酸灰耦合机制对烟道换热管传热特性的影响试验

为实现对酸露点的准确预测,设计并搭建了一套针对锅炉尾部烟道烟气酸露点测量系统;并在某电厂1 000 MW空预器出口烟道进行就地测量。结果表明:在同一工况下,随着试验温度降低,换热管努赛尔数下降,管壁及腐蚀片积灰与腐蚀程度逐渐加深。进而将所测得的工程酸露点与在同一煤种下利用已有经验公式所得的酸露点进行对比分析。由于存在积灰对酸液的耦合作用,工程酸露点通常比热力学酸露点低约40℃,能够较好地反映工程实际烟气运行情况,对深度余热利用系统的设计和运行有一定的理论指导意义。     

循环流化床烟气脱硫塔内烟气露点的测定

文中进行了循环流化床烟气脱硫技术工业试验研究 ,烟气流量为 20 000nm³/h。试验中用阻容式传感器在线监测和测量烟气干湿球温度两种方法对烟气露点进行测定。在测量烟气的干湿球温度确定烟气的露点时 ,设计了一种湿球温度的测量方法 ,提高了测量的精度。根据两种测量方法得到的烟气露点值 ,提出了一种数据修正方法 ,即取两种方法测量结果的偏差平方和最小 ,用最小二乘法对两组数据进行线性拟合。利用拟合结果对试验中在线测量的烟气露点进行修正 ,得到较准确的反应塔出口的烟气露点值。     

酸灰耦合机制对烟道换热管传热特性的影响

为实现对酸露点的准确预测,设计并搭建了一套针对锅炉尾部烟道烟气酸露点测量系统;并在某电厂1 000 MW空预器出口烟道进行就地测量。结果表明:在同一工况下,随着试验温度降低,换热管努赛尔数下降,管壁及腐蚀片积灰与腐蚀程度逐渐加深。进而将所测得的工程酸露点与在同一煤种下利用已有经验公式所得的酸露点进行对比分析。由于存在积灰对酸液的耦合作用,工程酸露点通常比热力学酸露点低约40℃,能够较好地反映工程实际烟气运行情况,对深度余热利用系统的设计和运行有一定的理论指导意义。     

半导体吸收式光纤温度传感器

利用半导体光吸收原理 ,提出了一种新颖的半导体吸收式光纤温度传感器 ,它可实现在高压、强电磁环境下对电力系统线路及设备的温度测量。该传感器使用砷化镓半导体材料作为温度敏感元件 ,并用反射式传感结构 ,使其具有结构简单、容易使用、响应速度快的特点 ;同时利用除法器减少了光强的变化及光纤连接损耗对传感器信号的影响。实验测定 ,该传感器在 - 2 0℃～ 110℃的温度范围内有1℃的精度 ,温度在 15℃～ 110℃范围变化时有 2 5 s的响应时间。     

烟气酸露点的测量和预测模型分析

防止电站锅炉尾部金属对流受热面的腐蚀粘污和进一步提高锅炉热效率都对锅炉尾部烟气酸露点预测的准确性提出了更高要求。大量电站锅炉机组长期运行经验表明,目前常用的酸露点模型的预测值普遍偏高。该文在前期酸露点测量方法筛选工作的基础上,设计搭建了两种不同的烟气酸露点测量装置,并分别对不同烟气条件下的酸露点进行测量;结合烟气酸露点与其影响因素之间的热力学理论关联式进一步推导出酸露点的预测模型。不同酸露点预测模型的计算结果与相同烟气条件下的实验测量结果的比较表明:相比于抽气式测量的实验结果,插入式测量装置的测量结果对烟气中水蒸气分压的变化更为敏感。     

大功率半导体激光器恒温系统

采用半导体制冷和风冷混合制冷的方式对大功率半导体激光器进行恒温工作控制.通过实验研究半导体激光器的工作温度保持在45℃以内,控温精度在±0.1℃的状态下稳定工作,半导体激光器输出功率达到15.28W.     

