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在内外层算法的基础上,采用联立方程思想将主塔、侧线汽提塔视为一个整体进行建模,并针对复杂炼油塔的特点对算法提出了改进。首先,由于传统内外层法简化的K值模型对组成的变化不敏感,在处理带有石油的体系时,容易出现迭代次数较多,甚至部分塔板温度更新异常的问题,因此采用了汽相分数加和式推导了简化的K值模型加权因子。其次,借鉴流量加和法思想,规定侧线汽提塔的塔底产品流量作为设计变量,增强了算法收敛的稳定性。为验证改进后算法的有效性,采用不同的算法对实际的常压塔进行了模拟,结果显示改进后的算法适合应用于复杂炼油塔的模拟计算。 相似文献
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"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献
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