油品扬沸火灾前兆噪音特性的研究

从时域和频域上分析了油品扬沸火灾前兆燃烧微爆嗓音的特性，并将其与油水层热物理过程进行相关分析，提出了扬沸现象发生的基本条件，说明了利用扬沸前兆噪音监测预报扬沸火灾的理论基础．     

HAN基液体发射药滴在大气压下的微爆机理探讨

该文利用挂滴装置针对初始直径约２ｍｍ的ＨＡＮ基液体发射约ＬＰ１８４６液滴，研究其在１０＾５Ｐａ，８００℃环境下微爆的特性，给出液滴微爆过程序列照片，根据ＬＰ１８４６热分解的实验结果讨论了液滴在着火前的微爆机理，认为它主要由过热组份水造成的。     

电熔爆机床噪声测控研究

章分析了电熔爆机床噪声产生的原因，并对其噪声的测量和控制进行了研究。在对噪声源的频谱曲线进行分析后，优化设计了隔声降噪罩体，通过对样机测量验证，采用复合材料制成隔声罩是一种有效的隔声降噪措施，能降低噪声20分贝以上。     

柴油、甲醇和水三组元乳化液滴微爆过程的研究

分别采用激光全息摄影技术和高速数字摄影技术观察了柴油、甲醇和水乳化液喷雾在高温高压（773K，3．1MPa）环境中发生微爆现象的瞬间和全过程，证实了微爆现象的存在．由于微爆机理的复杂性，尚难以用数学方法准确描述该过程．实验分析表明：若环境温度处于“最佳温度”范围内，乳化液滴表面首先形成“无水层”，液滴内部形成一个水滴的概率很小，可能形成几个相对较大的水滴，只要其中一个较大水滴的蒸汽压力大于液滴的表面张力和环境压力之和，液滴就有可能发生微爆，微爆不仅与液滴直径、组分的质量分数和组分间的沸点差等乳化液的本身特性有关，而且环境温度和压力的影响也不容忽视．该研究可以为乳化液喷雾微爆过程的数学模拟提供参考．     

油品扬沸火灾形成与强度主要影响因素试验研究

针对扬沸火灾复杂的形成原因,通过对胜利原油和轻质柴油的热重分析及试验测量的热波传播速度与油品线性燃烧速率的比值,分析得到油品中重质组分越多,热波传播速率与线性燃烧速率的比值越大,越容易形成扬沸;试验分析了油品含水率及乳化水水滴直径与热波传播速率的关系,得到含水率在1.3%—2%时,热波传播速度存在最大值;在试验条件下,当乳化水水滴直径小于80μm时,不会形成扬沸;对6种不同沸点(沸程)和粘度的油品进行了扬沸试验,发现随着油品沸点(沸程)的升高,扬沸强度和扬沸时过热水层厚度一般都增大;一般随着油品粘度的增大扬沸强度和过热水层温度都增大.试验结果可用于探索扬沸的致灾机理和抑制扬沸的形成及降低扬沸的危害程度.     

油品扬沸火灾特征参量实验研究

大型储油罐区内发生扬沸火灾时危害巨大,其危害程度与扬沸火灾时油品的燃烧特征参量有密切的关系.建立了小型扬沸火灾模拟实验台和数据采集系统,对混合原油和混合油品(煤油与机油)两种油品,在不同直径的小尺度油罐内,扬沸发生前后燃烧速率(线性燃烧速率和质量燃烧速率)、热释放速率、火焰温度、火焰热辐射和高度的变化规律进行了实验研究.发现这些特征参量在扬沸前后都发生了突变,其中扬沸阶段的燃烧速度、热释放速率和火焰辐射为平均值的几倍甚至几十倍.在对这些特征参量的突变进行定性和定量分析的基础上对引起突变的原因进行了分析,可为防控全尺度油罐扬沸火灾的危害提供参考依据.     

