香荚兰豆专题系列之六-影响香荚兰豆萃取物品质的因素及掺假的鉴别

本文主要叙述了作者在十多年来香荚兰豆萃取物的生产研究和学习心得,在我国卷烟、食品、香料香精工业中对香荚兰豆萃取物的加工及应用日益增多的今天,具有一定的参考和借鉴作用。     

微处理机在水轮机选型设计中的应用

本文阐述了用微处理机来处理技术资料和曲线的方法,并阐述了用微处理机进行水轮机选型计算以及打印水轮机运转特性曲线的方法。     

水轮机模式液力透平新型空间导叶的优化

多级水轮机模式液力透平级间导叶损失占总损失的30%～40%,为提高透平水力性能,以新型空间级间导叶为例,按水力原动机理论设计新型空间导叶作为一个两级水轮机模式液力透平的级间导叶。采用正交试验法,选取新型空间导叶隔板厚度、外缘直径、正导叶出口角和导叶数四个因素制定了L9（3⁴）正交方案,应用CFD对9种方案进行数值计算,找出了影响液力透平水力特性的主要因素及规律,并获得性能较优的导叶模型。结果显示,影响水轮机模式液力透平效率外特性的主次顺序为导叶外缘直径>隔板厚度>导叶数>正导叶出口角;对可利用水头外特性影响主次顺序为导叶外缘直径>导叶数>隔板厚度>正导叶出口角;以效率为优化目标时,最优组合的效率达到75.91%,比效率最高的方案提高了2.9%。以可利用水头为优化目标时,最优组合的可利用水头达到495.83 m,比水头最高的方案提高了4.36 m。     

水轮机调速器控制策略研究综述

综述水轮机调速器PID控制、智能控制和自适应控制等特点 ,指出模糊控制可解决非线性控制系统问题 ,但导致控制精度降低 ;神经元网络控制虽有在线学习能力 ,但存在着学习速度较慢、易收敛到局部最小点等不足 ,延长了网络决策时间 ;将模糊控制、神经网络控制和PID控制相结合 ,可以实现PID控制器参数在线调整 ,能够直接用于水轮机调节系统的实时控制中 ;状态反馈控制可以改进控制系统的动态性能 ;遗传算法可有效地解决参数寻优问题 .提出在调节参数最佳整定、电液随动系统、可靠性与稳定性等方面还有待深入研究     

借鉴北欧先进管理经验 促进水资源可持续利用——北欧五国水资源考察报告

经省政府批准,2007年7月14～27日,我们一行7人实地考察了北欧水资源开发利用及其管理情况。考察团成员亲身感悟了北欧五国在水资源开发利用、节约、保护等方面取得的显著成效,收获颇丰,所见所闻都是当今加强水资源节约与保护、推进可持续利用的关键性课题,特别是北欧水资源节约和保护的管理经验,给大家留下了深刻的印象。     

HL240-LJ-140 水轮发电机组超低水头下的运行特性

通过现场试验获得了ＨＬ２４０－ＬＪ－１４０水轮机在超低水头下运行的动力特性以及机组的振动与摆度等数据,对机组在超低水头下运行的稳定性与可行性进行了分析,提出了ＨＬ２４０－ＬＪ－１４０水轮发电机组在特殊情况下的运行可行性及存在问题,这是对该水轮机在超低水头下运行特性的一个补充。     

香荚兰酶促生香及超临界CO2萃取香气成分的研究

对香荚兰的酶促生香及超临界CO2 萃取香气成分进行了研究 ,并用GC -MS技术对萃取物的成分进行了分析。酶促生香研究结果表明 ,采用外加 β -葡萄糖苷酶可以促进香荚兰青荚中糖苷化合物分解完全 ,提高豆荚中香兰素的含量 ,克服传统生香工艺存在的缺陷。通过研究影响超临界CO2 萃取的主要因素 ,确定了萃取的最佳操作参数。萃取物的组成成分大部分为主要的香气物质 ,萃取物的香气浓郁 ,特征香味突出     

基于虚拟仪器的测量分析系统

分析了虚拟仪器的基本工作原理，介绍了基于虚拟仪器技术开发的一套测量分析系统，该系统支持不同类型信号的多通道高速数据采集和处理。其硬件由传感器、便携式A／D和计算机组成，通信接口为计算机的并行打印口。该系统软件编制综合采用了汇编、数据库、自动化等多种编程技术，可以实现滤波、加窗、谱分析等多种分析功能，并能够进行多通道的实时采集绘图和分析。给出了该系统的一些测量应用实例。     

冷却塔专用水轮机组的调节特性研究

冷却塔中风机由水轮机驱动代替电机驱动是节能的有效措施.本文对冷却塔专用水轮机的调节特性进行了较深入的理论分析与试验研究.研究结果表明该冷却塔水轮机具有工况自相似特性,即同一水轮-风机机组在系统流量变化时,水轮机的工况保持相似性不变.机组的工况自相似特性使冷却塔水轮机具有良好的自调节特性.本文还给出了当水流系统的参数变化等原因造成水轮机不能工作在最优工况时的干预性调节方法.     

轴流转桨式水轮机振动的现场测试与分析

通过现场试验对轴流转桨式水轮发电机组的振动进行了测试 ,并应用频谱分析对振动波形进行了处理 .对机组的振动状态进行了评价 ,探讨了影响机组振动的因素 .试验结果表明 ,机组导轴承的间隙大小、轴线位置、机组运行工况以及协联关系是影响机组振动的主要因素