基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测

提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。     

分布板压降对流化状态的影响

本文分析了分布板压降对流化状态的影响.提出了避免床层发生局部死床和沟流的数学模型.划分了在床层中发生沟流、局部死床和完全流态化的区域.为分布板的合理设计提供了新的依据.     

气液固三相并流系统流型的混沌识别

运用确定性混沌分析技术，研究了气液固三相并流系统散式鼓泡流、聚式鼓泡流、柱塞流、泡沫流及环状流压力波动信号的混沌动力学行为。结果表明，吸引子可以用来表征气液固三相并流系统的动力学行为，混沌特征参数相关维D2和K熵可以用来定量识别以上五种流型。以混沌定量识别为基础，给出了三相并流系统的流型图。     

气固循环床提升管内的局部颗粒浓度及流动发展

采用反射式光纤浓度探头对f100mm×15.1m循环床提升管8个轴向截面上11个径向位置的局部颗粒浓度进行了测量, 分析研究了颗粒浓度径向分布的不均匀性及其沿轴向的发展变化。结果表明:提升管内气固两相流的发展并不同步,而是一个由核心区向边壁区逐渐扩展,并最终达到总体充分发展的过程,该过程主要受边壁区发展过程所控制;相对于核心区,边壁区的发展不仅显著缓慢,而且受操作条件的影响也较显著。实验还发现:在颗粒加速段,无因次颗粒浓度的径向分布不具有相似性,不仅与径向位置有关,而且还与床层截面高度有关。     

超细粉流化机理和团聚现象的探讨

在直径60mm的流化床中，以SiO2和TiO2超细粉为原料，考察了粉体物性、粉体填充状态和空气湿度等因素对超细粉流化行为和聚团性质的影响，结果表明：超细粉的流态化经历了活塞流、过渡区和聚团流化3个阶段；聚团的流化行为与大颗粒相似；初始填充状态对超细粉流化行为和聚团大小有重要影响，松填充有利于减小聚团尺寸和减少颗粒夹带，提高流化质量；并结合粉体层受力分析，对超细粉的流化机理和团聚现象进行了探讨。     

烟草香味物质的样品前处理和分析方法研究进展

本文论述了烟草香味成分的样品前处理和分析方法的国内外研究进展，为烟草香味成分的研究、卷烟的产品设计提供了研究方法和信息。     

外循环反应器停留时间分布的计算(摘要)

<正> 本文结合丁基橡胶中试聚合流程对外循环反应器的停留时间分布进行了分布和计算,推导了下列类型外循环反应器停留时间分布的计算公式: 1.单釜有外循环的反应器:     

一种改进的混合遗传算法人工神经网络及其应用

采用自适应交叉变异、最优保存、局部寻优的遗传算法，避免了BP神经网络在训练过程中收敛于局部极小点的缺陷，并将其对神经网络的权值和阈值进行优化，从而提出了一种改进的混合遗传算法神经网络模型。该算法首先对一给定的神经网络结构，采用自适应交叉变异和最优保存策略对神经网络进行优化；然后采用局部寻优策略进一步克服神经网络学习算法的早熟问题。采用上述三种优化策略的神经网络模型对三元混合物溶液的物性和烟叶质量进行预测。试算结果表明，与实验值相比，预测结果良好。     

静态吸附法评估膜对油的亲和性

膜对油的亲和性是表征膜的重要指标之一。本文以油粒在微滤膜上吸附性污染的机理及影响因素为基本依据，实验测定了亲油或亲水性不同的几种微滤膜的静态吸附量。研究表明，该吸附量与膜的亲油或亲水性具有明显的关系，膜对油的静态吸附量可表征微滤膜对油的亲和性，该方法简便、实用。     

循环流化床提升管中颗粒速度的径向分布及其沿轴向的发展

采用5光纤速度探头对f100mm?5.1m循环床提升管8个高度截面上11个径向位置的局部颗粒速度进行了实验测试,并采用径向不均匀指数(RNI)对颗粒速度径向分布的不均匀性及其沿轴向的变化进行了定量描述。研究结果表明:在高气速、高颗粒循环量操作时,操作条件对颗粒上升速度和下降速度的径向分布的影响在加速段和充分发展段呈现出不同的规律;颗粒上升速度和下降速度沿轴向的变化在核心区和边壁区也表现出不同的趋势。当颗粒循环速率大于200 kgm-2s-1时,颗粒的加速段长度大大延长,以至于大于提升管的高度(15.1m)。颗粒速度径向分布的不均匀性沿轴向是逐渐增大的,并且与截面平均颗粒速度存在很强的相关性。