数字式温度传感器的误差修正和软件补偿方法

针对使用DS18B20作为热量表的温度检测传感器测量时输出离散性大、器件一致性差的问题,采用线性插值方法对传感器的温度测量精度、线性度等进行软件补偿,可将传感器的测量精度由±0.5 ℃校正到±0.1 ℃,解决了数字温度传感器的配对使用问题。该研究取代了热电阻等温度传感器,简化了温度检测的硬件电路,降低了电路功率损耗。     

一种基于半导体制冷器黑体辐射源的温度控制器设计

为了实现某红外便携式检测系统中黑体辐射源温差的快速、准确控制,设计了基于半导体制冷器的电路单元,以单片机为控制核心,由高精度铂电阻温度传感器、温度采集及处理电路、TEC驱电路共同组成温度控制器,通过对铂电阻的非线性补偿,使温度检测达到较高的精度。测试结果表明,其温控精度可达±0.05℃,达到了设计指标要求。     

一种新型光纤温度传感器

本文提出一种新型的光纤温度传感器,利用光纤微弯产生光强损耗的原理,测温范围为0℃～200℃,在20℃～95℃时的测量相对精度可达±1%.这种温度传感器可以发展成为测温范围更宽,并同时进行远距离多点检测的系统.     

热管式酸露点仪的实验研究

提出一种测量烟气酸露点温度的新方法，研制成功一种抗污染性能好、可用于燃煤锅炉烟气露点测量的仪器。     

用微波方法测量半导体非平衡载流子寿命

介绍用有哑铃状孔－缝端盖的微波谐振腔测量片状半导体材料非平衡载流子寿命的一种方法．腔体用圆柱ＴＥ０１１模高Ｑ腔,易于更换端盖,可以达到较高的测量精度．实验表明,对同一半导体材料测量得到的有效寿命不因端盖孔－缝的改变而变化,所以可以通过选用孔－缝尺寸不同的端盖,来测量不同电导率的材料,以提高信号幅度,从而提高精度．测量是无接触的,因此无需对样品进行加工．用小的孔－缝端盖还可以用来对半导体材料有效寿命的二维分布进行研究．     

柔性自动化微装配的自主式显微视觉技术

针对非硅微机电系统自动化、柔性、高精度、高效的装配特点,提出并实现了一种基于金属氧化物半导体(CMOS)、现场可编程门阵列(FPGA)及数字信号处理器(DSP)的显微视觉系统设计方法. 该方法兼顾了模块化、柔性与可重配置、高检测精度及速度等系统主要指标,实现了结构模块化、功能可重配置、具有非常高的检测精度及速度的显微视觉系统. 通过实验分析了系统的物理分辨率以及对测量精度进行了标定,验证了系统的设计技术指标. 结果表明:系统对非硅MEMS器件的最高测量精度可达0.6 μm,检测时间小于0.65 s,不仅满足了现有微小型零件柔性自动化装配的要求,同时也为微小型零件的高精度、高速度检测提供了重要的解决方法.      

耦合式光纤温度传感器光源波长漂移的软件补偿

用强耦合理论分析了耦合式渐逝波温度传感器的传感机理,在此基础上设计了一种基于单片机的温度传感系统,并引入硬件和软件双重补偿修正,来消除前端电路噪声影响,达到提高测量结果稳定性的目的.针对半导体激光二极管随环境温度变化的光谱漂移特性对测量结果造成的影响,通过大量实验并综合考虑成本因素,提出一种基于软件补偿的解决方法,即通过增强型单片机片内集成的温度传感器完成对测量结果的补偿,从而获得光纤温度传感器上的准确温度值.实验证明,经过补偿后的温度测量精度达到±1 ℃.     

