超超临界无旁脱硫脱硝机组新型DCS结构

江西景德镇电厂属国内首台投运的新建超超临界无烟气旁路挡板脱硫和脱硝机组。本工程成功采用了全新的DCS网络结构,对以往传统的脱硫、脱硝DCS网络结构和配置进行突破。在取消脱硫脱硝旁路的大环境下,这种新型的网络结构和配置将更适应工艺系统的安全性设置,其带来的系统的可靠性、稳定性和运行便利性将对今后同类型机组在无旁路脱硫脱硝下具有指导作用。     

基于工作过程的电工技术课程改革探究

根据高职教育特点和规律,从机电类专业的职业岗位需求出发,合理确定学生应具备的知识结构和能力结构,按照工作过程设置和序化教学内容,对“电工技术”课程进行改革,采用任务驱动、项目引导,“理实”一体的教学模式,取得了较好的教学效果,对职业教育的课程改革和建设具有一定的启示作用。     

Pb_(1-x)Cd_xSe晶体的微观结构与热电特性分析

利用垂直式布里兹曼法制备Pb_(1-x)Cd_xSe系列晶体(x=0.00,0.02,0.04,0.06),并用光学显微镜、X射线衍射仪和扫描电镜分析其微观结构,且在200~300 K内讨论其电阻率(ρ)、热导率(κ)和Seebeck系数(S)等热电参量,并计算出晶体的热电优值(ZT)。结果表明:Pb_(1-x)Cd_xSe晶体为立方晶结构且为单一相,该系列晶体表面平整且为单一相;在Pb Se中掺入少量Cd原子会增加材料的电阻率与降低材料的热导率;同时能使其Seebeck系数由负值变为正值,并且当x=0时样品在281 K下具有最大的ZT值,约为0.18。     

干净和便捷的卸料控制——灰库“视频监控＋PLC操作下料”值班系统的实现

为解决发电厂灰库现场卸灰环境差,人力浪费的难题,提出了一种新的组合式设计方案,将发电厂灰库的手动卸料改为PLC系统卸料,同时与闭路电视视频监控相结合,形成一个协同作业的卸灰监控系统,使得多个库的卸灰能在干净的值班室内统一简便的完成。这种新的设计方法在景德镇2x660MW超超临界机组新建工程中得到成功应用,使得在灰库值班室内能自由监控三个灰库的卸灰,这种新的设计方案对今后的发电厂灰库值班系统的设计具有指导意义。     

不同机械处理方式对小麦粉损伤淀粉含量及其糊化特性的影响

以小麦粉为原料,采用3100瑞典波通锤式实验粉碎磨、ZF51强力撞击松粉机、超细粉碎磨3种机械处理方式,通过改变磨粉的次数、时间、频率等因素,获得不同损伤淀粉含量的小麦粉,研究不同机械处理方式对损伤淀粉含量的影响,并使用快速黏度仪、降落数值仪测定小麦粉的糊化特性。实验表明,不同机械处理方式对小麦粉中损伤淀粉含量影响较大,对小麦粉的糊化特性也有一定影响。     

Zn0.95-xBe0.05MnxSe稀磁半导体的光谱特性分析

为了研究稀磁半导体Zn0.95-xBe0.05MnxSe (x分别为0.05,0.10,0.15,0.20)随温度变化的光学特性,采用电场调制反射光谱、表面光电压光谱及光激发荧光光谱等测量技术,进行了理论分析与实验验证,取得了一系列数据。结果表明,除x=0.1的样品外,其它样品的能隙会随Mn掺杂摩尔分数的增加而增大,这是由价带和导电中的电子和Mn中的d层电子彼此交换的相互作用产生的微小位移所致;温度升高时跃迁信号会向低能量方向移动,则是晶格-声子散射效应增加所致。     

基于SVG的可视化技术在电力系统中的应用

电力发展促进可视化技术应运而生,随着科技进一步发展,该技术也在不断完善,SVG的出现给电力系统提供了发展的动力,让电力系统中的数据成为能够扩展和移植的资源。基于此,文章对SVG背景下可视化技术在电力系统中的应用进行分析,旨在为相关人员提供参考。     

损伤淀粉对面团水分迁移及面筋网络结构影响

以不同损伤淀粉含量的面粉为原料,采用核磁共振分析仪、扫描电镜,对不同放置时间下的面团进行测定。研究损伤淀粉对面团水分迁移及面筋网络结构的影响。实验表明,损伤淀粉含量对于面筋网络的形成有较大影响,对于水分迁移变化呈现"∩"形影响。     

长沙松雅河水厂二期工程

该工程供水规模为 3.0× 10 4 ｍ3/ｄ ,总投资为 890万元。一、二期工程包括泵房、加氯间、综合办公楼及宿舍等 ,总占地为 15ｈｍ2 ,而反应气浮池、滤池及清水池占地仅 0 .13ｈｍ2 。其中气浮反应采用两种专利技术 ,实现了整个操作系统全自动、无人值守供水。长沙市规划设计院完成了全部设计。该工程已竣工 ,现运行情况良好长沙松雅河水厂二期工程$长沙经济技术开发区管委会@付奎     

基于变尺度变换减少Sigma点的粒子滤波算法研究

为了减少传统无味粒子滤波(Unscented particle filter, UPF) 算法的计算负担, 提出了最小斜度单形无味转换(Minimal skew simplex UT, MSSUT) 方法, 这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数. 它不仅能够扩大重要性分布与系统状态的后验概率密度的重叠性, 而且能够通过减少Sigma 点来减少计算负担. 但是, 随着状态空间维数的增加, Sigma 点集的覆盖半径增大, 导致了Sigma 点集的聚集性变差. 辅助随机变量变尺度无味变换(Auxiliary random variable formulation of the scaled unscented transformation, ASUT) 能够克服Sigma 点集分布扩展的缺点. 所以, 提出了一种高维空间中改进的变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled minimal skew simplex unscented particle filter, SMSSUPF) 算法. 仿真结果表明: 在高维状态空间中, 与传统的无味粒子滤波(UPF) 相比, 计算复杂度和计算负担显著减少. 与最小斜度无味粒子滤波(Minimal skew simplex unscented particle filter, MSSUPF) 相比, SMSSUPF 减少了系统噪声方差和测量噪声方差所带来的估计误差.