掘进工作面附壁风筒控尘特性研究

掘进工作面是矿尘产生的主要区域。附壁风筒通过分风降速形成隔断空气幕,可有效控制粉尘。本文基于气尘两相耦合物理模型分析了中小掘进工作面附壁风筒控尘效应。研究表明,附壁风筒可将高浓度粉尘控制在掘进工作面前狭小空间,最高粉尘浓度可达常规风筒的5.65倍,附壁风筒在风筒出口附近控尘率最高,进风侧自上而下控尘率逐渐降低,回风侧控尘率呈现相反规律;当附壁风筒距掘进工作面3～5 m时,掘进工作面二次扬尘及后方的旋涡区逐渐消失,巷道内粉尘浓度被控制在50 mg/m~3左右,控尘效果最佳。现场实践表明,采用附壁风筒后,中小掘进工作面除尘风机在掘进机司机处和回风侧的除尘效率分别提高了29.4%和36.1%,控尘、除尘联用效果显著。     

乏气燃烧器壁温计算数学模型

给出了乏气燃烧器轴向壁温分布数学模型，用此模型还可计算出燃烧器出口壁温和炉温以及与冷却风速的关系，并通过试验验证了该数学模型的合理性。     

电站锅炉新型旁路烟道型余热利用系统性能分析

提出了一种适用于我国电站的旁路烟道型余热利用系统,并基于国内某600 MW超临界机组,对该余热利用系统进行了热力计算与性能分析。结果表明:该系统能够将锅炉排烟温度降低24℃,总体回收烟气余热17.4 MW,降低供电标准煤耗3.72 g/kW·h,年收益836.4万元,节能效果与经济收益显著,同时换热器能够满足工程实践要求,保证了系统的合理设计与安全运行。     

茅苍术挥发油的提取技术分析

目的优选茅苍术挥发油的提取方法。方法采用水蒸气蒸馏法、超声提取法、索氏抽提法和超临界CO2萃取法,以挥发油得率及苍术素的含量为考察指标,采用气相色谱法测定苍术素的含量,对4种提取方法进行比较研究。结果超临界CO2萃取挥发油得率为10．61％,挥发油中苍术素的含量为28．62％,均高于其它3种提取方法。结论超临界CO2萃取法挥发油得率和油中苍术素的含量最高,优于其它3种方法,适用于茅苍术挥发油的提取。     

澜沧江-湄公河流域跨境水量-水能-生态互馈关系模拟

澜沧江-湄公河是亚洲的重要国际河流,其水量-水能-生态之间的相互作用关系是流域各国进行利益博弈的重要基础。本文选取上游澜沧江距离出境断面最近(对下游影响最大)的3座水电站年发电量代表水能要素,定义了生态改变系数代表河流生态水文要素,另外用灌溉引水集中的流域下游5国农业用水代表水量要素,通过GAMS建模优化发电调度和生态流量、通过WEAP模型模拟下游5国农业供水量,进而进行水量-水能-生态互馈关系的分析。结果表明,水能与生态之间存在显著的竞争关系,与下游国家总体的农业供水量呈协同关系。在不同的取水情景下,各国的水量-水能-生态互馈关系呈现一定差异,主要表现在农业供水量受水库发电量的影响程度不同,且中国水库适当提高发电量有利于下游国家的农业灌溉,但对生态流量有不利影响,需对流域调控作进一步研究。     

表面增强拉曼光谱技术应用于西瓜中杀螟硫磷农药残留的检测

为对西瓜中杀螟硫磷农药残留量进行检测,采用具有样品前处理简便、所需样品量少、检测速度快、灵敏度高等特点的表面增强拉曼光谱(SERS)技术,通过检测(550~1800)cm~(-1)范围杀螟硫磷SERS信号并结合化学计量学方法构建浓度预测模型,实现了西瓜中杀螟硫磷农药残留的快速定量检测。实验结果表明,杀螟硫磷农药750 cm~(-1)处特征峰强度在(0~10)μg/mL浓度范围随其浓度呈正相关性变化。拉曼信号检测结果结合光谱预处理、主成分分析法(PCA)和偏最小二乘法(PLS)的数据分析方法,分析得出杀螟硫磷浓度预测模型的校正模型相关系数和校正集均方根误差分别为0.9987和0.182,验证模型相关系数和验证集均方根误差分别为0.9968和0.292。西瓜中杀螟硫磷农药残留量的最低检测限达0.1μg/g,低于食品安全国家标准中关于瓜果类水果中杀螟硫磷农药最高残留限量要求。由此表明,可采用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合化学计量学方法对西瓜中杀螟硫磷农药残留量进行定性定量检测。     

双种群模糊粒子动态优化多能互益微网配置

为增强风光柴储多能互益微网运行稳定性、降低运行成本,并解决传统微网优化多目标决策随机性大、收敛慢及精度低等问题,提出一种双种群模糊粒子动态优化多能互益微网方法。首先从微网系统可靠性、经济运行性和环保性角度建立多能互益优化模型。然后依据模糊理论对多目标决策函数进行动态优化,避免人为设置权重因素,其中采用双种群惯性权重线性下降粒子分别针对传统粒子群算法中收敛速度慢及易陷入局部最优情况进行改进。算例对比表明,该方法在优化结果合理性及优化效率上均更优,为用户电力增容提供一种安全、经济、环保的策略,具有较好的工程实用性。     

基于CNN-LSTM的桥梁结构损伤诊断方法

针对传统桥梁结构损伤诊断方法在时间联合序列信号特征提取及损伤识别方面不理想的问题,提出一种基于联合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的桥梁结构损伤诊断方法,通过CNN对动挠度、动应变进行传感器...     

一种基于线圈电流的高压断路器机械故障诊断方法

断路器动作过程中的分/合闸电磁铁线圈电流包含了丰富的断路器状态信息,且线圈电流具有采集方式简单、易于分析且重复性较好的特点;在对线圈电流划分为4个阶段基础上,文中提出一种更加全面的利用线圈电流信息的特征提取方法;试验模拟了5种断路器故障,利用支持向量机建立断路器故障诊断模型,并利用上述方法进行了诊断,结果表明,该方法可以更加准确有效地诊断断路器机械故障。