热化学蓄热系统研究进展

热化学蓄热通过可逆化学反应来储存和释放热量,其蓄热密度高于显热蓄热和相变蓄热,且能够实现能量的长期储存,在未来能源利用领域具有广阔前景。根据热化学蓄热系统的结构,可将其分为开式系统和闭式系统。本文针对开式系统和闭式系统,对蓄热材料、环境气氛条件、反应过程优化以及反应器设计等影响系统性能的重要因素进行概述与讨论,为热化学蓄热系统的发展和实际应用提供参考。     

化学蓄热材料的开发与应用研究进展

作为化学能与热能相互转换的核心技术,化学反应蓄热是21世纪最为重要的储能技术之一。与传统的潜热储能方式相比较而言,化学反应蓄热的能量储存密度有着数量级的提升,其在工作温度范围以及材料稳定性上的优势显著。本文针对金属氢氧化物、金属氢化物、金属碳酸盐、结晶水合物、金属盐氨合物等几种当前主要的化学蓄热材料,重点阐述了各自的应用机制和工作条件,分析了各种材料的研究现状和亟需解决的科学及应用问题,指出复合以及掺杂型材料的优化制备是化学蓄热技术未来发展的主要方向。     

短通道介孔二氧化硅的制备与水蒸气吸附性能EI北大核心CSCD

在高速搅拌条件下调整分子组装过程的外界应力,制备出短通道(500~700 nm)、条棒状的有序介孔二氧化硅,研究不同模板剂脱除方式对介孔二氧化硅的水蒸气吸附性能影响,获得强化介孔二氧化硅吸附性能的方法。结果表明:在短通道、条棒状介孔二氧化硅的制备过程中模板剂脱除的温度对材料表面羟基浓度影响较大,选择萃取与低温煅烧相结合方法脱除模板剂,萃取4次,250℃煅烧脱除模板剂的材料水蒸气吸附性能最好,在实验条件下平衡吸附时间约为7.5 min,是商品SBA-15的78.95%;平衡吸附量0.73 g·g^(-1),是商品SBA-15的1.49倍。     

基于BP神经网络预测的马铃薯晚疫病预测系统

马铃薯晚疫病是对马铃薯种植危害最大的病害之一,这种病现在还没有很好的根冶办法,只能以预防为主.BP神经网络在预测控制中有着极其广泛的应用,本文首先介绍了BP算法及网络隐含层与结点数的相关问题,然后说明了利用神经网络预测实现的马铃薯晚疫病预测系统,系统采用BP神经网络算法,以气象数据等作为预测的输入,达到预测马铃薯晚疫病流行程度的目的.     

ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析

工质的选择是有机朗肯循环(ORC)系统优化中的关键问题之一。建立了基于多级非结构性模糊决策分析方法的ORC工质优选体系,根据影响因素的非结构性的特点建立三级模糊优选模型,综合考虑ORC系统的技术性能、经济性能和环保性能3方面因素的影响,并针对影响ORC工质优选的因素复杂、确定隶属函数主观因素较强的情况引入非结构性模糊决策法以确定其隶属度与权重。应用此模型对150℃热源条件下某ORC系统进行工质的优选,得到了不同评价级对应的优选工质序列。R123是对应三级评价准则下该ORC系统的最优工质,验证了多级非结构性模糊决策模型在ORC工质优选中的适用性。     

一个新的基于神经网络同步的公开密钥交换协议

首先介绍了在神经密码应用中的树型奇偶机模型,在综述神经密码协议研究的基础上,构建了一个使用含有衰减项的神经网络同步学习规则的新的密钥交换协议,并对其进行了理论分析.仿真实验结果表明,此协议可以使神经网络的同步性能提高4倍以上,对几种常见攻击的抵御表现良好,与传统的协议相比,新协议同步计算开销更小,安全性更高.     

MnO2/NaY复合材料的制备及其对SO2脱除性能

以NaY分子筛为载体，MnO₂为活性组分，采用沉淀法制备MnO₂/NaY复合脱硫材料；通过X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、氮气吸附脱附法（N₂-吸附脱附）、X射线光电子能谱（XPS）、热重分析（TG）等手段进行材料的物理化学结构表征；使用容量法装置测试复合材料的脱硫性能；考察MnO₂不同负载量及不同反应温度对MnO₂/NaY复合材料脱硫性能的影响。结果表明：MnO₂/NaY复合材料的孔容越大，其脱硫性能越好；多孔珊瑚状MnO₂脱硫性能优于棒状MnO₂；随着MnO₂负载量及反应温度的增加，MnO₂/NaY的脱硫性能先增加后降低，MnO₂/NaY-41%在400℃时的脱硫性能最好，第1h脱硫量达到114.56mg {{}_{\mathrm{S}\mathrm{O}}}_{{}_2} /g_材料；500℃时复合材料脱硫性能下降，是由于脱硫反应过程中MnO₂分解生成Mn₃O₄；MnO₂/NaY比纯MnO₂拥有更好的脱硫性能，反应温度为300℃和400℃时，MnO₂/NaY-41%较纯MnO₂的第1h脱硫量分别提高28.3%和56.1%。MnO₂/NaY-41%复合材料在中低温下的高效脱硫性能有望应用于船舶尾气的深度脱硫。     

降低吸附式制冷系统驱动热源温度的研究进展

吸附式制冷是一种环境友好的制冷方式,可以利用低品位热能提供冷量,因此具有重要的节能意义。目前,吸附式制冷技术在太阳能热利用、工业余热利用等中低温余热领域已有应用,但对低于60℃热源的利用实例较少。降低吸附式制冷系统所需的驱动热源温度是扩大吸附式制冷系统使用范围的重要手段。吸附式制冷系统所需驱动热源温度与系统循环方式、吸附剂性能等因素密切相关。从二级/多级吸附式制冷循环、表面酸性强度与孔结构等影响吸附剂再生温度方面阐述了降低吸附式制冷系统驱动热源温度技术的国内外研究现状。分析结果显示,多级循环吸附式制冷系统可以降低装置的驱动热源温度,但装置结构较为复杂;低再生温度吸附剂能够拓宽吸附式制冷装置的驱动热源温度范围,吸附剂的脱附温度与表面极性、酸性、孔结构等参数有关,对吸附剂进行改性,吸附剂极性弱、酸性低的表面特性有利于降低脱附温度。另外,还介绍了数据中心余热驱动的吸附式制冷技术。开展降低吸附式制冷系统驱动热源温度的研究为低温余热高效利用提供了技术参考。     

安全高效的大矩阵行列式计算云外包协议

云计算的应用,在给大家带来便利的同时,也带来一些新的安全问题：如客户端输入/输出的私密性以及云端运算的高效性等。针对此类问题,构建了一个适用于大矩阵行列式计算的云外包协议：在客户端将原始矩阵加密后再传送到云服务器端求解,在保证云服务器端运算高效性的同时,将其返回的结果解密后得到原始矩阵的行列式值。经理论分析和实验评估证明,协议满足正确性、输入/输出私密性和高效性。