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2.
为了研究循环流化床(CFB)锅炉燃用无烟煤时床温及选择性非催化还原(SNCR)脱硝对于NO和N2O排放的影响,在1 MW CFB试验装置上开展了试验研究。结果表明:床温由880 ℃提高到970 ℃,NO排放质量浓度由119.5 mg/m3上升到226.0 mg/m3,N2O排放质量浓度由216.0 mg/m3降低到102.2 mg/m3;在氨氮摩尔比(NSR)为0~3.7之间,随着NSR的提高,脱硝效率从0上升到50.72%;进一步提高NSR到5.2,脱硝效率升至53.61%,增加较为缓慢;随着NSR从0提高到1.7,N2O排放质量浓度由84.3 mg/m3上升至118.3 mg/m3,增长较为缓慢;进一步提高NSR至2.0,N2O排放质量浓度上升至187.7 mg/m3,增长速度提高;继续提高NSR至5.2,N2O排放质量浓度上升至381.4 mg/m3;CFB锅炉采用以尿素为还原剂的SNCR脱硝工艺时,单纯通过加大NSR来提高脱硝效率不仅效果有限,过量喷入的还原剂会造成N2O排放量的显著提高。 相似文献
3.
轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用,其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理,分析车轮尺寸数据特点,针对轮缘厚度这一型面参数,基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上,任意选取某轮对数据进行验证分析,结果表明:基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度,可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围,预测时间范围较长,可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。 相似文献
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8.
双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。 相似文献
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