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13.
为了研究循环流化床(CFB)锅炉燃用无烟煤时床温及选择性非催化还原(SNCR)脱硝对于NO和N2O排放的影响,在1 MW CFB试验装置上开展了试验研究。结果表明:床温由880 ℃提高到970 ℃,NO排放质量浓度由119.5 mg/m3上升到226.0 mg/m3,N2O排放质量浓度由216.0 mg/m3降低到102.2 mg/m3;在氨氮摩尔比(NSR)为0~3.7之间,随着NSR的提高,脱硝效率从0上升到50.72%;进一步提高NSR到5.2,脱硝效率升至53.61%,增加较为缓慢;随着NSR从0提高到1.7,N2O排放质量浓度由84.3 mg/m3上升至118.3 mg/m3,增长较为缓慢;进一步提高NSR至2.0,N2O排放质量浓度上升至187.7 mg/m3,增长速度提高;继续提高NSR至5.2,N2O排放质量浓度上升至381.4 mg/m3;CFB锅炉采用以尿素为还原剂的SNCR脱硝工艺时,单纯通过加大NSR来提高脱硝效率不仅效果有限,过量喷入的还原剂会造成N2O排放量的显著提高。 相似文献
14.
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Qingna Gong Songtao Cao Yu Zhou Ruixin Wang Weizhou Jiao 《International Journal of Hydrogen Energy》2021,46(41):21442-21453
Ni2P nanoparticles and CdS nanorods were grew together on a mesoporous g-C3N4 through a facile in-situ solvothermal approach. Under visible light (λ > 400 nm), the as-prepared ternary PCN–CdS-5% Ni2P composite displays a high H2 evolution rate with 2905.86 μmol g?1 h?1, which is about 14, 18 and 279 times that of PCN–CdS, PCN–Ni2P and PCN, respectively. The enhanced photocatalytic activity is mainly attributed to the improved separation efficiency of the photocarriers by the type II PCN–CdS heterojunction and the effective extraction of photogenerated electrons by Ni2P. Meanwhile, Ni2P acts as co-catalyst to provide the photocatalytic active site for hydrogen reduction. In addition, PCN–CdS-5% Ni2P composite exerts good stability in 12-h cycles. 相似文献
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18.
Zhijiang Li Yingping Zheng Liqin Cao Lei Jiao Yanfei Zhong Caiyi Zhang 《Color research and application》2020,45(4):656-670
Image color clustering is a basic technique in image processing and computer vision, which is often applied in image segmentation, color transfer, contrast enhancement, object detection, skin color capture, and so forth. Various clustering algorithms have been employed for image color clustering in recent years. However, most of the algorithms require a large amount of memory or a predetermined number of clusters. In addition, some of the existing algorithms are sensitive to the parameter configurations. In order to tackle the above problems, we propose an image color clustering method named Student's t-based density peaks clustering with superpixel segmentation (tDPCSS), which can automatically obtain clustering results, without requiring a large amount of memory, and is not dependent on the parameters of the algorithm or the number of clusters. In tDPCSS, superpixels are obtained based on automatic and constrained simple non-iterative clustering, to automatically decrease the image data volume. A Student's t kernel function and a cluster center selection method are adopted to eliminate the dependence of the density peak clustering on parameters and the number of clusters, respectively. The experiments undertaken in this study confirmed that the proposed approach outperforms k-means, fuzzy c-means, mean-shift clustering, and density peak clustering with superpixel segmentation in the accuracy of the cluster centers and the validity of the clustering results. 相似文献
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