温度和赋存形态对燃煤过程中砷迁移和释放的影响

选取3个煤阶共6个国内典型煤种,利用水平管式炉在不同温度下进行煤的燃烧实验,研究燃煤过程中砷的迁移和释放特性。利用热分析的相关理论和方法,将煤的热重分析手段运用于煤燃烧过程中砷的质量变化,通过对实验结果进行拟合得到砷的失重曲线和失重速率曲线,并采用逐级化学提取的方法对原煤及不同温度下煤灰中砷的赋存形态进行分析。25～1100℃的实验结果表明:随着温度升高,煤中砷的释放比例逐渐增大,1100℃下砷的释放比例变化范围为30%～67%。不同温度区间下砷的失重速率存在差异,800～900℃区间出现显著的砷失重峰,主要原因是以硫化物形式存在的砷在800～900℃区间发生剧烈的分解/氧化分解。此外,相同温度下褐煤的失重比例和失重速率较大,无烟煤的失重比例和失重速率较小,烟煤则介于无烟煤和褐煤之间。温度升高后,煤中的有机物结合态砷向气相迁移,酸溶态砷和残渣态砷共同作用,减少的砷主要进入气相中,还有一部分向可交换态砷迁移。     

高温下混煤燃烧挥发分与焦炭交互作用及评价方法

利用自制恒温热重实验系统,对几种典型煤种混煤试样进行恒定高温下的燃烧动力学实验,研究了掺混比、煤种、温度等因素对混煤燃烧过程中挥发分与焦炭交互作用的影响。该实验系统能近似模拟煤粉炉中煤粉突然喷入炉内高温燃烧情况,实现恒定高温下煤粉实时质量监测从而推算燃烧动力学。结果表明：随着新疆褐煤掺混比例的增加,燃烧速率升高,燃烬时间缩短。煤粉挥发分与焦炭燃烧存在时间上的重叠,并不是完全独立的两个过程。利用球对称收缩核模型描述高温下混煤燃烧过程,实验曲线与模拟曲线重合度较高。混煤在高温下燃烧挥发分与焦炭产生了显著的交互作用,简单加权方法由于未考虑这种交互作用,与实验曲线存在明显出入。通过改变高挥发分煤所占权重,提出了一种改进加权方法,重合度较高,且优于动力学模型。     

内部热耦合对理想反应蒸馏塔动态特性的影响

基于理想型强放热反应蒸馏塔研究了3项内部热耦合策略对系统动态特性及可控性的影响.其中,实现反应段与提馏段间正耦合作用的措施能够有效提高系统热力学效率,但同时减弱了提馏段的传质推动力,不利于系统动态操作.为改善系统的动态特性及可控性,需要在提馏段补充一定量的分离塔板.下移上进料位置提高了系统热力学效率,但也引入了逆耦合作用,严重影响系统动态操作,故在过程强化中应该回避.     

高温管式炉煤粉燃烧NO排放规律研究

利用自制等温实验台炉模拟炉膛高温环境,研究了高温度1150～1550℃下煤粉燃烧特性,并同步测量了NO的生成量。结果表明：高温环境下煤粉燃烧可分为两个阶段,即挥发分和焦炭燃烧阶段。高温段显示提高温度可以较好地改善燃烧特性,同时温度由1150℃增加到1250℃时,燃烧失重速率增加幅度较其他温度区间大。NO瞬时排放浓度随燃烧经历了一个先增大后减小的过程,且峰值在燃烧过程前期。煤化程度越高,煤粉不能快速完成燃烧,焦炭中含N量大,释放缓慢,不能形成有效还原性气氛,使得总体NO排放较多。高温1550℃由空气产生的热力型NO高达3．5×10^-3mg／s。     

结构识别引导下的纹理抑制图像平滑

目的 针对目前已有的纹理平滑方法难以在抑制强梯度和尺度变化纹理的同时保持完整结构的问题,提出一种结构识别引导下的纹理抑制图像平滑算法。方法 首先,结构与纹理的根本区别在于重复模式,结构应该是稀疏的,而纹理应该是一个有重复模式的区域,因此,通过对结构/纹理的多尺度分析,提取了对于结构/纹理具有辨别力的多尺度内变差特征;然后,借助支持向量机,对提取的特征样本点训练出一个结构/纹理分类器;就分类结果中存在的结构较粗、毛刺等问题,进一步对分类结果进行细化和剔除毛刺与孤立点的后处理操作,以获得最终的更为精细的结构识别结果;最后,提出结构引导下的自适应双边图像滤波算法,达到既能抑制强梯度和尺度变化的纹理又能保持结构完整性的图像平滑效果。结果 本文提出的多尺度内变差特征在支持向量机训练中达到了96.12%的正确率,结构引导下的图像滤波能够在保持结构的同时,有效地抑制强梯度和尺度变化的纹理细节。结论 本文算法在兼顾结构的保持和强梯度以及尺度变化纹理的抑制方面超越了已有的方法,对于结构提取、细节增强、图像分割、色调映射、图像融合和目标识别等众多技术领域的发展将具有较强的促进作用,体现了潜在的实际应用价值。     

