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1.
针对快速变压吸附制氧浓度和回收率低问题,提出了用于提高产氧浓度和回收率的中间气两步充压的快速真空变压吸附流程,并对该流程进行了研究。结果表明:在快速真空变压吸附制氧过程中,中间气先在出气端充压可以有效提高产氧浓度,之后再在进气端充压可提高氧气回收率。出气端充压前中间气压力及氧浓度和进气端充压后床层压力是影响产氧浓度和回收率提高的关键参数。当吸附和解吸压力分别为240、60 kPa时,循环氧气回收率为34.57%,且每天产单位吨氧需吸附剂量为61.18 kg·TPD-1。 相似文献
2.
3.
建立了3塔变压吸附分离装置,对烟道气中的低浓度二氧化碳(体积分数12%左右)的富集进行了实验研究,考察了吸附压力和吸附时间、置换压力和置换时间及解吸压力对产品气浓度和回收率的影响.结果表明:基于硅胶的PSA技术能够对炉窑尾气中的低浓度二氧化碳气体进行浓缩;吸附压力和吸附时间对变压吸附回收浓缩烟道气中低浓度的二氧化碳有着重要的影响,为了得到较高浓度的二氧化碳气体,吸附压力不能太低,不同的吸附压力下有着不同的最佳吸附时间;一定条件下提高置换气的流量和压力会提高二氧化碳气体的浓度,但是回收率会下降. 相似文献
4.
5.
6.
绝缘子在高压输电线路中的重要性是显而易见的,然劣质绝缘子的存在,不仅大大增加了供电部门运行维护的工作量,而且也因绝缘子断串而发生电网扩大事故的概率亦在成倍增加。对此,提出绝缘子的设计选型技术原则。 相似文献
7.
针对锅炉受热面积灰将会降低传热效率和安全性,采用清洁因子作为健康指标来监测锅炉受热面健康状况,并且提出融合经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)的模型来预测未来锅炉积灰。经验模态分解可以将时间序列分解为一系列频域稳定的本征模态函数,长短期记忆网络拥有记忆功能,它能够通过学习来挖掘时间序列之间隐藏的长期依赖关系,二者结合,增加了对于时间序列预测的准确度。通过仿真软件验证,该模型对锅炉受热面积灰状况的预测有较为满意的精度,并与两种常用模型进行对比发现,预测精度分别提升了67.7%与59.2%,验证了该模型的可行性与有效性。 相似文献
8.
锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的估算是锂离子电池健康管理的关键,准确可靠地预测锂离子电池的剩余使用寿命对系统的安全正常运行至关重要。提出了一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和支持向量回归(SVR)的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,在放电过程中提取了一个可测量的健康因子,并使用Pearson和Spearman法分析健康因子与容量之间的相关性,然后利用CEEMDAN将健康因子进行分解,获得一系列相对平稳的分量,最后采用CEEMDAN分解后的健康因子作为SVR预测模型输入,容量作为输出,实现锂离子电池RUL预测。利用NASA PCoE提供的锂离子电池退化数据集进行试验,与标准SVR模型相比,实验结果表明利用该方法能够有效验证所提出的RUL预测模型的有效性,并且使预测误差控制在2%以下。 相似文献
9.
10.
通过对SHELL煤气化项目中飞灰输送过滤器滤芯断裂状况的分析,依据滤芯断裂面的形貌和过滤器的实际工况,综合分析了滤芯断裂的原因,然后给出了相应的改进措施和实施改进的注意事项,改进后设备运行效果良好. 相似文献