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消雾是人工影响天气的重要一部分。由于雾的存在,我们的现代交通(包括汽车、飞机、轮船等)的正常行驶都会受到严重的影响。本文首先从理论的角度分析了雾的形成原理,接着分别介绍了人工消除暖雾和消除冷雾的方法、科学实验以及对可能遇到的问题的讨论。为人工消雾提供了较为全面的参考依据。 相似文献
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消雾是人工影响天气的重要一部分。由于雾的存在,我们的现代交通(包括汽车、飞机、轮船等)的正常行驶都会受到严重的影响。本文首先从理论的角度分析了雾的形成原理,接着分别介绍了人工消除暖雾和消除冷雾的方法、科学实验以及对可能遇到的问题的讨论。为人工消雾提供了较为全面的参考依据。 相似文献
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《中国设备工程》2019,(23)
干湿联合机力塔是消雾机力通风湿冷塔的主要型式,其中干段换热器是影响消雾效果的重要因素。机力通风湿冷塔作为电站冷却的常用方式之一,具有冷却效果好、结构紧凑、占地小等优点。但是,机力通风湿冷塔在风筒的出口处是热饱和态空气,热饱和态空气与塔外的冷空气混合后,冷凝形成微小液粒,形成可见水雾,尤其在雨季、冬季和湿度较大的季节,就产生了白雾,一般称为白烟现象。随着环保意识的增强,人们不希望看到在城市及周边冷却塔冒着"白烟"(雾)的现象,白雾现象的发生已经难以适应某些地区对于环保的限制要求。本文主要介绍用于消雾塔干段换热器的数值模拟开发,为换热器能够应用在消雾塔的工程上提供了设计依据。 相似文献
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基于大气散射模型的单幅图像快速去雾 总被引:4,自引:1,他引:3
根据大气散射物理模型及光学反射成像模型,总结并分析了影响单幅图像去雾效果的3大因素,以实现对雾霾图像的快速去雾.基于光学原理,解释了暗影通道现象,从新的角度推导出了大气散射模型中各参数的求法.利用灰度开运算去除白色目标的干扰获得精确的环境光亮度,基于快速联合双边带滤波精确计算了大气散射函数,最后由光学反射模型计算了场景目标的反射率并有效截断至[0,1]区间.本方法可以消除天空及环境光线的影响,能真实复原场景的色彩和清晰度.仿真结果表明,对分辨率为576×768的图像处理时间仅为0.517 s,且视觉效果和客观指标比现有算法均有不同程度的提高.与现有图像去雾算法相比,本文提出的参数计算方法提高了运算速度、场景适应能力和复原效果. 相似文献
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空气压力对油雾发生器雾化特性的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
采用计算流体力学软件FLUENT对油雾发生器内部流动现象及雾化现象进行数值模拟,研究在一定温度条件下空气压力及油雾出口压力对油雾平均粒径、油耗量、气耗量的影响.计算结果表明:空气压力越大,油滴平均直径越小,油耗量先增大,后减小,气耗量增大;油雾出口压力越大,达到最大油耗量的空气压力越大,并且达到的最大油耗量越大,油雾出口压力对气耗量影响较小. 相似文献
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油雾润滑技术系统介绍及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了油雾润滑技术的特点、油雾润滑设备的主要组成、油雾量的计算、油雾润滑系统的选择与应用以及影响油雾润滑性能的主要因素等问题,并指出使用油雾润滑系统之后,可获得极大的收益。 相似文献
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远战红 《机电产品开发与创新》2008,21(5):101-102
主要从油雾润滑系统的机理、特点、可行配置以及应用进行了讨论,可以发现油雾润滑系统对减轻人工劳动强度,减少设备故障,延长设备运转周期以及降低运行成本等方面都有非常明显的促进作用,尤其适用装置规模大,集中程度高,人员少的新建炼化装置,具有很好的应用前景。 相似文献
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<正>用于设施农业生产的专用塑料薄膜对大棚农作物的生长,增产及增收具有重要作用,其透光率,保温,消雾性,无滴性,抗拉及耐老化方面的性能均优于普通农膜。棚膜在性质上有很多相同、差异之处,因而使用效果也有差异。目前,在我国北方常用棚膜主要有以下类别:1棚膜种类及特点1)聚氯乙烯(PVC)棚膜夜间保温性强,具有较好的透光性,耐高温日晒,抗张力、伸长力强,较耐用,雾点较轻,折断或撕裂后,易粘补,适合做夜间保温性要求高的温室、大棚及中小拱棚的 相似文献
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结合最小滤波和引导滤波的暗原色去雾 总被引:4,自引:0,他引:4
用基于暗原色信息的去雾方法处理雾化图像时,需要考虑消除景深边缘处的白色晕块并降低修复透射率过程所耗费的时间。为了既能够有效地去除白色晕块又能够降低修复透射率的处理时间,本文分析了最小滤波和引导滤波分别用于修复透射率的优缺点,提出了采用最小滤波和引导滤波相结合的方法来修复透射率。该方法综合了两者的优点,同时又弥补了各自的不足。较之于软抠图法,不仅有效消除了白色晕块,并且大大地降低了透射率处理时间,提高了处理效率。另外,针对传统暗原色去雾方法的缺点进行了改进。根据天空区域像素亮白的特性,将颜色和大气光相近的像素视为天空区域像素,然后对其进行颜色原值保留处理,从而有效地消除天空区域颜色的失真和跳变,从整体上改善了去雾复原图像的视觉效果。 相似文献
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针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约导致颜色失真等问题,本文提出了一种基于HSI颜色空间的深度学习多尺度卷积神经网络单幅图像去雾方法,即通过设计深度学习网络结构来直接学习雾天图像与其无雾清晰图像色调、饱和度和亮度之间的映射关系,从而实现图像去雾.该方法首先将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,然后设计了一个端到端的多尺度全卷积神经网络模型,通过色调H、饱和度I、强度S三个不同的去雾子网分别进行多尺度提取,深度学习得到有雾图像与清晰图像之间的映射关系,从而恢复出无雾图像.实验结果表明,本文方法对于雾天图像具有良好的去雾效果,在主观评价和客观评价上均优于其它对比算法. 相似文献