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中国新疆准东煤具有储量巨大、开采成本低、挥发分高、硫含量低等特点,是优质的动力用煤。但准东煤钠含量高,燃烧利用时易在受热面上形成烧结性积灰,产生严重的结渣,极大限制了高钠煤的开发利用。因此,要实现高钠煤的清洁高效利用,需充分认识高钠煤灰的烧结特性。总结了高钠煤积灰结渣机理,概述了高钠煤灰烧结机制,探讨了二者之间的内在关联。高钠煤在燃烧过程中,煤中碱金属(主要为钠)释放并以Na_2SO_4、NaCl及Na的形式存在于烟气中,与受热面接触并于其上冷凝形成黏性内白层,内白层捕获飞灰颗粒后反应生成低熔点化合物,其烧结温度降低,使锅炉受热面上发生沾污增强型的"沾污烧结"过程。高钠煤灰的烧结过程包含固相烧结、液相烧结和气相烧结3种方式,对煤灰烧结过程的影响因素包括反应温度、化学组成、煤灰粒径、反应气氛、添加剂种类、锅炉设计和锅炉运行工况等。其中添加剂按氧化物种类可分为碱性氧化物和酸性氧化物,一般情况下碱性氧化物可以降低煤灰烧结温度,酸性氧化物可提高煤灰烧结温度。未来对于提高高钠煤灰烧结温度的研究方向可从新型添加剂出发,找到既能固定烟气中的钠,又能与灰渣中的低熔点含钠矿物质反应生成高熔点化合物的单一或混合成分的添加剂。同时,关于钠蒸气对积灰结渣在微观层面上的动态特性的影响机制也需进一步研究。概述了煤灰烧结温度的测量方法,热导率分析法、压力测量法、热机械分析法、筛分法和压降法,其中压降法是目前为止测量烧结温度较为准确的方法。介绍了上海理工大学碳基燃料洁净转化实验室在高钠煤灰烧结特性方面的研究方向,以期为解决燃用高钠煤锅炉积灰结渣问题提供参考。 相似文献
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基于内容的机械设计图像检索目前尚无针对性的研究,提出利用形状特征作为图像检索的标准,根据机械设计图像的特点,对3种不同的形状特征描述子的检索性能进行研究,分别提取图像库中各个图像的傅里叶描述子、Hu不变矩和距离分布直方图特征,并分组进行图像检索实验。实验结果表明:机械设计图的标引对其形状特征的描述有较大的影响,基于轮廓的形状特征描述法在检索中有最高的查准率。 相似文献
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为提高低阶煤利用率,以H_2O_2为氧化剂对褐煤进行水热氧化实验。利用傅里叶红外光谱(FTIR)仪和拉曼光谱(Raman)仪分析水热氧化温度在100~300℃时H_2O_2对褐煤理化结构的影响。结果表明:100℃水热氧化过程中,羧基、芳香醚和酚羟基被脱除,形成脂肪族醚和羟基,芳香族和脂肪族结构被破坏,芳香烃四、五取代被氧化,无定型碳和芳香烃二、三取代质量分数上升,煤样成熟度提高;水热氧化温度升高至150℃,褐煤中脂肪族继续被破坏,小分子芳香结构发生沉积,羧基和共轭C=O结构增加,交联结构大量生成,煤质提高;水热氧化温度提高至300℃,褐煤中羧基、酯和共轭C=O结构减少,脂肪族大量生成,小分子芳香烃被氧化,煤质降低。 相似文献
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生物质成型炭是生物质利用的重要方式之一,制备时需要添加黏结剂增强其品质.污泥可作为黏结剂用于制备生物质成型燃料.H3PO4作为添加剂可提高成型炭的品质且具有钝化污泥中重金属的作用.本研究以杉木屑为原料,探讨添加H3PO4和污泥制备高机械强度成型炭的可能性,分析了添加污泥和H3PO4对成型炭机械性能和产率的影响,并考察了成型炭中重金属的固定效果.结果表明:污泥的添加可提高成型炭的机械性能(抗压强度和表观密度),且木屑与污泥的质量比为2∶1时成型炭机械性能最佳且产率最高,其抗压强度为18.1 MPa,表观密度为1 278.8 kg/m3,均优于生物质成型炭机械性能标准,干基低位热值为12.05 MJ/kg;添加磷酸可明显提高成型炭机械性能和产率,且重金属分析表明磷酸的加入可降低成型炭中的重金属风险等级. 相似文献
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基于小波包分解的自适应数字水印嵌入算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新颖的基于小波包分解的自适应数字水印算法。为了提高水印图像的攻击鲁棒性和水印的不可见性,该文提出基于人类视觉特性(HVS)和小波包分解的数字水印算法,同时引入信噪比自适应水印嵌入机制。实验表明:应用该算法对宿主图像嵌入水印可以达到更好的抗攻击鲁棒性和视觉效果。 相似文献
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目的 激光雷达在自动驾驶中具有重要意义,但其价格昂贵,且产生的激光线束数量仍然较少,造成采集的点云密度较稀疏。为了更好地感知周围环境,本文提出一种激光雷达数据增强算法,由双目图像生成伪点云并对伪点云进行坐标修正,进而实现激光雷达点云的稠密化处理,提高3D目标检测精度。此算法不针对特定的3D目标检测网络结构,是一种通用的点云稠密化方法。方法 首先利用双目RGB图像生成深度图像,根据先验的相机参数和深度信息计算出每个像素点在雷达坐标系下的粗略3维坐标,即伪点云。为了更好地分割地面,本文提出了循环RANSAC (random sample consensus)算法,引入了一个分离平面型非地面点云的暂存器,改进复杂场景下的地面分割效果。然后将原始点云进行地面分割后插入KDTree (k-dimensional tree),以伪点云中的每个点为中心在KDTree中搜索若干近邻点,基于这些近邻点进行曲面重建。根据曲面重建结果,设计一种计算几何方法导出伪点云修正后的精确坐标。最后,将修正后的伪点云与原始激光雷达点云融合得到稠密化点云。结果 实验结果表明,稠密化的点云在视觉上具有较好的质量,物体具有更加完整的形状和轮廓,并且在KITTI (Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上提升了3D目标检测精度。在使用该数据增强方法后,KITTI数据集下AVOD (aggregate view object detection)检测方法的AP3D-Easy (average precision of 3D object detection on easy setting)提升了8.25%,AVOD-FPN (aggregate view object detection with feature pyramid network)检测方法的APBEV-Hard (average precision of bird’s eye view on hard setting)提升了7.14%。结论 本文提出的激光雷达数据增强算法,实现了点云的稠密化处理,并使3D目标检测结果更加精确。 相似文献
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