PR状态方程二元相互作用参数的拟合及对柴油中氢气溶解度的预测

通过Aspen Hysys模拟计算了温度(323~623)K和压力(4~10)MPa条件下,氢气在0~#柴油、直馏柴油、催化柴油和焦化柴油中的溶解度。计算结果对比实验数据,得到氢气在4种柴油中溶解度的平均误差分别为17.49%、11.48%、20.09%和14.00%。因二元相互作用参数与柴油性质以及温度之间存在着一定的关联,为了得到更加准确的溶解度数据,提出了计算PR状态方程中二元相互作用参数的关联式,并用Matlab进行关联式参数的拟合和氢气溶解度的计算,得到溶解度数据的平均误差分别为8.12%、7.51%、5.73%和6.10%,有效地提高了数据的准确性。因此,提出的二元相互作用参数的计算关联式可以为更加准确地预测氢气在柴油中的溶解度提供有效的方法。     

Agro-ecosystem modeling can aid in the optimization of biomass feedstock supply

Recent European Directives promoted the development of biofuels, requesting mandatory limits to their emissions ot greenhouse gases (GHG). Second-generation biofuels based on lignocellulosic biomass are prime candidates but their GHG emissions are variable and uncertain. Agro-ecosystem modeling can capture them and the performance of biofuel feedstocks.This study aimed at optimizing feedstock supply for a bioethanol unit in France, from agricultural residues, annual and perennial crops. Their productivity and environmental impacts were modelled on a regional scale using geo-referenced data on soil properties, crop management, land-use and future weather data. Several supply scenarios were tested. Cereal straw was the most efficient feedstock but had a low availability, and only miscanthus could meet the bioethanol plant's demand. Sorghum combined poor yields and high GHG emissions compared by miscanthus and triticale. A mix of three biomass sources used less than 3% of the regional agricultural land while abating GHG emissions by 60%.     

Individual-based modeling of soil organic matter in NetLogo: Transparent,user-friendly,and open

Soil organic matter dynamics are essential for terrestrial ecosystem functions as they affect biogeochemical cycles and, thus, the provision of plant nutrients or the release of greenhouse gases to the atmosphere. Most of the involved processes are driven by microorganisms. To investigate and understand these processes, individual-based models allow analyzing complex microbial systems' behavior based on rules and conditions for individual entities within these systems, taking into account local interactions and individual variations. Here, we present a streamlined, user-friendly and open version of the individual-based model INDISIM-SOM, which describes the mineralization of soil carbon and nitrogen. It was implemented in NetLogo, a widely used and easily accessible software platform especially designed for individual-based simulation models. Including powerful means to observe the model behavior and a standardized documentation, this increases INDISIM-SOM's range of potential uses and users, and facilitates the exchange among soil scientists as well as between different modeling approaches.     

大型抽水蓄能电站首机首次启动试验方式选择研究——水泵工况启动试验方式关注的主要技术问题

对大型抽水蓄能电站首机首次水泵工况启动试验方式关注的主要技术问题,重点研究了9个技术难点和特点问题,提出分析意见和风险性评估。     

船舶柴油机数字化管理的实时数据传输

针对船舶柴油机数字化管理系统实时数据传输的需求,开发了基于Windows Socket的实时数据传输服务程序。基于XML和自定义的数据传输协议,实现了JustepX3软件运行平台与客户端程序的实时数据传输（包括数据上传和下栽）。测试结果表明,该程序的实时性和鲁棒性可以满足实际应用的需求。     

基于特征参数的柴油机喷油正时状态诊断

燃油供给系统是柴油机最重要的子系统之一,它的性能的好坏直接影响到混合气的形成过程和发动机的动力性、起动性、噪声及环境污染等性能。柴油机喷油正时与否直接决定供油系统能否正常工作,针对柴油机在不同喷油状态下的压力波动变化,采用外卡测量并对压力信号进行预处理和二次处理,从中提取诊断特征值,从而给出不同工况的诊断结果,由于油压波形信号重复性较好,各缸同一工作段的某些幅域参数变化不大,因此,幅域参数作为诊断供油系统喷油状态的方法是可行的、有效的。     

两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究

本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和蚁群优化算法（ant colony optimization algorithm,ACOA）构造了2种优化训练的模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。     

成都市PM2.5、PM10变化特征及其与气象因素的关系

为研究气象因素对成都市大气细颗粒物 (PM2.5)、可吸入颗粒物 (PM10) 的影响, 收集了2015―2018 年成都市 PM2.5、PM10的月平均浓度, 采用Pearson 相关分析法, 分析了成都市PM2.5、PM10与气象条件的关系。结果表明： (1) 2015 ―2018 年, 成都市PM2.5、PM10年平均浓度虽然年际间差别较小, 但整体呈现逐年缓慢下降趋势, 2015 年以来成都市的 一系列大气污染控制措施是PM2.5、PM10逐年缓慢下降的原因; 2015―2018 年成都市PM2.5、PM10浓度季节变化特征整体 表现为冬季 > 春季 > 秋季> 夏季。(2) 不同气象因素对成都市PM2.5、PM10月平均浓度的影响程度不同, 降水量与气温 是影响成都市PM2.5、PM10月平均浓度的主要因素, 两者与PM2.5、PM10呈较高的负线性相关, 其中PM2.5、PM10与降水量 的相关系数均为 −0.612, 与月平均气温的相关系数分别为 −0.822、−0.776, 降水会通过捕获大气中的颗粒物来去除 PM2.5、PM10, 而温度的升高会加强PM2.5、PM10等污染物在垂直方向上的对流运动, 从而对成都市污染物浓度的降低起 到重要作用; 日照时数、月平均风速、相对湿度等与PM2.5、PM10月平均浓度整体也呈现负相关, 但与降水量和气温相 比, 日照时数、月平均风速与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性较低, 而相对湿度与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性则 更加微弱, 表明相对湿度的变化对成都市PM2.5、PM10的积累和扩散影响很小。