浓相气力输送粉煤灰的实验研究

在内径为80mm，长为210m的水平和垂直输送管道中进行了高压流态化浓相气力输送粉煤灰的实验研究。是到了浓相气力输送粉煤灰的输送特性参数及其影响因素，为粉煤类排放的进一步研究和应用打下了基础。     

关于超浓相输送系统排风问题的探讨

对于氧化铝超浓相风动溜槽输送,合适的供、排气风量及风压是决定风动溜槽能否实现连续、稳定流态化输送的关键。排气系统能否正常工作关系到整个输送系统流程的贯通。就某铝厂三期电解铝工程超浓相输送系统调试过程中出现的排风问题,从设计方案、调试中的问题、处理改进等方面来进行介绍,并对超浓相输送系统的排风方案进行分析比较。     

浓相气力输送粉煤灰颗粒速度的研究及应用

浓相气力输送中，固体颗粒的速度是一个重要参数，关系到系统的能耗、物料与管道磨损等重要问题，它与物料的物理性质、输送装置的特点、输送气体的物理性质以及输送气体的速度等参数有关。采用粉煤灰作为输送物料，在管内径为80mm，长度为202．87m的浓相气力输送实验台上，借助多台智能差压／压力变送器等仪器设备对固体颗粒速度进行了实验研究，并对实验数据进行了理论分析，得到了沿程颗粒速度的修正公式。最后，结合工程实际提出了相应的对策。     

正压浓相气力输送系统磨损机理分析及预防处理措施

主要分析了正压浓相气力输送系统中关键部件的磨损机理,阐述了输送条件、物料物性、输送管道结构及材质等主要磨损影响因素,从设计选材、操作等角度,提出降低磨损的有效措施。     

浓相液固流化床粗煤泥连续分选影响研究

为探索实际生产过程中液固流化床粗煤泥分选行为,采用自行设计的液固流化床,在浓相床层条件下,进行了连续分选试验,考察了床层质量浓度与上升水速对液固流化床分选行为的影响规律.结果表明:液固流化床连续分选条件下,较高的床层质量浓度与较低的上升水速相结合,形成浓相床层,有利于提高悬浮液密度,显著提升分选效果;床层质量浓度在33...     

粉煤浓相气力输送中的固气比

研究了室温下浓相输送粉粉的规律，固气化（固体与气体的质量流量之比）最高可达512．2kg/kg。通过大量实验，得出固气比与总压降的关系。利用最小二乘法，对52组实验数据进行拟合，得到了固气比与气体Froude数、固体质量流量这宰的关系，揭示了3个参数之间的回归方程。     

高压浓相粉煤气力输送

在高达700kg/m3的高压气力输送试验台上,用氮气进行煤粉高压浓相粉煤气力输送试验研究.分别在不同的总输送差压、煤粉含水率、风量和压力等条件下进行了输送试验,考察操作参数对煤粉质量流量、固气比和单位管道长度的压损等气力输送特征参数的影响.结果表明:随着总差压和流化风流量的增加,煤粉的质量流量增大;当流化风流量较小时,煤粉质量流量受流化风的影响较大,随着流化风流量增大,流化风对煤粉质量流量的影响变缓.固气比随着注入速度的增大先增大后减小,随着总差压的增加而增大;其他输送参数相同的条件下,输送压力越高,煤粉的质量流量和固气比就越大;随着含水率的增加,煤粉的质量流量逐渐减小;在输送相图中,相同煤粉湿度下,输送压损随表观速度的增加先减小后略有升高;相同表观速度下,煤粉含水率越低,压力损失越大.     

水平管段高压超浓相煤粉输送特性的数值模拟

在充分考虑气固两相相互作用的基础上,利用修正后的κ-ε湍流模型对以CO2为输送介质的高压超浓相煤粉气力输送进行了数值模拟.对于固相体积分数高达25％的高压超浓相煤粉气力输送,采用该模型模拟一体化管道(垂直管、弯管、水平管连接在一起),获得了水平管段中不同粒径的颗粒在截面上的速度分布、浓度分布,以及不同表观气速下水平管段中固相的径向浓度分布.模拟结果表明,在相同的输送条件下,大粒径煤粉的速度较低,更容易在水平管道沉积;煤粉粒径相同时,表观气速较大的颗粒在沉积区的浓度分布较小.将模拟结果与相同试验条件下的水平管电容层析成像(ECT)结果进行了对比,验证了本文模拟结果的正确性.     

