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针对大型膜法海水淡化中进水水质波动较大问题,采用正交对比法,对6种不同搭配的滤料体系进行了选型实验,并长时间对超大型卧式滤器在项目中运行数据的跟踪。结果表明,石英砂滤料在海水进水条件下,出水SDI_(15)较稳定,出水浊度较好,运行压降较小,为项目最合适滤料。超大型卧式滤器出水浊度稳定在0.2~0.25 NTU、SDI_(15)稳定在2.5左右,与超滤系统的实际出水水质相仿;压降上升速率约0.5 kPa/d。说明超大型卧式滤器作为混凝沉淀池+V型滤池后续的海水反渗透系统的二级预处理,其系统回收率远高于设计的95%。不仅大幅度地提高了整个系统的水利用率,还降低了运行的能耗。已具备在大型海水淡化工程中全面使用的条件。 相似文献
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中国联合水泥有限责任公司南阳分公司3000t/d生产线熟料冷却系统采用德国CP公司第三代充气梁推动篦式冷却机,单段篦床,型号HE6—1509R,设 相似文献
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利用BP神经网络模拟了钻井液的粒度分布与钻井液处理剂种类及加量之间的关系,并采用神经网络集成的方法提高模型的泛化能力。利用激光散射粒度分析仪测定了NaCl、CaCl_2、钻井液用高温抗盐降滤失剂SPNC、磺甲基酚醛树脂(SMP-2)4种处理剂对钻井液粒度分布的影响,选用60组实验数据作为试验样本,建立了钻井液粒度分布模型,并利用19组实验数据验证其精度。结果表明:该模型具有良好的预测精度,集成网络输出结果的平均误差率和最大误差率均小于单个神经网络子网,表现出良好的泛化能力;并利用该模型研究了单一处理剂对钻井液粒度的影响。 相似文献
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在简要总结了各种检测大口径反射镜难点的基础上,为了实现30 m望远镜(TMT)超大口径第三反射镜的高精度检测,提出了一种融合五棱镜扫描技术和子孔径拼接测试技术的新方法。大口径反射镜分阶段依次进行了五棱镜扫描测试和子孔径拼接检测,对该技术的基本原理和基础理论进行了分析和研究,制定了检测30 m望远镜第三反射镜(口径为3.5 m×2.5 m)的方案,对其测试流程、五棱镜设计、五棱镜扫描像差拟合、拼接最优化算法等进行了详细分析,并对30 m望远镜第三反射镜的原理镜进行了实验验证,其最终拼接检测面形的均方根值(RMS)和斜率均方根值(slopeRMS)分别为28.676 nm和0.97 μrad。 相似文献
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为解决塔河油田在注水开发过程中因地层水不配伍而出现的碳酸垢和硫酸垢结垢问题,以自制三羟乙基烯丙基溴化铵(THAAB)、马来酸酐(MA)和2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(AMPS)为反应单体,采用水溶液聚合,制得了多羟基聚合物型阻垢剂聚三羟乙基烯丙基溴化铵/马来酸酐/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(PTMAS)。对产物进行红外光谱与凝胶色谱分析,结果表明其分子结构符合预期设计且分子量大小适中,分子量在2×104~5×104之间,适于作为聚合物阻垢剂。热重分析证明其抗温性能较强,在250℃之前质量保留率高达80%,并未出现大的质量损失。在碳酸钙阻垢实验中,PTMAS添加量不低于25mg/L,适用温度为20~80℃,pH不超过10,有效阻垢时间不小于18h,阻垢率可高达92%,表明PTMAS的适用工况极为宽泛。室内实验结果表明对于硫酸钙、硫酸钡与硫酸锶垢的析出成垢亦有良好阻垢效果。 相似文献
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Training neural network to recognize targets needs a lot of samples.People usually get these samples in a non-systematic way,which can miss or overemphasize some target information.To improve this situation,a new method based on virtual model and invariant moments was proposed to generate training samples.The method was composed of the following steps:use computer and simulation software to build target object’s virtual model and then simulate the environment,light condition,camera parameter,etc.;rotate the model by spin and nutation of inclination to get the image sequence by virtual camera;preprocess each image and transfer them into binary image;calculate the invariant moments for each image and get a vectors’ sequence.The vectors’ sequence which was proved to be complete became the training samples together with the target outputs.The simulated results showed that the proposed method could be used to recognize the real targets and improve the accuracy of target recognition effectively when the sampling interval was short enough and the circumstance simulation was close enough. 相似文献
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