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1.
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3.
有机朗肯循环(Organic Rankine Cycle,ORC)可实现中低温热能的有效利用,但其热利用效率仍可进一步提高,而内置换热器的使用可有效提高循环的热利用效率。因此,文章构建了内置换热器ORC系统的热力学模型。研究了当蒸发温度变化时,R600,R601a,R236ea,R245fa,R245ca,R123,R600a,R114和R142b对内置换热器ORC系统性能的影响,并比较了内置换热器ORC系统与传统ORC系统的净输出功率和热效率。结果表明:在最优蒸发温度下,采用R236ea的内置换热器ORC系统净输出功率大于其余工质,为32.40 kW,其比第二最大净输出功率R600a系统相对增大1.16%;采用R601a的内置换热器ORC系统的热效率最大。内置换热器ORC系统的最大净输出功率及热效率均较传统ORC系统显著增大。 相似文献
4.
针对废旧纺织品循环利用中聚酯纤维、棉纤维混纺纱线结构紧密缠绕,难以分离而无法加工的问题,采用环境友好的草酸体系选择性水解混纺织物中的棉纤维,从而释放聚酯纤维实现有效分离,并对草酸体系分离工艺进一步优化。研究表明:与无机酸相比,在相同反应条件下,草酸可达到与盐酸相当的分离效果且所得聚酯纤维形态更完整,棉纤维水解程度更低,水解产物分布更窄;在草酸浓度为0.07 mol/L、反应温度为130℃、反应时间为3 h的条件下,聚酯/棉混纺织物的分离效果最优;其中棉纤维水解为纤维素材料,得率为91.46%,另有小部分水解为葡萄糖或低聚糖;聚酯纤维回收率高达99.28%,且保留了原有聚酯纤维的性能,可直接生产加工;该反应体系可循环利用多次,实现了废旧聚酯/棉混纺织物的高效综合利用。 相似文献
6.
以减压渣油为原料,催化裂化加氢重循环油和工业馏分油窄馏分为供氢溶剂,采用溶剂脱沥青-液相加氢组合工艺,可将减压渣油高效转化为轻质油。结果表明:焦化蜡油(410~430 ℃)、FCC油浆(450~470 ℃)、糠醛抽出油(430~450 ℃)、重循环油(410~430 ℃)窄馏分的供氢能力依次为2.28,2.61,4.86,2.73 mg/g,远低于四氢萘(7.90 mg/g),而加氢重循环油(0.948 7 g/cm3)供氢能力(7.42 mg/g)与后者相近;采用组合工艺,以加氢重循环油为供氢溶剂,减压渣油的综合转化率为90.84%,轻质油收率(质量分数)可达89.35%,焦炭得到有效抑制。 相似文献
8.
为研究软、硬两种煤样的疲劳损伤差异性,采用等幅三角波循环加卸载方式进行循环载荷试验,通过对比分析两种煤样的力学特性和声发射参量的差异,揭示软、硬煤样的疲劳损伤机制。试验结果表明:循环载荷下,软煤煤样出现连续的滞回环,硬煤煤样的滞回环基本重合。声发射参量均表现出明显的循环特性,整个试验过程中,硬煤煤样的峰值振铃数相当,软煤煤样呈现“先稳定后依次降低”的规律;硬煤煤样的声发射累计能量和撞击数呈“阶梯状直线上升”趋势,而软煤煤样出现明显的“转折点”。声发射参量的动态变化表明循环载荷下软、硬煤样的损伤演化过程存在明显差异,进而为不同煤体破裂机理研究及煤岩动力灾害的预测和防治提供指导依据。 相似文献
9.
过程流程模拟中广泛应用的序贯模块法处理循环物流系统存在很多困难,如断裂流股的选择、迭代方程的收敛性等。基于稳定性理论解决循环物流系统的流程模拟问题,首先根据化工单元装置的模型方程将其分为正向模型和反向模型,并将循环物流中的变量定义为迭代变量和收敛变量;然后在收敛变量处将循环物流的流股断裂,迭代变量分别通过正向模型和反向模型计算收敛变量,二者的偏差通过增益系数对迭代变量进行修正,进而得到迭代方程;最后,利用控制理论中的稳定性理论来确定迭代方程的增益系数,将迭代方程线性化,采用劳斯判据确定增益系数的稳定范围,当增益系数位于稳定范围以内时,迭代方程必然收敛。催化裂化装置反应-再生系统因催化剂循环的存在而成为典型的循环物流系统,本文将反应器作为正向模型,再生器作为反向模型,以再生温度和再生催化剂含碳量作为迭代变量,构造了催化裂化装置反应-再生系统流程模拟的迭代方程,利用稳定性理论找到增益系数的稳定范围,保证流程模拟计算必定达到收敛,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
10.
链路质量预测可以为上层路由协议选择高质量的无线链路进行通信提供依据。采用手肘法优化的K-means++算法,在此基础上自适应划分链路质量等级;选择RSSI均值、LQI均值以及SNR均值作为链路质量参数;基于Catboost评估链路质量,采用网格搜索法优化CatBoost超参数;使用滑动时间窗口得到链路质量时间序列样本集,使用 GRU提取链路质量的时序信息,将时序信息输入支持向量回归预测得到下一时刻链路质量等级。在室内、走廊以及停车场三个场景下实验表明,与基于小波神经网络、循环神经网络和随机向量函数链等方法构建的链路质量预测模型相比,本文提出的方法有更高的预测准确率。 相似文献