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汽包锅炉在化工生产过程中主要用于供应蒸汽,其炉水品质直接影响设备的运行效率与安全。为了科学有效地控制炉水品质,实现锅炉排污自动化,本文采用化学成分在线测控模块计算炉水二氧化硅、磷酸根、电导率、PH值,将炉水指标控制至某一平稳值中,同时借助排污流量测量与控制模块工具,解决了气液两相状态下锅炉水“测不准”的问题,在分布式控制系统下控制炉水指标,实现了根据炉水溶解固形物的量来设定锅炉排污量的目标,提高了精准排污能力和自动化程度。实践证明,锅炉排污量每增加1%,循环水损失1%,燃料消耗增加0.12%~0.18%。本系统有效解决了锅炉排污量不准确和自动化程度低的问题,提高了汽包锅炉运行的安全性和经济性,且为设备的数字量化管理提供了科学的支撑。 相似文献
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目的 在脑科学领域,已有研究借助脑功能核磁共振影像数据(functional magnetic resonance imaging,fMRI)探索和区分人类大脑在不同运动任务下的状态,然而传统方法没有充分利用fMRI数据的时序特性。对此,本文提出基于fMRI数据计算的全脑脑区时间信号(time course,TC)的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)方法(TC-GRU)进行运动任务分类。方法 基于HCP(human connectome project)数据集中的100个健康被试者在5种运动任务中分两轮采集的1 000条fMRI数据,对每种运动任务计算每个被试者在各脑区(共360个脑区)的时间信号;使用10折交叉验证方案基于训练集和验证集训练TC-GRU模型,并用构建好的模型对测试集进行测试,考察其对5种运动任务的分类能力,其中TC-GRU在各时刻的输入特征为全脑脑区在对应时刻的TC信号幅值,通过这样的方式提取全脑脑区在整个时间段的时序特征。同时,为了展示使用TC-GRU模型可挖掘fMRI数据中更丰富的信息,设计了多个对比实验进行比较,利用长短期记忆网络(... 相似文献
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