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61.
基于化学活性颗粒强化气液吸收机理,建立了磷石膏悬浮液强化氨法烟气CO2捕集模型。以液膜内量纲一传质距离λ*为特征参数,增强因子E=1/λ*+qβλ*/2。用恒温反应器在不同搅拌转速及磷石膏颗粒固含量下实验测定CO2吸收增强因子对模型进行检验,结果表明:随颗粒固含量由5%增加到30%(质量分数),增强因子由1.69增加到2.10;而随搅拌转速从150 r·min-1增加到300 r·min-1,增强因子仅由1.75略增到1.80,表明磷石膏颗粒固含量及溶解速率是影响增强因子的控制性因素。实验结果与模型预测值吻合良好, 偏差小于10%。 相似文献
62.
64.
65.
加权概念格的渐进式构造及其关联规则提取 总被引:1,自引:2,他引:1
概念格的每个结点本质上是一个最大项目集,非常有利于关联规则的提取。然而目前对于概念格的研究,一般都假定由属性集所组成概念格的内涵同等重要,而在现实数据库中,组成内涵的属性重要性往往是不同的,因此,内涵并非同等重要。为了充分利用概念格实现关联规则提取,提出了一种新的概念格结构:加权概念格,并给出其渐进式构造算法及基于该格结构上的关联规则提取算法,同时给出算法分析以说明其可行性。 相似文献
66.
视频的时序结构特征是视频的重要特征。提出了一种基于DTW和图谱理论的视频结构特征提取与表示方法,并将这种结构特征融合视觉特征用于视频的镜头检索。根据镜头分割中的帧差曲线,使用DTW原理得到视频镜头特征帧,以镜头特征帧作为图的顶点,以特征帧间的关系作为图的边,生成镜头关系图,分解图的邻接矩阵,得到镜头结构谱,融合镜头的视觉特征得到最终的检索结果。实验结果表明,视频的结构谱特征可以有效地表示视频的结构特征,在视频检索中也是有效的。 相似文献
67.
���ϱ�ɽ�����Դ�Ҽ�����Ȼ���������� 总被引:16,自引:2,他引:16
保山盆地是云南第三系沉积盆地的典型代表,面积245km2。烃源岩的发育与成熟度是这类盆地油气远景的重要控制因素。保山盆地母岩含有一定的有机质,泥岩有机碳含量在10%~20%之间,以上第三系上新统羊邑组二段有机碳含量最高,有机质丰度与岩性关系密切,不同的有机质丰度指标对烃源岩级别的反映有差异;岩石热解结果、干酪根的性质、生物标志化合物组成分布特征等反映出的有机质类型是以腐泥腐殖型和腐殖型为主,处于未成熟和低成熟阶段;保山盆地半深湖—深湖相主要发育于盆地中部坳陷带,这是该盆地主力烃源岩的分布范围;现今处于1400m之下的半深湖—深湖相的范围是保山盆地成熟烃源岩的范围;保山盆地天然气以生物气为主,具有产生生物气(细菌气)的优越条件。在保山盆地也可能找到生物—热催化过渡带气。 相似文献
68.
倒锥型液固流化床减小液相返混型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
It is found analytically that the parabolic radial profile of liquid velocity in cylindrical liquid-solid fluidized bed (LSFB) causes particles to circulate around some radial position. This is the main reason for liquid-phase axial dispersions. The liquid-phase axial dispersion is depressed as the liquid velocity presents a flatter Bessel radial profile in a converging taper LSFB. The void fraction increases with axial distance in converging taper LSFB.The behavior produces less liquid-phase axial dispersion. Exverimental results show good coincidence. 相似文献
69.
基于Gibbs自由能理论提出了以自由能耗散Ω作为CO2减排路线的热力学评价依据,减排的意义在于减少耗散。建立了输出功w与Ω的线性函数关系:w=-1/εΩ/α=-1/(1-β)·Ω/α,参数ε、β、α分别代表自由能耗散比、保留比和不可逆损失。分析计算结果表明,CCS减排路线使自由能耗散增加5.7%且转变为环境负荷,从热力学意义上不可取。CCU减排路线以循环利用为手段,将排放物的自由能转化于再生产品中从而实现自由能回收,降低环境负荷,具有热力学优势。以工业固废磷石膏矿化8×104t/a CO2的实例分析表明,CCU是具有经济效益的CO2减排路线,同时带来可观的资源与环境效益。 相似文献
70.
Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。有效性实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。 相似文献