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1.
本文论述了影响催化转化器性能的主要因素有催化剂,催化剂的中毒失效,催化转化器的结构和排气系统的影响,温度、发动机工作状况等;强调催化转化器的结构与发动机及排气系统匹配的重要性。 相似文献
2.
余建华 《安全.健康和环境》2003,3(4):16-18
以茂名分公司动力厂南110kV变电站改造项目为例,从组织措施,安全教育,施工准备,现场安全管理等方面,阐述对高压变电站改造项目的安全监督管理。 相似文献
3.
沈海涛 《中国安全生产科学技术》2005,1(3):69-71
本文通过详细分析变压器火灾原因,提出预防变压器火灾的技术措施,供生产厂家、使用单位和消防监督管理部门有关技术人员、生产者、监管人员参考。 相似文献
4.
5.
6.
为对变压器油池火灾进行准确有效的灭火,研究不同尺寸和不同厚度下变压器油的火灾动力学特征和基本燃烧特性,具体分析变压器油的燃烧过程和变压器油燃烧速率、火焰温度以及辐射热流随油池直径以及厚度的变化规律。结果表明:整个油品的燃烧过程分为预热燃烧阶段、稳定燃烧阶段和火焰熄灭阶段。对于厚度大于10 mm的油池燃烧,稳定阶段的燃烧速率与油层厚度无关,稳定阶段的燃烧速率随着油池直径的增加而增加。同时,变压器油火灾连续火焰区温度接近750 ℃。对于稳定燃烧阶段下的变压器油燃烧,基于辐射通量可得出在燃烧过程中,辐射热量占总燃烧热的占比约为1/3。研究结果可丰富变压器油燃烧的基础数据,为变压器火灾的灭火提供参考。 相似文献
7.
湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L-1)预测方面的效果.结果表明:(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于... 相似文献
8.
Takashi Yamamoto Atsushi Ohara Yukio Noma Katsushi Nishizawa Akio Yasuhara Shin-ichi Sakai 《Journal of Material Cycles and Waste Management》2007,9(2):188-193
The photodegradation of tetraphenyltin (TePT) contained in polychlorinated biphenyl (PCB)-based transformer oil simulants
by ultraviolet (UV) irradiation in alkaline 2-propanol solutions was examined. In the absence of PCBs, the TePT level fell
to below 1% of the initial concentration within 30 min. In the absence of both PCBs and an alkali, the concentrations of tri-,
di-, and monophenyltins initially increased to a few milligrams per liter, and then reduced to below the detection limits
within 90 min. The addition of an alkali to the reaction solution slightly accelerated the photodecomposition of TePT. The
decomposition of other phenyltins (PTs) was also accelerated. When PCBs with concentrations of approximately 80 times the
initial TePT concentration were added, only a small fraction of the TePT decomposed within 100 min. Moreover, the levels of
PTs did not change during irradiation. TePT and other PTs did decompose when the level of PCBs was reduced to the same concentration
as that of TePT; however, the decomposition rates were slower than those in the absence of PCBs. In the actual treatment process,
TePT and other PTs in PCB-based transformer oil are decomposed by catalytic reduction, which is used after UV irradiation.
Therefore, in the actual treatment of PCB-based transformer oil wastes, pollution due to PTs can be prevented. 相似文献
9.
10.