大气有机胺的硫酸气溶胶界面化学反应机理的理论化学研究

大气有机胺是重要的碱性挥发性有机物,是促进大气新粒子形成与生长的重要前驱体。然而,目前由于有机胺在硫酸气溶胶表面非均相反应机理的不确定性,严重制约了如何采用大气模型正确评估有机胺对大气细颗粒物生长的贡献.     

获得固定输电权的风电公司日运行优化的研究

风电为平衡自身波动性需与储能装置联合运行,基于风蓄联合发电公司在电力市场环境下获得固定输电权的前提下进行分析,建立了以日运行收益最大化为目标的含风电场、抽水蓄能电站、常规火电厂和系统负荷的简单电力系统模型。考虑峰谷电价、功率平衡、风电场的运行约束和抽水蓄能电站的运行约束的情况下,应用在标准粒子群算法基础.上进行改进的粒子群算法迭代寻优,最后求得最优解。仿真结果表明所提出的模型及求解方法能够计算风蓄联合发电公司的最优日收益,实现收益的最大化。     

氧活性粒子脱除烟气中SO2的实验研究

为了解决目前气体电离放电脱硫方法存在的等离子源体积庞大、能耗高、以及需要依靠传统脱硫方法的协同作用等问题.拟用小流量高浓度氧活性粒子[O2+、O(1D)、O(3P)、O3]及引发剂HO2-分别注入烟道中,与烟气中H2O反应生成·OH;在无吸收剂、无催化剂及没有其他技术协同作用下,进行·OH氧化脱除大烟气量中的微量SO2并生成H2SO4的实验.结果表明:烟气温度为30℃,氧活性粒子与SO2摩尔比为3~4时,脱硫率达到94.6%,回收酸液中SO42-浓度达到9.3g/L.     

基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。     

MOx颗粒活性炭镀层粒子电极对苯酚的电催化降解特性

为研究半导体金属氧化物颗粒活性炭镀层粒子电极苯酚电催化性能,采用溶胶-凝胶、氧化还原与热分解方法,将TiO₂、MnO₂与SnO₂-Sb和SnO₂-Sb-Mn纳米金属氧化物镀层于AC(颗粒活性炭)表面,制备了催化型粒子电极,使用X-射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及循环伏安曲线(CV)对其物相组成、微观形貌及电催化活性进行表征与分析. 结果表明,这4类金属氧化物可以不同赋存状态存在于AC表面,粒子电极表面活性组分晶格尺寸分别为10.64、11.34、14.68及13.50 nm;催化型粒子电极电催化活性明显高于未负载AC,各粒子电极电催化活性顺序为SnO₂-Sb-Mn/AC>TiO₂/AC>SnO₂-Sb/AC>MnO₂/AC. 半导体金属氧化物镀层可提高填充床电极反应器苯酚废水的催化降解性能,废水苯酚及COD_Cr去除率显著提升,TiO₂/AC、MnO₂/AC、SnO₂-Sb/AC及SnO₂-Sb-Mn/AC粒子电极在电流密度为8.0 mA/cm2的条件下连续电解2.72 h,出水苯酚及COD_Cr去除率分别为87.1%、92.8%、90.4%、100.0%和92.5%、89.3%、88.7%、97.2%,高于AC粒子电极的84.2%和79.1%,并且可消除苯酚电催化反应中醌类物质积累.      

滑动弧放电等离子体杀菌的研究进展

在介绍现有杀菌方法及其局限性的基础上提出滑动弧放电等离子体杀菌技术,阐述滑动弧放电等离子体产生的基本原理,介绍了基本的反应装置及其发展情况;探讨此技术在杀菌方面的研究进展,并从紫外线、臭氧、NO.和.OH自由基、H2O2等角度出发对杀菌机理进行了分析。最后对该项技术在杀菌领域的应用与发展提出了建议及展望。     

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...     

煤中氟化物在燃烧产物中的分布特征

通过煤的灰化程序研究煤中氟在燃烧产物中的静态分布特征,并对不同燃烧方式的工业和电站锅炉燃烧时煤中氟化物在燃烧产物中的分布特征进行试验结果表明:煤中氟属于强挥发性元素,在煤灰中是非浓集的.煤粉炉燃煤过程中,煤中氟析出强度高,约有94.5%的氟以气态氟形式析出;层燃炉气态氟的析出率略有降低,约有80%的氟以气态氟形式析出.煤粉炉飞灰各级分粒子中氟元素的质量分数分布呈"单峰"型,峰值出现在74～104μm粒度级,约占飞灰总氟量的55%～60%.