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1.
采用热重分析法研究了城市污泥(SS)与小麦秸秆(WS)在220℃下共水热炭化(Co-HTC)产物水热炭(Hydrochar)的燃烧特性与反应动力学。对比分析水热炭从室温升至1 000℃的燃烧特性,采用KAS法计算燃烧过程中样品的活化能。结果表明,水热炭化后,污泥和秸秆的着火温度升高、失重率下降。随着混合物中WS质量分数从30%增加到70%,共炭化产物的综合燃烧特性指数从3.47增加到11.35,燃烧性能显著增强,且Ti和Tf之间的温度区间变窄。城市污泥与秸秆混合水热制备的生物质炭燃烧过程中存在协同作用,在320℃时协同作用最强。WS质量分数为50%时,水热炭燃烧的平均活化能达到最小值,为22.55 kJ/mol。 相似文献
2.
3.
采用高真空非自耗电弧熔炼炉对Ti-35Nb-2Zr-0.3O (质量分数,%)合金进行熔炼。运用OM、XRD、SEM、TEM和静态热机械分析仪对Ti-35Nb-2Zr-0.3O合金进行表征,研究冷轧形变对合金显微组织及热膨胀行为的影响。结果表明:Ti-35Nb-2Zr-0.3O合金在冷轧过程中产生应力诱发马氏体α"(stress-induced martensiticα",SIMα")相,并形成平行于轧制方向的强110织构。等轴晶组织的Ti-35Nb-2Zr-0.3O合金表现出正常的热膨胀行为。形变后,合金的热膨胀行为出现异常现象,轧制方向表现为负膨胀,负膨胀程度随着形变量的增加而增大,截面方向表现为大于固溶态的正膨胀。30%形变合金的轧制方向在室温到250℃具有Invar效应,这一现象归因于SIMα"相变、晶格畸变和110织构的形成。冷轧态Ti-35Nb-2Zr-0.3O合金在室温到110℃的异常膨胀归因于SIMα"相到β相的晶格转变,而在高于110℃的异常膨胀行为归因于ω相和α相的析出。 相似文献
4.
为了满足我国南方非油气主产区和天然气主要消费市场寻找有利盐矿建设盐穴地下储气库的需求,解决盐穴储气库库址筛选条件不清、建库条件评价的内容与深度不一致的问题,在分析国内外盐穴地下储气库资料的基础上,提出了地质、地表条件相结合的库址筛选原则,创建了盐穴地下储气库建库条件评价体系;然后利用上述筛选原则和评价体系对长江三角洲、中南地区、东南沿海等3大天然气主要消费市场的部分盐矿进行了筛选排序;进而对其中条件较好的淮安盐矿进行了建库条件评价。研究结果表明:①盐穴储气库库址筛选的原则包括构造、埋深、含盐地层厚度、氯化钠含量、顶板和储量等6项地质原则和地表条件、水源与卤水、与管网距离等3项其他原则,利用上述原则可以对筛选目标进行快速地优选排序;②建库条件评价体系包括对构造、含盐地层特征、密封性与稳固性、可溶性、储气规模以及地表条件等的综合评价。结论认为,所建立的评价新技术可以有效地指导盐穴地下储气库的选址与评价,为盐穴储气库的方案设计提供了依据和有力的技术支持,所提出的厚夹层利用先导性建议现场实施效果好;该项研究成果对于加快我国地下储气库的建设具有积极的意义。 相似文献
5.
我国盐穴储气库建库地质条件复杂,优选建库区域及层段是盐穴储气库高效建库的基础。以平顶山、淮安、安宁、楚州4座盐穴储气库为研究对象,针对不同建库区、不同建库层段、不同特征岩性开展岩心水溶组分分析化验,归纳了4座储气库建库地层水溶特性,分析了不同地区造腔影响因素,并提出相应建库对策:(1)平顶山加强夹层垮塌的控制和预测;(2)淮安采取水平井工艺避开厚夹层;(3)安宁采取防垢、除垢措施减小管道结垢对工程的不利影响;(4)楚州采取提高残渣有效空间动用率的方式增大库容。 相似文献
6.
正兖矿贵州能化有限公司五轮山煤矿把构建本质安全作为抓好安全生产的出发点和落脚点,树牢红线意识和底线思维,创新安全培训方式方法,着力提升广大员工的安全意识、安全技能、安全素质,推动安全培训贴近职工群众、融入作业过程、落实到生产现场,为矿井发展提供坚实的安全保障。在学习上求"新",丰富载体拓内涵。该 相似文献
7.
基于反向电场除尘原理,构建了反向电场电袋复合除尘实验装置,并实验测试了其对中位径1.49 μm气溶胶颗粒的捕集性能。该实验装置由预荷电器和带反向电场的袋式除尘器组成。反向电场电袋复合技术的除尘增效机理是,在反向电场对预荷电粒子的静电斥力减缓了预荷电粒子向滤袋的运动速度,且增加了滤料附近场强。实验结果表明:过滤风速越高,反向电场电袋复合除尘器相对于常规电袋复合除尘器的增效作用越明显;当过滤风速由 1.0 m/min增加到2.5 m/min,反向电场电袋复合的除尘效率相对于常规电袋复合的增效幅度由3.9%提升到11.8%,其压力损失比常规电袋复合除尘器的增加约5.0%;反向电场静电复合除尘技术能实现细颗粒物的高效控制,并能为反向电场工业应用提供技术支撑。 相似文献
8.
9.
主轴承作为风力发电机组的重要部件,一旦发生故障,会影响风力发电机组整机工作的发电性能,严重时故障甚至会造成停机,不仅影响发电量,更会产生高昂的维修费用。通过运用相关性分析,根据Pearson相关系数矩阵对原有的多个指标进行分析。然后运用主成分分析,首先对数据的原始特征预处理,得到6个主成分,然后将这6个主成分作为BP神经网络的输入,运用神经网络对风力发电机的主轴承进行预警。神经网络模型结果表明,该模型对风力发电机主轴承故障预警具有非常好的识别效果,基于主成分和神经网络对风力发电机主轴承故障预警对实现机组智能故障诊断,提高机组的运行效率具有十分重要的意义。 相似文献
10.