三种常见室内空气中甲醛检测方法的对比

对测定空气中甲醛的酚试剂分光光度法、AHMT分光光度法及高效液相色谱法进行讨论。其中,酚试剂分光光度法操作简单,但样品保存时间较短,且结果会受到其他醛类物质的影响,导致结果偏高。AHMT分光光度法中的样品吸光度会受到分析过程的影响,但样品保存时间较长。高效液相色谱法操作简单、便捷,且样品可长时间保存,但成本较高。     

低温甲醇洗尾气中CO含量高的原因分析及优化措施

目的 降低尾气中的CO摩尔分数至0.20%以下,达到设计指标。方法 分析了低温甲醇洗尾气中CO含量高的原因,对系统进行了优化操作;同时在低温甲醇洗系统富甲醇次中压闪蒸段增加了气提氢气工艺,并对气提氢气量进行了优化调整;此外针对系统冷量回收利用不平衡不充分的问题进行了技术改造。结果 优化改造后,低温甲醇洗尾气中的CO摩尔分数降至0.19%,达到了设计指标要求,实现了节能降耗的目的。结论 系统优化操作中,增加气提氢气的设计、优化调整气提氢气量以及对系统冷量回收利用的技术改造,可以有效降低尾气中CO含量,并使其达到设计指标。     

基于本地自适应调节的交直流混合微电网全局协调控制

针对交直流混合微电网,提出了一种基于本地自适应调节的微电网全局协调控制策略。对直流子微网内的分布式电源(DG)设计模糊自适应下垂控制,通过自动调节下垂系数消除线路阻抗的影响,实现直流子微电网内部有功功率的精确分配。对交流子微电网内的分布式电源,设计基于同步补偿的改进下垂控制,从而消除线路阻抗的影响,保证有功功率均分的同时实现无功功率均分。在本地调节的基础上,设计计及储能参与的混合微电网全局协调控制策略,消除频率/电压偏差并恢复至额定值,实现交直流子微网间、子微网与储能系统间功率的合理流动和自主分配。与此同时制定功率交换控制规则,以避免不必要的功率交换,降低了功率损耗并延长了储能寿命。运用MATLAB/SimuLink仿真平台,对所设计控制策略的有效性进行验证。     

不同固体表面下激光多普勒测速的数值模拟

激光多普勒测速仪(LDV)的测量精度和应用受到光电探测器、环境状况、频谱加宽和信号处理等因素影响。本文根据条纹模型和散射机理建立了固体LDV的数学模型,并通过数值模拟详细分析了固体表面特性和测量精度之间的关系,实验结果和数值模拟结果符合得很好。LDV能够精确地测量出固体表面运动速度,但要求被测固体的表面粗糙度在一定范围内,而且这个范围由条纹间距和有效探测体宽度决定。     

酸性气体脱除系统冷量回收的技术改造

为解决酸性气体脱除系统冷量在运行过程中回收利用不平衡不充分的问题,对酸性气体脱除系统进行技术改造,在贫富液换热器的冷区增加绕管式换热器。改造后,充分回收了酸性气体脱除系统的冷量,提高了装置的生产负荷,增加了生产效益,实现了多方面的节能降耗。     

精密真空激光大坝变形测量系统中的激光漂移问题

为满足精密大坝变形测量的要求,通过数值模拟的手段,计算、分析了真空激光波带片衍射成像测量系统中激光束的漂移对系统测量造成的影响,得到若干有益的结论：采用合适的限位孔后可以消除激光束光轴侧移对测量造成的影响,激光束光轴的倾斜并不会影响像斑主极大的位置,但会影响次极大的位置,而且可能造成像斑亮度过暗而影响测量.通过对该实际系统的运行考核,证实了数值模拟结论的有效性和可靠性.     

低温甲醇洗净化气硫含量超标原因分析及应对措施

分析净化气中硫超标的影响因素,找出影响净化气硫超标的主要原因,通过调整热再生塔操作指标,排氨及降低精馏塔进料,合理分配主洗甲醇和贫甲醇流量,优化系统冷量,调整气提氢气量及氢碳比,调整气化煤浆用水,使净化气中硫含量有效的降低至0.1×10~(-6)以下,满足下游甲醇合成装置生产需求。     

Modbus转以太网协议转换的研究

针对Modbus协议设备与以太网设备通讯问题,深入研究Modbus协议和TCP/IP协议通讯模式,提出一种Modbus协议和TCP/IP协议的转换方法,并在理论层次解决串行链路和以太网的数据传输速度相差很大的问题。     

基于FFT的迭代盲反卷积图像恢复算法研究

迭代盲反卷积方法是同时估计出清晰图像和点扩展函数。该文主要是实现一种基于快速傅立叶变换的迭代盲反卷积算法。     

人机对话中自然语言任务命令的识别和计划

随着智能手机和智能系统的飞速发展, 使用自然语言对话的人机交互方式也成为了流行趋势. 但是如果该对话系统需要处理多功能任务类型, 那么将产生复杂的任务命令, 问题的维度也会增加. 尽管目前的NLP技术能提供一些解决方案, 但在动态范围内实现动态任务命令识别与处理的能力仍然有限, 解决复杂问题的效果还有待提高. 因此, 在本项工作中, 提供了一种结合NLP引擎和任务计划单元的方法, 根据自然语言的指令来设定任务计划, 以便对话系统能较准确地识别命令任务和相关参数, 并为任务生成相应的合理计划. 同时, 为解决自然语言对话中信息的歧义或遗漏, 还研究了一种对话策略, 在必要时能以最少的问答迭代收集对话信息.