浓相气力输送分支管道分流特性的数值模拟

基于Fluent软件,采用Euler-Euler两相流研究方法和RNG k-ε湍流模型及SIMPLE压力速度耦合计算方法,充分考虑颗粒间碰撞和气固两相相互作用,对3种不同几何结构的分支管内,颗粒体积分数为10%的浓相气力输送过程进行数值模拟。模拟结果显示:气固两相的速度和动压在流经分支处后都减小,且在分支处都呈现出分支内侧比外侧大的现象;分支处固相在分支内侧聚集较多;管道初始部分和分支外侧气固两相出现较大的湍流;同时随着其中一分支管与主管夹角的增大,该分支内侧两相速度、动压值和固相含量都逐渐增大,外侧湍流逐渐增强、范围逐渐变广。     

关于氧化铝气力输送技术及其应用的探讨

本文就氧化铝气力输送技术的四种主要形式进行了论述,并重点探讨了浓相输送技术,希望有所作用。     

深度学习技术在影像密集匹配方面的进展与应用

在计算机视觉及摄影测量领域中,影像的密集匹配一直是研究的重点与难点之一。它在影像三维重建、数字表面模型生产中都具有不可或缺的作用。近几年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的影像密集匹配算法也是层出不穷。本文通过对目前具有代表性的技术方法进行回顾,按照基于图像块的相似性度量学习和端对端生成视差图两类研究思路,叙述了深度学习在影像密集匹配中的研究进展与趋势,总结了现有方法的优点与不足,以期为影像匹配的研究提供具有参考价值的文献综述。     

多粒级加重质流化特性的实验研究

为拓宽加重质的粒级分布范围,保证流化床床层稳定,根据颗粒的性质及级配原则,对窄粒级加重质进行配比,分析其粒度组成及流化特性,并进行分选实验。结果表明,在一定粒度范围内,具有细粒级宽分布的颗粒有利于改善流化质量;以不同粒度分布的两种加重质进行配比,粗颗粒中细颗粒的质量分数不宜超过50％,且30％为最佳;较宽粒级范围的加重质具有良好的分选特性,在分选气速适合的范围内,能形成均匀稳定的床层并取得较好的分选效果;气速为5．67cm／s,分选时间为90s时,流化床的分选精度较高,且Ep值为0．030。该研究为提高气一固流化床的分选性能提供了借鉴。     

Complete multiple round quantum dense coding with quantum logical network

We present a complete multiple round quantum dense coding scheme for improving the source ca-pacity of that introduced recently by Zhang et al. The receiver resorts to two qubits for storing the four local unitary operations in each round.     

喷动床空隙率分布

对塔径为１８２ｍｍ的喷动床，设计了可更换口径的直管式喷嘴，使用光导纤维仪实测小米和尿素等物料床层局部空隙率分布，结果表明，床内流动状态可分为喷动区，密相区，环形区和壁效应区４个区域，密相区空隙率变化很小，不随操作条件改变，且与静床隙率相当，对喷动床操作的稳定性起决定作用。     

湍动流化床内密相的总体循环与气体混合

在内径２００ｍｍ，高５５００ｍｍ的流化床内，采用点源反向示踪的方法，利用气相色谱分析仪连续取样分好了湍动流化床内密相的浓度分布。实验表明，湍动流化床的密相除进行总体循环运动外，还存在着激烈的返混。密相内的气体混合行为可用二维扩散模型描述，表征混合程度的扩散系数可通过非线性估值求得，其值与流化气速呈线性关系。     

悬浮骨架密实结构配合比设计

针对基层骨架 密实结构混合料易出现离析问题的工艺缺陷,提出了一种全新的组成结构:悬浮骨架 密实结构。它的各级集料的比例是根据粗一级集料在细一级集料中即将相互搭结形成骨架而实际上未相互搭结形成骨架的原则计算的。它的小于2 36mm的细集料剂量是根据填充料最大干密度试验值与计算值相等的原则确定的。试验表明,这种结构解决了传统骨架密实结构的工艺缺陷(离析)和设计缺陷(填充料中结合料与细集料的比例缺乏理论指导),又继承了强度高、抗裂性好、抗疲劳性优的特点,因此有一定的应用价值。     

密相气力输送参数的人工神经网络预测

在水平管道中，用压缩空气和氢气对煤粉和小米进行密相气力输送实验，利用改进的BP神经网络对不同气量下的固体质量流率进行预测。结果表明，BP网络能对不同实验条件下的固体质量流率进行较好的预测。并画出不同气量下，固体质量流量的等值图。根据此图，可对密相气力输送参数进行初步优化，控制固体的输送量，减少密相气输送中的盲目操作。     

超密集网络中基于分簇的干扰管理方案

在超密集网络中,全频复用能够提升网络的吞吐量,但是导致了严重的基站间干扰。为了降低基站间干扰,首先通过干扰权重值描述小基站间的干扰程度,建立合理的干扰图;然后将分簇问题转化为Max K-Cut问题,利用改进的次优化启发式算法对小基站进行分簇;最后通过信道分配算法为每个簇中的用户分配子信道。仿真表明,本文的干扰管理方案在降低小基站间干扰的同时,能够提升系统的频谱效率和平均吞吐量。     

浓密液固两相流动的数值研究与理论分析

在ＩＰＳＡＲ算法基础上,推导了适用于考虑浓度变化影响的浓密液固两相流动数值计算的ＤＩＰＳＡＲ算法,并考虑了颗粒湍流强度梯度传输对颗粒浓度分布的影响,对竖直上升管中浓密液固两相流动分别采用ＩＰＳＡＲ和ＤＩＰＳＡＲ算法进行了数值计算和理论分析,结果表明,ＤＩＰＳＡＲ算法能更有效地预测浓密液固两相流动．