多组分重油单液滴着火与燃烧特性

该文研究了3种多组分重油单液滴在高温环境下的着火、微爆和燃尽特性。通过管式炉实验，记录了单液滴重油在着火和燃烧过程中的特征时间和特征直径的变化规律。实验发现重油的着火延迟时间和燃尽时间与组分、温度、初始直径密切相关。由于重油液滴的组分复杂且沸点不同，因此在燃烧过程中发生的膨胀对其燃烧特性有重要影响。热重质谱(thermogravimetric-mass spectrometry, TG-MS)分析的结果可以较好地解释膨胀的频率和幅度。实验结果表明：3种样品的膨胀次数与TG-MS结果中热解峰的数量一致，膨胀幅度与热解峰的高度呈正相关；多组分重油燃烧过程发生了明显的微爆现象。该文定义了液滴燃烧过程中的微爆强度，并发现其与重质组分占比、液滴初始直径和温度呈正相关关系。     

玻璃微球敏化乳化炸药爆速特性

建立了乳化炸药实验室制备工艺，并自制了玻璃微球敏化的乳化炸药试样，通过对试样的爆速测试，研究了乳化炸药爆速与其密度及玻璃微球含量等因素的关系，分析了这种工业炸药爆速的特点，结果表明，这种乳化炸药的爆速随其密度的增大而增大到最大值后逐渐降低，直到被压死。     

甲醇/正辛醇/加氢催化生物柴油单液滴蒸发与微爆特性研究

为了研究理化特性强烈互补的甲醇/加氢催化生物柴油(HCB)混合燃料的单液滴蒸发微爆特性,本文针对纯加氢催化生物柴油M0以及两种不同甲醇体积比的三元混合燃油M15(15%甲醇、17%辛醇和68%HCB)和M25(25%甲醇、17%辛醇和58%HCB)在不同环境温度下进行了详细的试验研究。首先,通过微观几何形态和热重试验对混合燃油的理化属性进行了分析。然后,在一个恒温加热炉中采用挂滴法结合高速显微成像技术,获得了液滴在蒸发过程中的形态、平方直径和气泡比等蒸发特性。研究得出:随着甲醇含量增加,混合燃油中分散相液滴粒径增大、数目增多,蒸发速率加快;随着甲醇比例的增加,混合燃油液滴内部出现更加剧烈的醇相气泡膨胀并发生微爆现象,且微爆后喷射出的子液滴粒径大大提高,显著缩短了母液滴的寿命;随着环境温度的增加,微爆频率增加,更显著地加快了液滴的蒸发速率。本文结果将对甲醇/HCB混合燃料喷雾燃烧特性以及该混合燃料的发动机适用性研究提供理论参考。     

微穿孔吸声特性的数值分析

在微穿孔吸声体的理论基础上,编制了微穿孔板吸声体学特性的数值分析程序,通过计算实例的分析,探讨了微穿孔板噪声体的多频吸声特性。     

小尺度油罐沸溢火灾发生时间及沸溢特性

为了充分了解沸溢火灾特性,建立了小尺度油罐沸溢火灾特性实验平台,采用混合原油作为实验介质,研究了在水垫层存在的情况下沸溢火灾发生时间及不同参数下沸溢特性.结果表明,沸溢发生时间与参数Ho·D-05具有较好的线性关系,并给出了线性拟合公式.沸溢过程分为三个阶段:稳态燃烧阶段、沸溢前兆阶段以及沸溢阶段.详细探讨了三个阶段水层、油水界面、油层以及火焰的温度变化特性.所得结果为深入理解沸溢火灾机理,探索沸溢火灾防控技术提供指导.     

