影响平板式太阳能热水器热效率诸因素的研究

本文根据辐射传热和对流传热理论,利用Ｍａｔｌａｂ 程序结合太阳能热水器本身的尺寸以及与其有关的水和空气的物理弹性详细分析了影响平板式太阳能热水器热效率的因素包括太阳能热水器表面的太阳光辐射的吸收率αｓ 和辐射系数ε,太阳能热水器的水进口温度Ｔｃ,ｉｎ和流量ｍｃ 太阳辐射能力Ｇｓ,,环境大气温度Ｔｅ,大气辐射系数εｓｋｙ 以及太阳能热水器内部的总传热系数Ｕ。分析结果表明较高的太阳照射能力、环境温度和总传热系数有利于提高集热效率,而增加水量和水进口温度、热水器辐射系数和大气辐射系数则有相反的效果。     

减少农村燃煤污染有新招

<正>目前,在我国农村和城郊地区,至少有2亿人采用相对分散的低效高污染的燃煤供热方式。而天然气、太阳能和生物质能等各种供热技术很难在农村或城郊大面积推广:天然气价格逐渐与国际接轨,其成本将是燃煤成本的3~5倍;采用太阳能集热器供热一般需要利用电能补充供热,我国燃煤     

太阳能冷管空调和供热水系统

介绍了一种新型的太阳能冷管空调和供热水系统。该系统可与建筑物很好地结合，吸收照射在屋顶上的太阳辐射能。夏天：太阳能冷管空调和供热水系统，在白天不仅可以降低房间的热负荷，为人们提供充足的热水（45℃左右），而晚间还可以提供冷量；冬天和过渡季节：太阳能冷管空调和供热水系统可以提供生活热水。因此，人们在夏季不用安装空调设施就能使室内保持比较舒适的温度环境，使建筑物在自然条件下达到“冬暖夏凉”。     

城市污泥的低温热干燥

污泥是城市产生的重要废弃物之一,因较高的含水率而体积庞大,因此对其进行脱水和干燥是实现减量化的重要手段。低于100℃的低温热干燥方法因干燥温度较低,具有节能、减少臭气排放等优点,可有效利用工业余热、废热、太阳能,以及热效率很高的热泵干燥工艺。采用薄膜态污泥进行低温干燥,通过实验分析了在温度为50℃和70℃、表面风速为0.3~1.2 m·s-1条件下污泥质量与含水率的变化。结果表明,较低的干燥温度一定程度上延长了干燥时间,但采用薄膜形态可以缓解干燥速度减慢的问题,且可有效解决"硬壳"现象而实现等速干燥,对提高能源利用效率具有较大好处。给出了气流温度、流速、泥层厚度对干燥速度的影响,干燥消化污泥所需时间要快于同条件下的未消化污泥。还给出了2种低温干燥工艺流程,为工业应用提供借鉴。     

减少工业炉炉壁热污染问题的理论研究

针对工业炉壁面的散热特点,建立了工业炉壁面的散热数学模型,并采用SIMPLE法对其无因次方程组进行求解,得出炉体热量主要散失在Y＝0～0.1处.对现有加热炉炉壁的散热状况进行了实测计算,并对安装炉壁档板情况下的热量回收能力进行了分析,结果显示,在基本相同的条件下,其向大气环境排放的热量可从1 524.8 W/m2下降到60.1W/m2,同时还可回收热量404 kW,大大减少了向周围环境的热污染.     

非稳定状态下活性污泥法无约束条件最优控制的计算方法

本文首先简述了最优控制在动态系统控制中的重要地位,接着以非稳定状态下活性污泥法污水处理系统为研究对象,根据现代控制理论,建立了该处理系统的状态方程、无约束条件下的目标函数与最优控制数学模型。然后,提出了求解该处理系统最优控制数学模型中最优控制变量的计算方法,给出了相应的程序设计。最后通过实例展示了用计算机进行数植计算和绘图的计算过程与结果,进一步说明最优控制在污水处理系统控制中的应用价值。     

有机污染物湿地生物降解实验规律研究

本文以苯、甲苯和萘为对象 ,通过实验研究 ,测定有机污染物的土壤 水吸附平衡过程、在水溶液中生物降解过程以及在湿地系统 (即土壤 水 微生物系统 )中生物降解过程 ,并以质量守恒定律为基础 ,建立有机污染物湿地生物降解过程综合数学模型 ;数学模型通过实验验证。利用模型 ,定量预测了污染物生物降解所需的时间和程度 ,并提出动力学因子FK,判断污染物湿地生物降解速度的控制因素 ,定量预测了污染物在土壤固相的浓度分布规律     

有机污染物湿地生物降解实验规律研究

本文以苯，甲苯和萘为对象，通过实验研究，测定有机污染物的土壤－水吸附平衡过程，在水溶液中生物降解过程以及在湿地系统（即土壤－水－微生物系统）中生物降解过程，并以质量守恒定律为基础，建立有机污染物湿地生物降解过程综合数学模型，数学模型通过实验验证，利用模型，定量预测了污染物生物降解所需的时间和程度，并提出动力学因子FK，判断污染物湿地生物降解速度的控制因素，定量预测了污染物在土壤固相的浓度分布规律。     

建筑物对高架点源大气污染物扩散影响的模拟研究

运用数值方法对城市中高架点源排放大气污染物的扩散规律进行了模拟研究,在计算区域内建立了三维数学模型,并将拉格朗日法描述的颗粒轨道模型耦合到风场。本研究计算了地面风速为3 m/s时的大气流场,并模拟研究了该风场条件下气体污染物的扩散和固体颗粒污染物的运动轨迹。通过分析模拟结果,给出了高架点源中排放的气体污染物的扩散区域和固体颗粒污染物运动轨迹的变化规律。     

基于反向传播-向量评价遗传算法模型的燃煤电站锅炉燃烧多目标优化

基于MATLAB智能工具箱对某300MW电站锅炉进行燃烧优化。利用反向传播(BP)神经网络分别建立了锅炉热效率和NO_x排放预测模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放特性。锅炉热效率预测的校验样本相对误差平均绝对值为0.210 0%,NO_x排放量预测的校验样本相对误差平均绝对值为2.410 0%,表明模型具有良好的准确性和泛化性。借助向量评价遗传算法(VEGA)优化模型得到锅炉热效率和NO_x排放量的优质解集合。300 MW负荷下锅炉热效率优质解集合为92.93%~93.64%,NO_x排放量优质解集合为367~413mg/m~3;270 MW负荷下锅炉热效率优质解集合为92.26%~93.56%,NO_x排放量优质解集合为360~416mg/m~3。研究结果对实际的电站锅炉燃烧具有一定的指导意义。