常压-加压-常压三塔流程分离甲醇和碳酸二甲酯

碳酸二甲酯(DMC)是煤制乙二醇工艺的主要副产物。采用常压-加压-常压三塔流程对DMC含量较低的甲醇和碳酸二甲酯混合物进行分离,通过Aspen Plus软件对工艺流程进行了模拟计算,优化了操作参数,得到DMC含量为99.99%的高纯度产品;并对工艺流程进行了节能优化,大大降低了操作费用及公用工程消耗。模拟结果对工业装置的设计和改造具有一定的指导意义。     

化工装置的控制与安全

对化工装置检测仪表的选型、DCS优化控制、参数整定以及安全分析进行了详细的论述。     

基于深度学习的输电线路杆塔鸟窝识别方法研究

为实现输电线路杆塔中鸟窝的快速准确检测,提出一种基于Retina Net深度学习模型的鸟窝识别方法,利用ResNet-50进行前期特征提取,通过FPN网络对前期标准特征进行加强,构建特征金字塔影像,以满足不同尺度大小的鸟窝目标检测,然后在特征金字塔的基础上构建了一个分类子网和回归子网,分别用于识别鸟窝和回归鸟窝的具体位置。通过与经典目标检测方法进行详细对比分析,利用F1-Score精度指标和检测速度指标对检测效果进行了量化分析,实验结果表明,所采用的鸟窝检测模型F1-Score指标可达0.932,优于其他三种经典方法,并能充分应对拍摄角度、遮挡等各种复杂场景问题。     

轻溶剂甲苯二异氰酸酯分离流程的研究

利用化工系统综合思想对轻溶剂甲苯二异氰酸酯(TDI)分离工艺进行了研究,由经验得出了5种初步流程,对这5种流程以能耗最小为目标进行了严格模拟,得到最终选择的流程.在此基础上,根据生产的实际需要,对各塔的操作参数进行了调整,可以用水作为塔顶出料冷却剂,节省了制冷剂的用量,得到了最优的流程和操作参数.     

基于最小二乘的输电线路运行风险评估及运行状态预测

摘要：由于输电线路的环境因素和人为因素的影响,输电稳定性和供电可靠性受到一定程度的削弱。在多数研究中,分别分析了风、雷、鸟等单个因素对输电线路的影响,为了探索多因素共同对输电线路运行状态的影响,建立输电线路运行状态评估模型和运行状态预测模型。首先通过对输电线路运行影响因素分析,得到6种关键影响因素;基于马尔科夫链和最小二乘支持向量机算法构建输电线路运行状态评估模型,寻找关键影响因素对的输电线路风险等级;最后基于贝叶斯网络建立输电线路运行状态预测模型,并将关键影响因素输入进行模型验证。结果表明,预测正确率为85.25%,预测模型具有一定的实用性。     

电力电缆的运行维护与故障分析

电力电缆是支撑电网正常运行的基础框架,保障电力电缆安全运行是维持电力供应系统可靠性的关键任务.针对当前的电力电缆故障产生原因进行分析,结合故障树进行电力电缆故障定位,利用综合分析法对故障模式危害程度及对整体电力系统的影响进行分析,并根据已知数据进行预测和评估,以制定优化措施,提升电力电缆优化工作的质量,建立完善的技术保障体系,促进整体电力系统安全稳定运行.