基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余使用寿命概率密度预测

通过预测锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)，可以对电池实现管理和维护，提升电池的耐用性和安全性。由于锂离子电池在使用过程中，不同的工况条件会增加锂离子电池RUL预测的不确定性，传统的点预测不能对电池的不确定性进行表达，因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的混合神经网络分位数回归的概率密度预测。该方法通过预测不同分位数条件下的电池容量，不仅可以利用中位数和众数对剩余寿命进行点估计，还可以利用核密度估计得到每个循环周期下电池的容量和剩余使用寿命的概率密度分布，为使用者提供更多有效的决策信息。     

LNG接收站关键设备调节特性动态模拟及PID控制器参数整定

针对液化天然气（LNG）接收站在工况变化时设备参数波动的问题，利用HYSYS软件，建立了LNG接收站工艺流程的动态模型。采用经验凑试法，分析了比例、积分、微分（PID）控制器的比例系数、积分系数和微分系数对储罐压力、再冷凝器液位和低压泵流量的影响规律，以减少LNG接收站运行中的波动性和不稳定性。结果表明，在储罐压力控制系统中，采用比例和积分控制，比例系数由1变为4时，恢复到设定值的时间可节省55.6%，并且在添加积分控制后可明显缩短恢复时间；再冷凝器液位控制系统中，在允许有静差的情况下，可采用纯比例控制，当比例系数由0.5变为5.0时，恢复到设定值的时间可节省62.9%，积分系数对液位控制的影响不明显；低压泵流量控制系统中，采用比例和积分控制，积分系数的变化对流量控制系统的影响较为明显，当积分系数由3.0减小为0.5时，恢复到设定值的时间可节省72.9%。最后给出了3个控制系统的推荐控制参数，可为LNG接收站中PID控制器参数的选取提供参考。     

建筑塔吊安装关键问题分析

在当前的建筑市场上,大型、高层建筑已经成为主流建筑,工程数量更是成批增加,随着工程建设现代化发展,工程机械设备在实际施工中发挥的作用越来越重大,尤其是建筑塔吊在提高施工效率、保证施工进度等方面做出了突出贡献,但是建筑塔吊积极作用的充分发挥,需要建立在塔吊高质量安装的基础之上,因此重点提升塔吊安装水平很有必要。基于此,本文全面细致地分析建筑塔吊安装的关键问题和应对策略,旨在促进建筑工程建设安全生产。     

疏水改性对浮选精煤助滤脱水的试验及模拟

疏水改性是降低浮选精煤水分，进而降低选煤厂总精煤水分的有效途径，而探究疏水改性药剂的作用机理则是进一步加强疏水改性、降低浮选精煤水分以及恰当选择疏水改性药剂的关键。为探索疏水改性对浮选精煤助滤脱水的作用，以孙疃选煤厂浮选精煤为研究对象，采用现代测试分析技术对浮选精煤的矿物组成和表面性质进行了表征分析，通过抽滤、离心脱水试验研究了不同疏水改性药剂对浮选精煤水分的影响，并采用分子动力学模拟方法分析了疏水改性药剂与浮选精煤表面的微观作用机理。试验结果表明：浮选精煤中黏土类矿物及石英等亲水性矿物的赋存易导致其水分偏高，使用药剂十六烷基三甲基氯化铵(1631⁺)对浮选精煤进行疏水改性后，能够明显降低浮选精煤水分且脱水效果稳定，且在药剂用量为100 g/t条件下脱水效果最佳，可使浮选精煤水分降低1.62个百分点。分子动力学模拟结果表明：1631⁺在精煤表面发生吸附时，碳链发生扭转，极性头基朝向表面，碳链朝向溶液，能较为均匀地吸附在煤表面，排开煤表面部分水分子，从而有助于降低精煤水分，这在理论上佐证了脱水试验结果。     

废轮胎梯级热解中试装置开发与产物特性分析

基于固定床管式热解炉对废轮胎热解产物性质进行了详细的研究和分析，根据热解产物特性针对性地提出了产物的改性提质方法，并基于该方法自主设计开发了一套适用于废轮胎高效能源资源化利用的梯级螺旋热解中试装置，以获得高品质热解产物。甲苯抽出物透光率和闪点分别是限制热解炭黑和热解油高效安全应用的瓶颈问题。本文开发的中试热解装置采用梯级热解技术和多级冷凝技术，可有效改善热解产物品质，所得热解炭黑甲苯抽出物透光率达到100%，热解油闪点达到76.5℃，均满足相应标准。同时，中试装置采用热解气循环燃烧供能的方案，可实现装置的热量自维持，显著降低工艺热解能耗。本文基于自主开发的中试梯级热解装置，解决了废轮胎热解产物高值化利用的瓶颈问题，以期为废轮胎热解技术规模化推广应用奠定基础。     

基于电化学阻抗谱的锂离子电池过放电诱发内短路的检测方法

锂离子电池内短路(ISC)是电池发生热失控的主要原因，电池内短路尤其是过放电导致的内短路初期产热不明显，电压变化小，很难通过常规的观察电、热特征的方法对其进行检测。随着电池内短路的演化，电池内部结构逐渐发生改变，这些电池内部的变化可以在对电池具有良好表征性的电化学阻抗谱中得到体现。该文分别对不同荷电状态(SOC)、不同温度和不同内短路程度的电池进行电化学阻抗谱的测量和研究，筛选检测电池内短路所需的特征参数。结果表明，电池电化学阻抗谱的欧姆电阻R_o基本不受电池温度(25～45℃)、SOC的影响，但是对电池内短路程度较为敏感。为便于检测，该文选择电化学阻抗谱中参数特性和大小都基本和欧姆电阻一致的1 000 Hz频率阻抗的实部作为特征参数，通过监测电池循环过程中特征参数变化趋势来判断电池是否发生内短路。经实验验证，监测1 000 Hz频率阻抗实部值变化的方法可有效检测出电池过放电诱发的内短路，该方法不影响电池的正常循环使用，限制条件少且准确性高。