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1.
The present study is concentrated on the application of electric and magnetic fields on the longitudinal porous fin with power-law-dependent heat transfer coefficient, surface emissivity, and heat generation. The porosity parameter controls the amount of empty spaces or voids in the porous fin and its practical value lies in the range 0ϕ1. In industrial application, the heat transfer coefficient is governed by a power law and its specific value defines a certain heat transfer process. The heat generation and surface emissivity of the longitudinal porous fin are assumed to be varied according to the power law and the whole fin is under the influence of an external electric field. The resulting nonlinear equation is solved by the classical Adimian decomposition method (ADM) and the obtained solutions are verified further by the finite difference method (FDM). It has been found that both ADM and FDM are in good agreement for lower values of thermophysical parameters. The effects of power index of heat generation, surface emissivity, and heat transfer coefficient parameter on the temperature distribution, heat flux, and efficiency are analyzed at different values of the porosity parameter comprehensively.  相似文献   
2.
Hydrogen peroxide (H2O2) has been listed as one of the 100 most important chemicals in the world. However, huge amount of residual H2O2 is hard to timely decomposed into O2 and H2O under acidic condition, easily resulting in explosion hazard. Here, we reported a core–shell structure catalyst, that is graphene with Co N structure encapsulated Co nanoparticles. Co N graphene shell serves as the active site for the H2O2 decomposition, and Co core further enhance this decomposition. Benefiting from it, the H2O2 decomposition were close to 100% after 6 cycles without pH adjustment, which increased 6 orders of magnitude compared with no catalyst. At the same time, the O2 generation reached 99.67% in 2 h with little metal leaching, and ·OH has been greatly inhibited to only 0.08%. This work can cleanly remove H2O2 with little deep oxidation and protect the process of H2O2 utilization to achieve a safer world.  相似文献   
3.
基于水资源生态足迹模型,结合水资源生态承载力和生态盈亏指数,讨论了辽宁省人均水资源生态足迹的时空特征,并采用 LMDI模型对辽宁省2010—2019年水资源生态足迹变化的影响因素进行分析。结果表明:①辽宁省人均水资源生态足迹在时间变化上较稳定,各用水账户占比大小依次为农业、工业、生活和生态环境用水;在空间分布上呈现出较大差异,仅丹东市、铁岭市、鞍山市、本溪市和葫芦岛市为生态盈余状态,其他行政区均出现不同程度的生态赤字,盘锦市最为严重,水资源生态状况也较差;②在辽宁省及各行政区人均水资源生态足迹的构成上,除本溪市为工业用水占比最高以外,辽宁省与其他各市都以农业用水为主,其次为工业用水,生活用水和生态环境用水占比较低但均有小幅提升;③通过因素分解得出经济因素是推进水资源生态足迹增长的主导因素,结构因素和人口因素对生态足迹变化的影响比较小,技术因素有效抑制了水资源生态足迹的快速增长。  相似文献   
4.
5.
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。  相似文献   
6.
徐明  邵明飞  刘清雅  段雪 《化工进展》2022,41(3):1121-1124
无机金属碳酸盐是一类具有高附价值和地球储量丰富的矿物质资源,且碳酸盐热分解是制备金属氧化物的主要途径。但是,该类反应通常需要在高温、氧气气氛下焙烧获得,从而造成大量二氧化碳排放,与其相关的碳排放总量超过了全国工业碳排放的50%。为了解决这一问题,无机金属碳酸盐加氢热分解逐渐引起关注。本文首先介绍了碳酸盐加氢热分解的研究进展,进一步结合本文作者课题组近期关于电解水制氢和碳酸盐加氢还原的最新成果,提出电解水制氢耦合碳酸盐还原的观点,其有望成为制备金属氧化物的新型技术路线,对我国重排放过程工业的减排增效具有借鉴意义。  相似文献   
7.
碾压速度是评价压实质量的重要指标,但在监控过程中,碾压速度易受施工环境、定位漂移等干扰而出现异常检测值,影响压实质量的评价精度,但目前还缺乏对碾压速度异常值检测与修正的相关方法研究。为保障碾压速度的数据质量,结合碾压速度的时序变化特征,利用Kmeans算法初步定性检测异常值,弱化异常值对经验模态分解(EMD)结果的影响,并基于EMD实现对异常值的精细定量检测,提高异常值检测的精度;进而利用经混沌种群初始化、非线性收敛因子、自适应惯性权重与鲶鱼效应-黄金正弦改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化Elman神经网络,并构建碾压速度异常值修正模型,实现对碾压速度异常值的修正。将本文方法应用于西南某大型水电工程,结果表明:Kmeans算法与EMD的联合作用相比箱线图法可更高精度地检测碾压速度中的异常值;IWOA-Elman神经网络预测值与真实值的相关系数达到0.907 75,相比常规模型不仅可以更好地确保数据的完整性与可靠性,还可以为压实质量的高精度评价奠定良好的数据基础。  相似文献   
8.
船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。  相似文献   
9.
氢能作为二次能源在可再生能源和化石能源发展中将发挥重要的桥梁和纽带作用,但其推广应用受限于氢气储存成本高和运输效率低等因素。采用氨作为储氢载体,其储氢密度高、运输技术成熟,方便分布式现场制氢就地供应,避免氢气储运带来的困扰。氨载氢技术推广应用关键在于氨分解催化剂的发展水平。对近年来用于氨分解的Ru基催化剂、非贵金属催化剂、双金属催化剂和氮化物/碳化物催化剂研究进展进行总结,分析了各种催化剂上氨分解的反应机理以及活性金属、载体、助剂和制备方法对催化剂物化性质和催化性能的影响,指出了不同类型催化剂的优势和不足,并对其未来研究方向进行了展望。  相似文献   
10.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。  相似文献   
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