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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
5.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
7.
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
9.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献
10.
为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度,基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性,设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线,以减少求解参数;并通过经验模态分解对数据进行分析,去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验,分别施加5~25 N的应力,通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明,实际腔长差随负载成正比,平均误差值为5.690%左右,可以准确获取 EFPI 的腔长。 相似文献