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以鄂尔多斯烟煤为例,利用间歇反应釜,在超临界水条件下考察了反应温度、水煤比以及K2CO3添加量等因素对煤气化反应的影响.结果表明,温度对煤的转化率和气相收率有重要影响,且转化率和气相收率随温度的升高而增加;增加水煤比会提高煤转化率和气相收率,但其对气体组成和煤转化率影响的幅度随水煤比的增加而减小;在5%~20%(质量分数)煤催化剂添加条件下,煤转化率随催化剂添加量的增加而迅速增加.在研究考察范围内,煤颗粒尺寸在80目~150目范围内,最佳的反应条件是:反应温度为650℃,水煤比为20∶1,K2CO3添加量为20%(质量分数)煤.相应的反应结果是:煤转化率达到84%以上,气相收率高于3 000 mL/g daf coal,其中氢气收率为1 900 mL/g daf coal,甲烷收率为450 mL/g daf coal. 相似文献
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采用240 L/d的连续式超临界水氧化(SCWO)装置对鲁奇炉气化废水进行试验研究,通过实验室设计的高压连续加氧系统和在线温度测量装置,系统研究了废水的反应温度、停留时间、质量浓度等对废水COD、NH3-N和挥发酚去除率的影响,并对氧化自热过程进行了初步探索。结果表明:升高温度和延长反应时间均可促进废水中有机物的分解;随着废水质量浓度的升高,COD去除率增加而挥发酚和NH3-N的去除率有所下降;当温度超过500℃、压力23 MPa、停留时间为68 s时,经处理的废水COD、NH3-N和挥发酚去除率均超过了99.8%。通过高质量浓度鲁奇废水的氧化试验,证明在现有的试验装置上实现过程自热操作是可行的,为过程开发和放大提供基础数据。 相似文献
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过去几年中,机器学习算法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功.近年来,工业互联网安全领域也涌现出许多基于机器学习技术的入侵检测工作.从工业互联网的自身特性出发,对目前该领域的相关工作进行了深入分析,总结了工业互联网入侵检测技术研究的独特性,并基于该领域中存在的3个主要研究问题提出了新的分类方法,将目前基于机器学习的互联网入侵检测技术分为面向算法设计的研究工作、面向应用限制和挑战的研究工作,以及面向不同ICS攻击场景的研究工作.该分类方法充分展现了不同研究工作的意义以及该领域目前研究工作中存在的问题,为未来的研究工作提供了很好的方向和借鉴.最后基于目前机器学习领域的最新进展,为该领域未来的发展提出了2个研究方向. 相似文献
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