高效节能配电变压器的开发和铁芯材料的发展

本文介绍日本为完成1997年"京都议定书"对其温室气体减排量的指标要求,大力开发应用超高效节能配电变压器(DT)和铁芯材料的发展情况.     

日本超高效节能配电变压器及相关材料的发展

联合国气候变化框架公约第三次缔约国会议（COP3）通过了旨在遏制全球气候变暖的“京都议定书”。规定以1990年排放的温室气体（GHG）量为基础，工业化国家在2008～2012年间，实现平均减少52％，其中欧盟减排8％，美国7％，日本和加拿大各减6％。该协定几经周折终于2005年2月16日生效。至今全球已有141个国家和地区签署了该协定书，其中包括除美国以外的30个工业化国家。     

苯乙烯装置苯乙烯精馏单元流程模拟与优化

苯乙烯是生产塑料和合成橡胶的重要有机原料。苯乙烯装置包括催化干气脱丙烯单元、乙苯分离单元、苯乙烯精馏单元。本文采用Aspen Plus流程模拟软件,对苯乙烯装置的苯乙烯精馏单元进行模拟,精馏塔采用Rad Frac模块,换热器采用Heater模块,分离器采用Flash2模块,混合器采用Mixer模块,分流器采用FSplit模块,泵采用Pump模块;物性方法选用PENG-ROB。模型计算的塔顶温度、塔底温度、产品组成与实际生产控制一致,模拟结果与实际工况非常吻合,可以满足生产优化要求。通过模型对过程的关键参数,如塔的回流比、再沸蒸汽量等进行综合分析,在各塔产品控制指标达标的前提下,选择最优的操作参数,降低装置能耗,提升装置经济效益;并通过模型对塔板水力学进行核算,确定装置的最大负荷,为装置的扩能改造提供支撑。     

高温应用软磁材料

介绍了软磁材料的高温应用及其使用要求，简述了温度对基本磁参数和技术磁参数的影响以及高温应用各类软磁材料的发展和使用现状。     

苯乙烯装置乙苯单元的流程模拟与优化

苯乙烯是生产塑料和合成橡胶的重要有机原料,是仅次于聚乙烯(PE)、聚氯乙烯(PVC)、环氧乙烷(EO)的第四大乙烯衍生产品,用途十分广泛。采用Aspen Plus流程模拟软件对苯乙烯装置的催化干气脱丙烯单元、乙苯分离单元进行模拟,精馏塔采用Rad Frac模块,换热器采用Heater模块,分离器采用Flash2模块,混合器采用Mixer模块,分流器采用FSplit模块,泵采用Pump模块;物性方法选用PENG-ROB。通过模型对过程的关键参数,如塔的回流比、进料板位置和侧抽板位置、吸收剂流量温度等进行综合分析,在各塔产品控制指标达标前提下,选择最优操作参数,降低装置能耗,提升装置经济效益。中国石化共有苯乙烯装置10套,其中2套装置依据本文提出的优化方案实施流程模拟后,合计实现装置挖潜增效632万元,提高了苯乙烯装置的精细化操作水平和管理水平。     

块体非晶合金(金属玻璃)的形成、性能和应用

介绍了大块非晶合金的开发史,结构转变特征及其形成的控制因素及机制.还简要评述了大块非晶合金的机械性能、磁学性能、化学性能及其应用领域和发展趋势.     

德士古水煤浆气化过程的建模与优化分析

根据德士古水煤浆气化工艺的操作特性和装置特点,采集实际工业运行数据,基于Aspen Plus软件平台,建立了气化炉和水洗过程的模型,模拟结果与实际生产较吻合。基于所建立的模型,进行了水煤浆浓度、气化反应温度对气化结果的灵敏度分析,并讨论了过程的节水,分析了高温汽提冷凝液对废水排放与合成气水汽比的影响。结果表明:在现有工况下,提高水煤浆浓度和反应温度,有效合成气收率会提高;适当减少高温、汽提冷凝液,有利于装置的废水排放和提高合成气水汽比。     

鼠标仿真键盘技术

本文介绍鼠标器的简单工作原理,以及实现鼠标仿真键盘的方法,给出了实现仿真键盘的程序清单。     

水煤浆气化装置水洗过程的建模与优化

煤气化技术的发展不仅提高了煤炭的高效清洁综合利用,同时也减小了煤直接燃烧造成的环境污染.煤气化过程的建模与优化具有十分重要的现实意义.本文基于化工分离技术,建立了水煤浆气化装置水洗过程的模型,并实现了流程模拟.模拟结果与实际工业过程数据相符,模型具有一定的精度.通过灵敏度分析,考察了变换冷凝液的流量和温度,水洗塔出口压力,进口粗合成气的温度、压力、负荷等关键操作参数对出口合成气水汽比的影响.分析结果表明,合成气中的水汽比随着变换冷凝液流量的增加而减小,温度的升高而增加;进口粗合成气对水汽比的大小影响较大,流量越大、温度越高,则水汽比越大;而水洗塔出口压力对水汽比的影响较小,随着压力增加水汽比有一定的减小.根据灵敏度分析的结果,对水煤浆气化装置进行了工艺操作参数的优化,提高了合成气中的水汽比,使之更利于后续工段的生产.     

基于机器学习的改进型物联网服务信任模型

信任机制可以解决物联网信息中的威胁和隐患等问题,但由于影响因素众多,网络中的信任制度难以建立。因此,需要一个智能信任计算模型,能够为潜在的参与者生成准确和直观的信任值。在此提出一个可量化的信任评估模型,实现对个体信任属性进行数值计算。提出一种基于机器学习原理的信任特征分类算法,将提取的信任特征进行组合,得到最终的信任值,用于决策。实验结果表明,该模型是有效的,相对于其它方法,该方法性能更加优越。