,轮廓尺寸为:273 mm×368 mm×296 mm,重量为21 kg,呈圆筒状,没有复杂的内腔结构.材质为HT200,壁厚8 mm.如图1.     

GA辅助BP神经网络预测催化裂化装置汽油产率

催化裂化反应-再生系统是一个高度非线性和强耦合的操作系统,用传统建模方法很难描述。鉴于人工神经网络(ANN)非线性预测和自学习自适应能力强,而遗传算法(GA)全局寻优能力强的特点,将两者结合,先通过GA寻得BP神经网络最优的权值和阈值初值,再赋予BP,从而改善BP模型随机不确定选择初值的方法,提高其映射精度。以某炼油厂2.8Mt/a MIP装置反应-再生系统为研究对象,选取第一反应区温度、第二反应区温度、第一再生器温度、第二再生器温度、反应器压力、再生器压力等6个变量为神经网络的输入变量,汽油产率为输出变量,建立6-11-1的BP神经网络,并采用GA来对BP神经网络的权值和阈值进行优化。结果表明,未经GA优化时BP神经网络对催化裂化汽油产率的预测数据的均方误差为5.16,而经GA优化后预测数据的均方误差为4.92。     

发电机中间过热时间常数对电力系统频率动态过程仿真影响

针对电网频率质量造成的电网崩溃事故,讨论了单机带综合负荷系统模型引入蒸汽容积效应环节后,过热环节中发电机中间过热时间常数对系统频率动态仿真的影响。制定了轨迹评价指标,并通过仿真的方法获得发电机中间过热时间常数变化与轨迹评价指标变化的关系。实例验证:引入蒸汽容积效应环节后,发电机中间过热时间常数对于频率仿真曲线回升斜率的校核效果优于调差系数的效果,有利于电力技术人员在电网事故后,对电网频率动态过程进行再现分析。     

电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有很大影响,准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性、稳定性、经济性,随着电力市场的建立与发展,负荷预测将发挥越来越重要的作用。简述了电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的负荷预测方法进行分类,介绍了各种预测方法的原理,讨论了各种方法的优点与不足之处。最后,对电力系统负荷预测方法未来的发展方向做出了展望。     

远红外辅助热泵干燥食用玫瑰花瓣及产品品质分析

为了探究远红外辅助热泵干燥食用玫瑰花瓣的可行性以及远红外辅助热泵干燥对食用玫瑰花品质的影响。本文以远红外辅助热泵技术干燥食用玫瑰花瓣,研究不同热泵温度（40、50、60 ℃）和远红外辅助方式（远红外分别在热泵干燥的全程、前程或后程辅助）下的干燥特性,以及对玫瑰花瓣品质和生物活性成分的影响。结果表明,热泵温度60 ℃条件下干燥45 min时,单位能耗除湿量最大,为2.73 g/(kW·h),确定该时刻为划分干燥前程和后程的时间点。当热泵温度60 ℃,远红外功率4 kW,采用远红外后程辅助热泵干燥时,干燥时间最短,总能耗最低,干燥120 min后湿基含水率为11.59%。与单一热泵干燥相比,干燥时间缩短33.33%,总能耗降低36.18%,产品原花青素、维生素C和多糖成分均得到较好保持,DPPH自由基清除率最高,且更接近于新鲜玫瑰花的色泽。利用tian model方程可以较好地拟合玫瑰花瓣在远红外辅助热泵干燥过程中的水分含量变化。研究表明远红外辅助热泵技术干燥食用玫瑰花瓣安全、高效,能耗较低,产品品质高,该技术有望在行业内试行推广。     

基于计算吞吐量最大化的能量采集边缘计算系统在线资源优化配置

在基于可再生能量收集技术的移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统中,可再生能量到达和计算卸载无线信道呈现较强的时空变化特性,因此该系统的无线及计算资源管理与用户任务计算之间存在着动态适配的挑战。针对此类问题,本文研究多时隙多用户的能量采集边缘计算系统,建立可再生能量随机到达和无线信道模型以及预测误差模型,以系统总计算吞吐量最大化为准则,通过逐时隙联合优化用户本地计算和计算卸载模块,提出了一种在线滑动窗设计方案, 需要通过调整滑动窗长度M来实现。该方案逐时隙求解凸优化问题,基于离线资源动态管控的最优结构,实时制定资源管理策略,具有较低的计算复杂度。仿真实验结果表明,提出的在线滑动窗设计方案在系统计算吞吐量性能方面优于已有的基准方案,并在对抗信道/能量状态信息预测误差方面有较好的鲁棒性能。     

基于CCA-LSSVM在线检测流化床平均粒径

平均粒径是气固流化床聚合工艺的重要参数,传统的方法难以在线取样和检测.流化床声波信号易于采集,在线检测优势明显.本文基于小波包分析,从声波信号中导出与粒径相关的尺度和频率分量,构成能量模式,并以分类相关成分分析从中提取分类能力很强的特征,并排除复共线性,由此构建最小二乘支持向量机分类器用于粒径识别,其拟合和预测性能良好.应用于聚乙烯流化床实例,效果令人满意,其中半对半策略效率更高,值得推荐.     

化工热力学与石油化工节能

节能需要有科学的理论作为指导。文章重点讨论化工热力学分析方法与节能的关系,并进一步阐述了在石油化工领域如何利用化工热力学方法进行能源的有效利用。