Effect of the operation parameters on the Fischer–Tropsch synthesis in fluidized bed reactors

For the Fischer–Tropsch synthesis (FTS), this paper presents a numerical investigation in a 3D fluidized bed reactor. The effect of the operation parameters such as bed temperature, superficial gas velocities, particle size and bed heights is discussed. A 3D-CFD model coupled with FTS chemical kinetics was set up. The computational results are compared with experimental data in terms of the components production rates, etc. The analysis shows that the bed heights, the bed temperature, the superficial gas velocities and particle sizes affect the C_5 + selectivity and the reaction rates. Product yields are dependent on the operating conditions especially the temperature.     

基于柔性逻辑的区分矩阵属性约简算法

传统的基于区分矩阵的属性约简算法只能处理离散数据,而绝大部分数据既包含离散属性又包含连续属性.针对这一问题,本文使用一种可以对离散数据和连续数据进行统一处理的方法.该方法利用柔性逻辑等价关系替代原来的不可分辨关系,简化了传统算法中的离散化过程,提高了算法效率.实验表明,与传统的算法相比,改进后算法省略了离散化这一过程,可以对离散数据和连续数据统一进行处理.     

基于高光谱信息特征选择的玉米霉变程度Fisher鉴别方法

为了提高高光谱鉴别玉米霉变程度的正确率,分别对全波长和特征波长下霉变玉米进行鉴别分析。利用高光谱图像采集系统获得250个霉变玉米样本的高光谱数据,并用标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)和多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)2种方法对原始数据进行预处理,再对未预处理和预处理后的原始数据进行判别,优选出多元散射校正的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择了9个特征波长;运用Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)分别对全波长和特征波长下的训练集进行判别分析,并用对应的测试集进行检验。FDA结果表明,全波长下判别模型的训练集和测试集的准确率分别为97.71%,97.33%,9个特征波长下训练集和测试集的准确率分别为100.00%,98.67%。研究结果表明,利用特征光谱能够较好地表征玉米的霉变程度,有利于提高玉米霉变程度的鉴别正确率。     

主成分分析联合Fisher判别在紫外-可见光谱法水质检测中的应用

水质类型的判别是实现光谱法水质参数准确检测的重要前提。针对直接光谱法水质检测系统采集的光谱数据信息冗余较大的问题, 利用主成分分析消除信息指标间的相关性,实现光谱数据的降维和特征信息提取。采集某化工厂和某溪水水样的紫外-可见光谱数据, 利用主成分分析联合Fisher判别的方法建立判别模型,以12组水样光谱数据作为训练样本,6组作为测试样本,对模型的判别能力进行论证和检验,并与传统的Fisher判别模型进行对比实验。实验结果表明,利用主成分分析联合Fisher判别模型可以有效消除信息冗余带来的影响,相比传统的Fisher判别模型具有分类精度高、回代误判率为零、计算时间短等优点,计算时间由传统Fisher判别方法的0.6733 s减少到0.6012 s。该方法为直接光谱法水质类型判别工程实用化提供了一种高效手段。     

基于电感耦合等离子体质谱仪分析矿物元素含量的大豆产地溯源

为表征相似地域特性的溯源指标,提高矿物元素对大豆产地溯源的准确性及稳定性。采用电感耦合等离子体质谱仪分析黑龙江省北安市9个农场及黑河市嫩江县6个农场共42个大豆样品中矿物元素含量,对所得的矿物元素含量数据进行方差分析、主成分分析和判别分析。结果显示:北安市和黑河市嫩江县矿物元素溯源指标,第1主成分主要由V、Fe、La、Ce、Pr、Nd、Dy、Er、Yb 9种元素构成,贡献率最大,为28.390%;第2主成分主要由As、Se、Lu、Ir、Au 5种元素构成,贡献率为14.435%;第3主成分主要由Ca、Ni、Cd、Ba 4种元素构成,贡献率为10.881%。利用大豆中矿物元素含量的分析,实现了省内大豆主产区产地溯源,并获得了黑龙江省两个大豆主产区溯源指标,分别为Na、K、Mn、Rb、Ba和Au 6种元素。综合2个主产区42个大豆样品矿物元素分析结果,实现了对黑龙江省两大主产区大豆产地溯源的准确判别,正确判别率为100%。     

Modeling and optimization of industrial Fischer–Tropsch synthesis with the slurry bubble column reactor and iron-based catalyst

To optimize industrial Fischer–Tropsch(FT) synthesis with the slurry bubble column reactor(SBCR) and ironbased catalyst, a comprehensive process model for FT synthesis that includes a detailed SBCR model, gas liquid separation model, simplified CO_2 removal model and tail gas cycle model was developed. An effective iteration algorithm was proposed to solve this process model, and the model was validated by industrial demonstration experiments data(SBCR with 5.8 m diameter and 30 m height), with a maximum relative error b 10% for predicting the SBCR performances. Subsequently, the proposed model was adopted to optimize the industrial SBCR performances simultaneously considering process and reactor parameters variations. The results show that C_(5+) yield increases as catalyst loading increases within 10–70 ton and syngas H_2/CO value decreases within1.3–1.6, but it doesn't increase obviously when the catalyst loading exceeds 45 ton(about 15 wt% concentration).Higher catalyst loading will result in higher difficulty for wax/catalyst separation and higher catalyst cost. Therefore, the catalyst loading(45 ton) is recommended for the industrial demonstration SBCR operation at syngas H_2/CO = 1.3, and the C_(5+) yield is about 402 ton\" per day, which has an about 16% increase than the industrial demonstration run result.     

联合判别区域特征的细粒度视觉分类方法

细粒度视觉分类方法的核心是定位图像中的判别区域。现有研究通过利用与改进视觉Transformer方法增强了判别区域特征的远距离依赖关系,但是大多数方法仅局限于增强显著判别区域的注意力,忽略了次显著的判别区域中可以联合提取的特征信息,导致具有相似局部特征的不同类别区分难度大,分类准确率较低。因此,提出了一种联合判别区域的提取特征方法,在自注意力模块的前端划分特征图的候选判别区域,引导模型提取不同显著程度的判别区域特征;通过双线性融合自注意力模块对多个不同显著程度的判别区域进行联合特征的提取,获取更加全面的判别区域特征信息。实验结果表明,引入联合判别区域方法的视觉Transformer网络在CUB-200-2011数据集上的准确率达92.7%,较标准视觉Transformer方法提升了2.4个百分点,并且在其余的基准数据集上均超越了当前最优的细粒度视觉分类方法。     

基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法

等值误差阈值是平衡风电场模型数学复杂度与仿真速度的基石;可推动风电场等值模型的标准化进程。世界主要风电大国在量化风电模型误差阈值方面的出发点和侧重点不同;误差阈值的形式及指标尚未统一。为此;从理论层面提出一种基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法。首先;以等值误差的时间分布特性为切入点;量化不同时段内风电场等值模型的欧几里得误差;进而通过核密度估计拟合上述误差的概率密度分布。然后;使用实时加权先验概率算法获取风电场模型有效的先验概率;并计及模型有效性漏判和误判给电力系统带来的不同损失;基于Bayes判别准则建立面向最小风险的风电场等值误差阈值量化模型。最后;以某实际风电场算例进行分析;验证了所提方法的可行性;与国内外误差阈值相比;所提方法可更加快速、准确地判定风电场等值模型的有效性。     

有效的协方差判别学习算法

在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.