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1.
2.
在模拟车用有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统的工作环境下,设计并搭建以R123作为工质的液压隔膜计量泵性能测试平台。在额定转速(2900 r/min)下,通过调节液压隔膜计量泵的冲程(25%、50%、75%、100%)和出口压力,得到变工况下液压隔膜计量泵的特性曲线,并分析液压隔膜计量泵的关键参数对车用ORC系统性能的影响情况。结果表明:液压隔膜计量泵的流量受冲程影响,与出口压力基本无关。其输入功率和实际运行效率均随着冲程的增加而升高,最高分别可达523.91 W、88.27%。应用该液压隔膜计量泵的模拟车用ORC系统吸热量变化范围较广,系统热效率最高可达12.81%。液压隔膜计量泵可应用于车用ORC系统,通过调节液压隔膜计量泵的冲程和出口压力,可实现提高车用ORC系统热效率、增加系统净输出功率的目的。 相似文献
3.
离心泵长时间运转后,会出现危害严重的汽蚀现象,造成泵性能下降,严重时影响泵的效率、寿命,甚至造成离心泵内部部件损坏。文章通过改变进口压力的方法对单泵、双泵并联、双泵串联等工况下汽蚀对离心泵性能影响进行实验研究。结果表明:当进口压力小于输送液体的饱和蒸汽压时,液体开始发生气化并伴随气泡产生,表明泵内发生汽蚀;汽蚀初期离心泵的效率开始下降,但表现不明显;随着汽蚀不断增大至严重汽蚀区时,Q 1~η曲线出现陡坡,效率出现明显下降并伴随嗡响。实验证明采用提高泵的进口压力等措施可适当减小汽蚀对泵性能的不利影响。 相似文献
4.
5.
采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟,优化工艺参数,研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析,考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响,确定一甲塔最优的工艺参数:塔釜摩尔采出率为0.92,摩尔回流比为130,塔顶压力为0.18 MPa,总理论板数为400,在210块理论板位置进料。在此基础上,针对高能耗的脱高塔/脱低塔,模拟研究了双效精馏新工艺,新工艺可节省39.70%的年总成本;针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺,新工艺可降低41.42%的年总成本。 相似文献
6.
江苏油田的部分油井存在油管短路、地层高压低渗、漏失严重等问题,这些问题造成压井作业困难,并且压井作业过程中的井控与环境污染风险较大。为了进行不压井检泵作业,同时缩短检泵之后的产量恢复周期,进行了不压井作业技术研究,并研制了不压井作业装置。为解决起下抽油杆过程中的防喷问题,改进了抽油泵底阀结构,该结构可实现起下抽油杆过程中油管不带压、无溢流,并保障起下油管过程中的井控安全。该技术在江苏油田现场应用9井次,效果良好。 相似文献
7.
醇胺法捕集CO2技术是一种较成熟的CO2捕集技术,具有吸收速度快、脱除效果好等显著优点,但其操作费用高、解吸能耗大。本文以降低醇胺法捕集烟气中CO2系统再生能耗为出发点,对常规醇胺法捕集CO2工艺统进行了节能优化研究。在常规工艺流程基础上引入压缩式热泵节能技术,并利用Aspen Plus软件建立了基于压缩式热泵技术的CO2捕集工艺流程模型。研究了压缩式热泵与机械蒸汽压缩回收(MVR)热泵、分流解吸、分布式换热、级间冷却4种节能工艺耦合,通过模拟计算与优化,结果说明了最佳节能工艺组合为“解吸塔压缩式热泵+贫液MVR热泵+分流解吸+级间冷却”耦合的CO2捕集工艺流程,当解吸塔顶气体分流比为0.25∶0.75、冷富液分流比为0.05∶0.95、级间冷却器位于吸收塔17块塔板位置、吸收塔输入冷量为-3.0GJ/h时,系统再生能耗最低,为2.533 GJ/tCO2,相比常规有机胺工艺(再生能耗4.204GJ/tCO2)节能率39.748%。 相似文献
8.
9.
乡村产业中的化石能源设备逐渐被电能技术替代,引起了乡村负荷波动增大、部分时段产生集中高负荷的问题。为了解决以上问题,将低品位清洁能源应用至乡村的茶叶生产中,针对烘茶全过程的工艺要求提出了跨临界CO2热泵烘茶技术;并以某茶叶生产乡村为对象,对其代表台区的全年日用电量及产茶日负荷进行了分析,得出采用CO2热泵烘茶后其负荷得到大幅度削减,整体可降低至原负荷的39.6%~46.8%,峰值负荷与平时负荷的比值由原本的13.6降至5.4~6.2。跨临界CO2热泵应用至农产品生产中可有效缓解乡村供电压力。 相似文献
10.
As an essential part of hydraulic transmission systems, hydraulic piston pumps have a significant role in many state-of-the-art industries. Thus, it is important to implement accurate and effective fault diagnosis of hydraulic piston pumps. Owing to the heavy reliance of shallow machine learning models on the expertise and experience of engineers, fault diagnosis based on deep models has attracted significant attention from academia and industry. To construct a deep model with good performance, it is necessary and challenging to tune the hyperparameters (HPs). Since many existing methods focus on manual tuning and use common search algorithms, it is meaningful to explore more intelligent algorithms that can automatically optimize the HPs. In this paper, Bayesian optimization (BO) is employed for adaptive HP learning, and an improved convolutional neural network (CNN) is established for fault feature extraction and classification in a hydraulic piston pump. First, acoustic signals are transformed into time–frequency distributions by a continuous wavelet transform. Second, a preliminary CNN model is built by setting initial HPs. The range of each HP to be optimized is identified. Third, BO is employed to select the optimal combination of HPs. An improved model called CNN-BO is constructed. Finally, the diagnostic efficiency of CNN-BO is analyzed using a confusion matrix and t-distributed stochastic neighbor embedding. The classification performance of different models is compared. It is found that CNN-BO has a higher accuracy and better robustness in fault diagnosis for a hydraulic piston pump. This research will provide a basis for ensuring the reliability and safety of the hydraulic pump. 相似文献