为了以清洁和集成的方式利用热量和电力，提出了一种零碳排放微能源互联网（ZCE-MEI）架构，该架构通过并入非辅助燃烧式压缩空气储能（NSF-CAES）集线器。本文考虑了一种典型的结合电力分配网络（PDN）和区域供热网络（DHN）和NSF-CAES的ZCE-MEI。采用了一个由NSF-CAES集线器，33总线PDN和8节点DHN组成的典型测试系统，以验证所提出的ZCE-MEI在降低运营成本和减少风力方面的有效性。
2021-02-27 11:02:12
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本文提出了利用分子体系的激光诱导热助振动荧光光谱(LITVy)实现燃烧温度测量新技术。建立了分子激发态振动能级粒子碰撞能量弛豫模型,研究了BaCl分子的LITVF光谱特性,通过517nm波长选择激发C2Π1/2(υ′=1)←→X2Σ(υ″=0)跃迁,对液化石油气/空气预混层流火焰温度进行了实验测量。结果表明,对BaCl分子,该方法的测量精度可达σT=30K。
2021-02-26 17:05:17
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提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用, 优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先, 采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型, 同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证, 结果表明, BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上, 采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化, 针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题, 在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明, 改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解, 是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具, 同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较, 其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
2021-02-25 22:44:56
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采用敏感性分析方法研究了溴化氢（HBr）化学激光器的反应机理，分析了主导反应和关键参数之间的关系。分析了温度、压力及关键中间物的敏感性系数，确定了温度对HBr不同振动态布居的有效性调控。利用计算流体力学(CFD)研究了HBr化学激光增益发生器，给出了流场内部的温度、浓度分布。结果表明：当HBr化学激光器的内部初始反应温度在500 K左右时，能获得高振动态的输出。
2021-02-23 09:04:46
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研究了将分别应用在连续波DF/HF化学激光器增益发生器上的气膜冷却方式和在燃烧室中的两步燃烧方式相结合的方式,这可通过转移部分主稀释剂至主喷管收缩段注入来实现。通过数值模拟方法对该应用下光腔内流场进行分析,结果显示谱线小信号增益系数有小幅增大,但两步燃烧方式较高的燃烧效率没有显著体现,且高温气流对燃烧室提出更高要求。通过增加氧化剂过量系数可降低燃烧室总温,且增益系数有所增大。
2021-02-09 22:05:15
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