用于光频标半导体激光器温度控制电路的设计

半导体激光频标的核心是半导体激光器,其输出激光的线宽与稳定性是影响频标性能指标的重要因素之一。半导体激光器对工作温度很敏感,需要有恒定温度保证半导体激光器工作稳定。本文在借鉴常用的一些温控电路的基础上,给出了一种实用的控制精度较高的温控电路设计,实现了对激光器工作温度的控制。并对整个电路做出了实验仿真和测试,系统控温精度达到0.01℃。     

同位素法露点检测仪

介绍一种采用双α放射性同位素检测露点的方法。使用金硅势垒探测器及热电式致冷器构成传感器，并利用无模型控制器进行控制，实现气体露点的在线检测     

基于单片机的图书馆温湿度检测系统设计

本文采用一种基于AT89S51单片机为控制核心的检测方法,对图书馆环境温湿度进行了研究,设计了温、湿度检测电路和LED实时显示电路等硬件电路。试验数据与专业检测设备测试方法所得的数据相比较,表明以所提方法为关键技术所设计的图书馆环境温湿度检测仪温度测量精度为±0.3℃,相对湿度测量精度为±2%RH,系统运行可靠,结构简单,性价比高。     

基于单片机的图书馆温湿度检测系统设计

本文采用一种基于AT89S51单片机为控制核心的检测方法,对图书馆环境温湿度进行了研究,设计了温、湿度检测电路和LED实时显示电路等硬件电路.试验数据与专业检测设备测试方法所得的数据相比较,表明以所提方法为关键技术所设计的图书馆环境温湿度检测仪温度测量精度为±0.3℃,相对湿度测量精度为±2％ RH,系统运行可靠,结构...     

316L不锈钢在醋酸溶液中的钝化膜电化学性质

通过电化学阻抗方法测量316L不锈钢在25～85 ℃的醋酸溶液中的EIS曲线和Mott-Schottky曲线,并测量各温度点下的循环伏安曲线,研究了钝化膜的电化学性质. 研究结果表明:在醋酸溶液中的阻抗谱表明316L不锈钢在25～85 ℃温度范围内均能形成稳定的钝化膜,随温度升高极化阻力下降而界面电容增大. 温度对于316L不锈钢钝化膜的半导体本征性质没有根本的影响:在-0.5～0.1 V电位区间内钝化膜呈p型半导体特征;在0.1～0.9 V电位区间内钝化膜呈n型半导体特征;在0.9～1.1 V电位区间内钝化膜呈p型半导体特征. 钝化膜的循环伏安曲线显示当温度低于55 ℃时,钝化膜结构比较稳定;当温度为55 ℃时,钝化膜稳定性趋向恶化;当温度超过55 ℃时,钝化膜稳定性下降.     

光电倍增管单光子探测器的噪声特性研究

在弱光测量中，暗电流或暗噪声计数是探测系统灵敏阈和测量精度的主要限制，根据光电倍增管的工作原理，光电倍增管中的噪声源主要来自光阴极和二次极的热发射．从本征半导体和掺杂半导体中热发射电流密度探讨了光电倍增管单光子探测器的噪声特性，提出了减小光电倍增管单光子探测器噪声的几种措施，即管子致冷法、磁散焦法、选用光电倍增管的管型、减小检测系统频带宽度．     

基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测凝析气藏露点压力

露点压力的准确预测对保障凝析气藏的高效开发至关重要。近年来,数据挖掘、人工智能等大数据技术逐渐成为研究热点,其对复杂的非线性回归与分类问题有良好的解决策略。基于优化算法和机器学习,提出了一种将遗传算法(GA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的露点压力预测模型(GA-LSSVM模型),并利用误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)人工神经网络建立了相应的露点压力模型,然后进行模型精度对比。在皮尔逊关联性分析基础上,上述模型均选取气藏温度、(N_2+CO_2、C_1、C_2～C_6、C_(7+))摩尔分数、C_(7+)相对分子质量、C_(7+)相对密度和气油比作为自变量。采用公开发表的34个露点压力数据进行参数优化,得到了GA-LSSVM、BP和RBF模型的最优参数,并对15组实测露点压力数据进行预测。结果表明:GA-LSSVM模型预测精度明显高于BP、RBF神经网络模型,具有良好的预测能力,GA-LSSVM模型的平均绝对相对误差(AARD)仅为3.02%,其中最大绝对相对误差(ARD)为16.64%,最小ARD为0.05%,BP和RBF神经网络模型的AARD分别为6.46%、10.54%。最后,根据Leverage方法,进行了所有数据的异常点检测。研究为凝析气藏露点压力预测提供了一种有效方法。