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前言鸡西发电厂工业用水取自穆棱河河床潜流水,近年来每到2~3月份供水系统开始发生不明微生物大量繁殖现象,一直持续到4~5月份。由此造成供水滤网及汽轮机冷油器堵塞,严重地影响了机组的正常运行。另外微生物还沿管网进入饮用水中,对人体造成潜在的危害。因此研究解决微生物污染已成为一项刻不容缓的课题。l工业用水系统调查鸡西发电厂取水泵站基本上沿穆棱河布置,以河床潜流水为水源。共有4口水井,潜流水经渗渠流入集水井,经泵站打回厂内,取水总量约为1000t/h,供水情况见表1。集水井上游主要污染源有石墨厂、洗煤厂、煤气厂、… 相似文献
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某夏热冬冷地区卷烟厂空调机组除湿工况时系统能耗最大,采用一次回风需要大量的再热能量。基于热湿独立处理的理念及烟厂现有设备改造工程量,提出了表冷器分置、热湿分控方案。并根据烟厂所在城市的气候特征,分析了改造方案的节能潜力,发现可节能25%的制冷量和31.5%的再热能耗。在分析的基础上,对卷烟厂空调机组进行了改造,并连续监测了除湿工况季(5月15日~6月16日)的耗能,通过每隔24小时切换一次新老系统并测试能耗,发现改造后的系统冷冻水制冷量和蒸汽节能量分别节约了21%和29%,节能效果显著。表冷器分置、温度分控方案具有巨大的节能改造潜力。 相似文献
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为了提高单通道语音分离性能,该文提出基于深度学习特征融合和联合约束的单通道语音分离方法。传统基于深度学习的分离算法的损失函数只考虑了预测值和真实值的误差,这使得分离后的语音与纯净语音之间误差较大。该文提出一种新的联合约束损失函数,该损失函数不仅约束了理想比值掩蔽的预测值和真实值的误差,还惩罚了相应幅度谱的误差。另外,为了充分利用多种特征的互补性,提出一种含特征融合层的卷积神经网络(CNN)结构。利用该CNN提取多通道输入特征的深度特征,并在融合层中将深度特征与声学特征融合用来训练分离模型。由于融合构成的特征含有丰富的语音信息,具有强的语音信号表征能力,使得分离模型预测的掩蔽更加准确。实验结果表明,从信号失真比(SDR) 、主观语音质量评估( PESQ)和短时客观可懂度(STOI)3个方面评价,相比其他优秀的基于深度学习的语音分离方法,该方法能够更有效地分离目标语音。 相似文献
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本文通过分析平板热管散热器工作原理建立系统热阻模型,计算分析不同结构参数诸如平板热管蒸汽腔厚度,翅片厚度,间距及高度,以及相关外部参数诸如热源尺寸和风速对于传热性能的影响。据此进行相关结构优化计算并提出设计建议。与传热数值模拟结果对比,验证了采用热阻模型计算的准确性,为工程设计提供一定的理论基础。 相似文献
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采用实验的方法,研究氢气泄露时的扩散与混合的特性,并探究环境温度、 湿度等对氢气浓度分布的影响.使用氦气代替氢气在环境舱中进行垂直向上的泄露实验,实验结果表明,当处于无障碍空间的氦气在发生短时间定流量的泄露时,将在泄露口周围形成一个稳定的浓度场,环境温度、 湿度的变化会都对空间中氦气浓度的变化速率产生影响.泄露口周围氦... 相似文献
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