多标记中医问诊数据的症状选择

中医诊断中,一个患者可能兼有多个证型标记,其计算机辅助诊断是高维数据多标记学习的一个典型应用.中医问诊过程中往往会产生大量症状,这影响诊断算法建模的效果.特征选择旨在寻求最小的相关症状特征子集,且能使模型泛化能力达到最大.目前有关多标记数据特征选择的研究还很少,本文提出使用一种组合的优化技术进行中医问诊多标记数据的症状选择,通过多标记k近邻等4个算法进行建模.本文所提算法与当前流行的多种多标记数据降维算法如MEFS(多标记嵌入式特征选择方法)、MDDM(多标记特征降维方法)进行了比较,在UCI酵母多标记数据集和一个冠心病问诊数据上的实验结果显示本文算法较之已有多种算法有明显提高,在average precision上对分类器的提高可达10.62%和14.54%.论文实现了冠心病问诊症候模型的建立,为冠心病的诊断和其他多标记数据分析提供了有效的参考.     

结合纹理梯度抑制与L0梯度最小化的纹理滤波

目的 纹理滤波是计算机视觉领域的一个基础应用工具,其目标是抑制图像中不必要的纹理细节和保持图像的主要结构。目前已有的纹理滤波方法多存在强梯度纹理无法被抑制或结构丢失的问题,为此提出一种结合纹理梯度抑制与L₀梯度最小化的纹理滤波算法。方法 首先,提出一种能够区分结构/纹理像素的方向性区间梯度算子,其中采取了局部对比度拉伸和尺度自适应策略,提升了弱梯度结构像素的识别能力。随后,利用区间梯度幅值对原始图像梯度进行抑制,并用抑制后的图像梯度进行图像重建,获得纹理像素梯度小于结构像素梯度的纹理抑制图像。最后,考虑到纹理梯度抑制时会对结构像素的梯度产生一定的衰减作用,本文采用具有梯度提升作用的L₀梯度最小化方法对纹理抑制图像进行滤波,得到纹理抑制结构保持的纹理滤波图像。结果 通过测试马赛克和自然风景等不同类型的图片,并与L₀梯度最小化、滚动引导图像滤波、相对总变分、共现滤波等方法相比较,本文算法能够在抑制强梯度纹理的情况下对图像的主要结构得以保持,并且具有良好的普适性和鲁棒性。同时本文将纹理滤波应用于图像的边缘检测和细节增强,取得了不错的效果提升。结论 本文算法在兼顾强梯度纹理的抑制和结构的保持方面已超越已有的方法,对于图像的目标识别、图像融合、边缘检测等易受强梯度纹理干扰的技术领域,具有较大的应用潜力。     

基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波

为了解决现有纹理平滑方法不能在抑制纹理的同时保持细窄结构的问题,提出一种基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波算法.首先提出一种具有结构保持和纹理抑制效果的半高斯梯度算子,其幅值能够较好地区分结构和纹理,方向能够较好地反映结构法向;然后基于半高斯梯度的幅值为每个像素估计最优的滤波尺度,并借助高斯滤波得到一幅大部分纹理得到抑制的引导图像;最后在双边滤波的基础上引入基于半高斯梯度方向的滤波方向核,提出一种基于引导图像的三边纹理滤波算法,能够有效地避免图像平滑结果中存在的结构附近毛刺残留现象.大量实验结果证明,该算法可以在抑制纹理的同时保持结构的完整性,尤其是在保持细窄结构以及结构周围的整洁等方面超越了已有的方法.     

富氧气氛下生物质/煤恒温混燃NO释放特性

To clear the NO release law under the interaction of oxygen-enriched combustion and biomass/coal co-combustion, this paper studied the NO release characteristics during biomass/coal co-combustion process in oxygen-enriched atmosphere, and discussed the influence law of atmosphere, temperature, biomass blending ratio, coal type and biomass type on NO release characteristics, with using homemade iso-thermal TGA and pollutants synchronous measurement system. The results show that two peaks and conversion of NO in oxygen-enriched atmosphere are less than that in air atmosphere when Yangquan coal blending 20% corn cob at 21% oxygen concentration. As oxygen concentration increasing, the NO release rate curve is changed from two peaks to one peak, and the NO conversion of samples increases. As the biomass blending ratio increasing, the NO conversion shows a decreasing tendency. The NO conversion of samples increases with the temperature rising. The NO conversion decreases when coal blending corn cob;and the NO conversion decreases when Yangquan coal blending biomass.