水泥新型干法生产线粉磨系统的研究及选择

对新型水泥干法生产线几个典型的粉磨系统进行了对比研究,得出了单独球磨机粉磨系统、预粉磨系统、联合粉磨系统和半终粉磨系统的电耗逐渐降低的结论。对于相同的水泥粉磨系统,适当增加辊压机与球磨机的装机功率比,可以降低系统电耗,增加产量;半终粉磨系统比联合粉磨系统增加了需水量。这些研究结果有利于水泥行业的节能降耗。     

基于固体氧化物燃料电池的高效清洁发电系统

  目的  固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种尖端技术，可通过电化学反应将碳氢燃料中的化学能转化为电和热，具有燃料来源广、发电效率高、余热品质高、运行安静、排放低、可模块化安装等优点，是实现化石能源高效清洁利用的有效途径之一。  方法  文章阐释了SOFC发电原理，介绍了国内外SOFC技术和产业化现状，分析了基于SOFC的分布式热电联供、联合循环发电以及煤气化燃料电池发电技术（IGFC）新一代发电系统应用场景。  结果  通过燃料电池发电技术路线和产业化现状研究，浅析了目前存在的问题，并结合我国资源禀赋和对高效清洁发电装置的市场需求，对该领域的未来发展趋势进行了展望。  结论  对比国内外在SOFC领域的技术差距，基于国内在SOFC电堆核心材料方面的优势，加大对SOFC系统集成技术攻关，为新一代以高温燃料电池为核心的清洁高效发电产业奠定基础。     

白云鄂博铌资源特征及开发利用新进展

对白云鄂博铌资源特征、选矿技术进展及发展趋势做了详细评述，指出白云鄂博矿石性质复杂是铌资源难以有效利用的主要因素，单一选矿工艺处理白云鄂博铌资源研究较少，主要是重选、磁选和浮选等工艺联合选别以及化学选矿，针对铌资源开发利用存在的问题，提出了先采用传统选矿方法预选富集获得铌精矿，再进行氯化焙烧处理的思路，对该铌资源的开发利用有良好的应用前景。      

矿井TEM与地震联合反演导水陷落柱的试验研究

陷落柱对煤矿安全生产威胁极大,矿井TEM和地震勘探是2种主要的导水陷落柱探查方法,矿井TEM对富水性敏感,地震勘探空间分辨率高,为了充分利用2种方法各自优势,提出了基于矿井TEM和地震联合反演的导水陷落柱精细探测方法。首先,提出了基于镜像2D电阻率模型和全空间1D TEM正演算法的矿井拟二维(Pseudo-2D) TEM反演算法。矿井Pseudo-2D TEM反演算法既满足交叉梯度联合反演算法对2D模型的需要,又具有较快的反演计算速度。然后,通过去掉常规联合反演目标函数中的地震正演项,只在交叉梯度项中保留地震波阻抗模型参数,建立了单向交叉梯度联合反演算法。在单向交叉梯度联合反演算法中,地震波阻抗模型只对TEM反演进行约束,电阻率模型不对地震反演进行约束,地震波阻抗反演可以通过商业软件完成,TEM反演采用矿井Pseudo-2D TEM反演算法。通过对地震波阻抗模型进行双三次插值处理,实现地震波阻抗模型和电阻率模型之间的模型网格匹配。通过基于K-means算法的地震波阻抗模型聚类分割处理方法消除地震波阻抗模型中的次要结构变化,增加联合反演稳定性。最后,建立了含导水陷落柱地质-地球物理模型,采用有限差分方法分别进行了3D矿井TEM和3D地震勘探正演计算,对正演模拟数据进行了单独反演和联合反演计算。结果表明:联合反演能够同时重建理论模型的形状和电性特征,联合反演结果不仅具有较高的空间分辨率,而且能够反映陷落柱的富水性,优于单独TEM和单独地震方法反演结果。相比传统联合反演方法主要应用于大尺度目标体探测或浅地表成像,基于矿井TEM和地震的单向交叉梯度联合反演方法可以实现大深度小尺度目标体的精细探测。     

急倾斜极近距离煤层联合开采采煤方法探究

急倾斜极近距离煤层开采,会对邻近煤层造成不良影响,存在着回采巷道设置困难、通风条件不佳等问题。本文某煤矿的实际情况,并对如何进行联合开采采煤方法的选用展开探讨。     

超临界蒸汽参数对燃气蒸汽联合循环性能影响研究

为进一步提高联合循环效率,参考现有燃气蒸汽联合循环12.5 MPa/568℃亚临界蒸汽参数,提出27 MPa/585℃超临界蒸汽参数,根据燃气蒸汽联合循环计算模型,以397 MW燃气轮机联合循环机组为例,计算了超临界蒸汽参数与两种亚临界蒸汽参数的底循环效率和联合循环效率,并分析对比了3种蒸汽参数的底循环效率对联合循环效率的贡献。研究表明:对于同一燃气轮机,超临界和亚临界中低压蒸汽参数不同时,超临界蒸汽参数的底循环效率比亚临界提高了4.3%,蒸汽底循环输出功率占联合循环机组输出功率的百分比由30.21%增加到32.62%,联合循环净效率增加了2.21%,联合循环机组的输出功率增加了20.38 MW;中低压蒸汽参数相同时,超临界蒸汽参数的底循环效率比亚临界提高了2.87%,蒸汽底循环输出功率占联合循环机组输出功率的百分比由31.16%增加到32.62%,联合循环净效率增加了1.44%,联合循环机组的输出功率增加12.5 MW。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。