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21.
22.
含结晶性料液在工艺冷却器降温过程中,存在一个冷却面上快速结晶的问题,造成冷却器的冷却效率急剧下降,同时料液的流动阻力快速上升,造成能耗很高和被迫周期性的频繁停车.螺旋线的自转要求最低流速(约0.4m/s)远低于工艺设计流速(1.5m/s),能够很可靠地连续自转,清洗能力强,传热强化幅度高,阻力不高,4台工艺设备串联的总阻力0.16 MPa,只有现有工艺泵扬程32m的一半.预计工艺冷却器全部采用螺旋线技术以后,盐矿冷却器的不仅每年节电在200万度以上,而且设备产能增大50%以上. 相似文献
23.
针对不同厂商、不同系统的楼宇自控设备互操作、互通信的局限性,分析了BACnet/IP技术和实时数据库,设计开发了一种基于BACnet/IP技术的实时数据库DasRdb的设备驱动程序。该设备驱动程序采用UDP通信方式,通过调用每个BACnet/IP设备的标准接口函数来驱动实时数据库DasRdb分别进行写操作和读操作,能够有效地实现BACnet/IP设备与实时数据库DasRdb之间的通信,从而使楼控设备的互操作成为可能。现场工程应用表明,该程序的运行契合BACnet的一致性要求,具有简单、高效、精确度高、实时性好的特点。 相似文献
24.
UASB-SBR工艺处理啤酒废水 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了UASB-SBR组合工艺处理啤酒废水的工艺流程,实践表明,UASB-SBR系统具有运行稳定、费用低、抗冲击负荷强等优点。 相似文献
25.
26.
广义零样本学习通常利用在ImageNet上预训练的深度模型来提取相应的视觉特征,然而预训练模型提取到的视觉特征不可避免地包含和语义无关的信息,这将导致语义—视觉对齐的偏差以及对不可见类的负迁移,从而影响分类结果。为解决上述问题,提出了视觉特征对比解耦的广义零样本学习模型(visual feature contrast decoupling for generalized zero-shot learning, VFCD-GZSL),通过解耦出视觉特征中的语义相关表示来降低冗余信息对分类结果的影响。具体来说,首先用条件变分自编码器生成不可见类的视觉特征。然后通过解耦模块将视觉特征解耦语义相关和语义无关的潜层表示,同时添加总相关惩罚和对比损失来鼓励两者间的相互独立,并用语义关系匹配模型衡量其语义一致性,从而指导模型学习语义相关表示。最后使用特征细化模块细化后的特征和语义相关表示联合学习一个广义零样本学习分类器。在四个数据集上的实验均取得较优的结果,证实了所提方法的有效性。 相似文献
27.
苯基三甲氧基硅烷制备工艺 总被引:1,自引:0,他引:1
由苯基三氯硅烷(PhSiCl_3)和甲醇(CH_3OH)醇解制备苯基三甲氧基硅烷[PhSi(OCH_3)_3〕过程中,采取及时驱除氯化氢(HCl)的方法,控制副反应发生,可提高PhSi(OCH_3)_3的质量,收率达80%以上。 相似文献
28.
对淤浆法HDPE装置产品密度波动的现象进行了描述,对波动原因进行了分析,并提出了有效的解决方案,对避免密度波动,提高产品质量具有一定指导作用。 相似文献
29.
通过正交实验,研究了γ-Al2O3载体制备中拟薄水铝石水洗的连续化。方差分析表明,第一阶段洗水的pH是影响脱氯效果的关键因素,初步得出水洗连续化的优化条件。与国内外传统的间歇式水洗相比,收率从80%提高到99.7%,所需洗水量仅为原来的1/3,而处理500 kg物料的生产周期也从10 h缩短到2~3 h。 相似文献
30.
Shuangling Dong Liancun Zheng Xinxin Zhang Songping Wu Bingyu Shen 《Microfluidics and nanofluidics》2014,16(1-2):131-139
A new expression is proposed to simulate Brownian force based on the experimental measurement results of Brownian motion, which follows white Gaussian noise process. As the time t → 0 and the particle density is equal to the fluid density, the new expression approaches the classical formula of the model used by many researchers. The modified model is validated by theoretical and experimental data. On the other hand, as it origins from the unbalanced force exerted by surrounding fluid molecules, the drag analogy force model is constructed describing the Brownian force, which depends on size-related statistical velocity. Thus, a different expression for the Langevin equation is presented. The present model is applied in simulating flow and heat transfer in a channel utilizing alumina–water nanofluid. Navier–Stokes equations with modified source terms for the continuous flow have been discretized using finite element method. The velocities and temperatures of nanoparticles are determined in the Lagrangian reference frame. The simulation results show that the distribution of nanoparticles inside the channel is obviously unsteady and nonuniform. The fluid velocity and temperature profiles show significant fluctuation feature at low Reynolds numbers (Re). The impact of Brownian motion on the fluid flow is analyzed quantitatively. We have found that for Re < 0.06, the affected intensity increases rapidly. 相似文献