小尺度沸溢油池火灾燃烧速率特性试验研究

使用胜利原油对小尺度沸溢火灾燃烧速率特性进行了试验研究。分别记录了直径为0.1、0.15、0.2 m的原油沸溢油池火灾的燃烧过程,测量了燃烧速率和温度随时间的变化。根据燃烧速率和火焰高度变化对沸溢火灾燃烧进行阶段划分。探讨了不同直径及初始油层厚度对沸溢火灾燃烧速率的影响,在燃烧速率基础上建立沸溢强度模型。结果表明:沸溢火灾燃烧可以分为预燃、准稳态燃烧、沸溢燃烧、火焰熄灭4个典型燃烧阶段;沸溢燃烧阶段的燃烧速率和火焰高度显著大于准稳态燃烧阶段;沸溢火灾各阶段燃烧速率均随油池直径的增大而增大,且沸溢燃烧阶段的增幅明显大于准稳态燃烧阶段的增幅;准稳态燃烧阶段的稳定燃烧速率与初始油层厚度无关,随油池直径的增大而增大;沸溢强度随初始油层厚度的增加及油池直径的减小而增大,并与初始油层厚度和油池直径间的比值成正比。     

噪声补偿应用于与文本无关的说话人辨认研究

通过对VQ码本在线性频谱域进行噪声补偿,使得补偿后的VQ码本逼近测试环境下训练出的码本,从而提高说话人辨认系统的性能。实验中,在不同的信噪比条件下测试辨认率,并将补偿和没有补偿时的辨认率进行比较,结果显示,该算法能够有效地提高说话人辨认系统的性能。     

基于GA遗传算法的ARMA模型的辨识方法

提出一种基于浮点数编码遗传算法的系统辨识方法,融合和改进了一些遗传操作,并把该方法应用于有噪声背景下的ARMA模型参数的辨识。实验表明,该方法可有效地克服噪声干扰,可获得系统参数的无偏估计。     

听力训练对特定听觉辨识能力的影响

对一组无专业背景的受训者进行了由13个单元组成的声频工程综合听力训练课程,训练每周2次,持续了两个月。在训练前后对这组受训者的听力级、噪声中对纯音的辨识能力、频率分辨力等特定指标进行了测量。训练前后的数据对比分析表明,综合听力训练对特定听辨能力的提升有正迁移作用。     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

基于多方向识别的三维断层增强方法

为了应用断层增强技术来提高断层识别的精度, 提出基于多方向识别的三维断层增强方法。通过方向滤波来增强地震同相轴的连续性, 并压制背景噪声, 通过边界保持滤波来保持地震剖面的断层信息。进一步地, 对方法流程做两点改进: 一是使用多方向断层识别, 增强对倾斜地层情况的适用性; 二是将二维断层增强方法扩展到三维地震数据, 实现以较低的运算量达到三维断层增强的效果。合成数据和实际数据的应用实例均表明所提方法可以有效地压制背景噪声, 增强地层同相轴的连续性, 并提高断层图像的分辨率, 有利于后续的构造解释。     

基于实测电力噪声分布的窄带电力噪声建模

基于实际测量电力噪声特性参数的统计分布,推导非高斯分布的窄带电力噪声模型,主要包括背景噪声和脉冲噪声.前者应用升余弦滚降滤波法建模,其功率服从正态分布;后者利用随机分布的特性参数:脉冲的宽度、间隔和包络所构建的脉冲函数来建模.宽度、间隔和包络随机量均服从分隔马氏链.然后应用实际测量数据和马尔克夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)分析法比较评估了此模型,数值分析结果显示,模型能够很好地逼近实际的电力噪声.     

用于周期分解语音活动检测的基频提取方法研究

介绍了基于语音信号周期分解的语音活动检测算法.传统语音活动检测算法在动态低信噪比背景噪声环境下的效果很不理想,这主要是因为传统方法中提取的能量与过零率等检测特征针对的是平稳噪声,对信噪比的变化很敏感.而本文介绍的周期分解语音活动检测方法能较好地解决这个问题,因为语音信号中浊音段的周期性是区别一般噪声信号的重要特征,并且该特征受背景噪声类型和信噪比变化的影响小.在周期分解语音活动检测方法中,基频提取的准确性对最终检测性能有很大影响.针对此情况,提出了自相关、循环均值幅度差分和YIN三种基频提取算法相融合的方法.实验结果表明,在背景噪声为白噪声、汽车噪声、嘈杂人声以及信噪比0dB,5dB,10dB的情况下,该方法相对单一基频提取算法,可以有效提升基频提取与周期分解语音活动检测的准确性.