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在内外层算法的基础上,采用联立方程思想将主塔、侧线汽提塔视为一个整体进行建模,并针对复杂炼油塔的特点对算法提出了改进。首先,由于传统内外层法简化的K值模型对组成的变化不敏感,在处理带有石油的体系时,容易出现迭代次数较多,甚至部分塔板温度更新异常的问题,因此采用了汽相分数加和式推导了简化的K值模型加权因子。其次,借鉴流量加和法思想,规定侧线汽提塔的塔底产品流量作为设计变量,增强了算法收敛的稳定性。为验证改进后算法的有效性,采用不同的算法对实际的常压塔进行了模拟,结果显示改进后的算法适合应用于复杂炼油塔的模拟计算。 相似文献
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电化学储能器件的性能很大程度上决定于其电极材料。碳材料具有来源广泛、化学稳定性好、易于调控、环境友好等优点,被广泛应用于各类能量存储系统,但仍存在能量密度低、倍率性能差等问题。本文从碳材料孔结构调控、杂原子掺杂、与金属氧化物复合三个角度,综述了构建高性能碳基储能材料的设计合成策略,介绍了其在锂/钠离子二次电池、超级电容器等领域的研究进展,对几种方法策略的优缺点进行了总结,并对未来的研究方向进行了展望。本文对高性能碳基储能电极材料的设计开发具有积极意义。 相似文献
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低品位热能制氢技术首先是将热能转换为溶液浓差能,然后通过逆电渗析(RED)反应器将溶液浓差能转换成氢能。为了验证RED反应器能将溶液浓差能转换为氢能,探索关键运行参数变化对能量转换过程的影响。设计了一个由40个膜对所构成的RED反应器,以NaCl水溶液为工作溶液,NaOH水溶液为电极液的制氢系统。通过改变浓/稀溶液入口浓度,溶液过膜流速以及输出电流来考察对RED反应器产氢率、制氢效率和能量转换效率的影响。实验结果发现,浓/稀溶液入口浓度,过膜流速变化均会影响RED反应器的输出电流。在外电路短接条件下,输出电流越大,反应器产氢率和制氢效率越高,但能量转换效率越低。 相似文献
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热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
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以Fe-Zn基废脱硫剂、煤、Na 2CO 3为原料进行高温炭热还原反应,制备了铁碳材料,实现了Zn和S的分离,有望能实现废脱硫剂的综合利用。考察不同工艺条件(配比,温度,时间)对铁碳材料品质,Zn单质分离效率和Na 2S的收率影响。结果表明: 反应温度≥900℃,煤∶废脱硫剂≥1,Na 2CO 3∶废脱硫剂≥1.5,反应时长≥2 h,Zn、S的分离回收效率可达到95%以上。且900℃制备的铁碳材料比表面高达193.6 m 2/g,介孔孔体积为0.028 cm 3/g,炭均匀附着于铁骨架。微电解-芬顿联用降解有机废水实验表明:仅微电解或微电解-芬顿联用(H 2O 2=COD=1500 mg/L)时,自制铁碳材料的稳定化学需氧量(COD)去除效率(41.78%、73.56%)都高于商业铁碳(8.43%、48.43%)。本文实验结果表明废脱硫剂与煤和碳酸钠混烧可实现废脱硫剂中Zn与S的分离回收,成功获得了比表面高、去除COD性能好的铁碳材料。 相似文献