基于电厂化水系统的在线硅表应用问题探讨

由于电厂锅炉的给水质量直接影响高压蒸汽的品质和高压锅炉的安全运行,其含盐量和含硅量的蒸汽作为质量范围的评价标准。如何运用在线硅表实现指标测量和数据处理就显得尤为重要。本文通过分析9210硅表的工作原理,以广东红海湾发电有限公司为例,针对9210硅表在该公司的运行现状及其效果进行探讨,并就运行中常见故障,结合实际工作提出解决方法,以期通过本文的阐述有效提高热力系统的安全稳定运行。     

教你一招

1.洗衣服领口:在领口上撒一些盐末,轻轻揉搓,用水漂去盐分即可。因为人的汗液中含蛋白质,不能在水中溶解,而在食盐中就能很快溶解。2.使牙刷耐用:把新买来的牙刷,浸在热盐水里半小时左右取出,可使牙刷经久耐用。3.蛋清黏合小瓷器、玻璃品:小瓷器和玻璃品如断了,可用蛋清涂满两个断裂面,合缝后揩去四周多余蛋清,经过半小时,断裂部分就可     

如何有效缓解视疲劳

现在有越来越多的人感到眼睛疲劳,这是由于我们生活在科技空前发达的现代社会中,电脑、电视或录像把人们的眼睛紧紧地吸引在屏幕     

部件性能退化对船用三轴燃气轮机性能的影响

针对某型简单循环三轴燃气轮机,基于面向对象的建模理念,运用模块化建模方法,建立了三轴燃气轮机的热力学模型;研究了压气机、涡轮性能退化情况下燃气轮机性能参数的变化规律;通过与燃气轮机实测数据的对比分析,验证了文中所建模型的正确性。研究结果表明:部件发生性能退化时,压气机性能退化对燃气轮机功率的影响较为明显,涡轮性能退化则会显著提高燃气轮机的耗油率,水清洗有助于船用燃气轮机性能的恢复。     

低噪声螺旋桨的快速几何重构和水动力性能预报

采用基于涡格升力线理论的开源程序OpenProp对低噪声螺旋桨进行了几何重新设计和敞水性能曲线预报,分析了非均匀进流对敞水效率的影响,并对开源程序应用于螺旋桨几何重构和水动力性能预报上的精度由DTMB 4119标准桨给予了校验。结果表明:重构4119桨的敞水性能曲线与原桨实验值在大范围进速系数内吻合良好,重构低噪声桨的敞水性能曲线也与原桨模型试验测量值吻合一致,证明了该开源程序在普通桨以及低噪声桨几何重构和水动力性能快速预报上的适用性,可直接用于舰艇初始方案设计阶段的螺旋桨设计分析。     

不同孔径滤膜对喷气燃料质量的影响

分别使用孔径为0.22,0.45,0.8,1.2,2,5μm的滤膜对喷气燃料进行过滤,测量过滤后的颗粒污染度、电导率和水分离指数,并分别在沙保氏培养基上进行真菌培养;对使用0.45μm滤膜的喷气燃料测量其过滤前后的闪点、冰点、铜片腐蚀和实际胶质等理化性能指标。结果表明:经2μm及以下孔径滤膜过滤的喷气燃料颗粒污染度小于7级,满足洁净度要求,且喷气燃料中的微生物孢子被除去;经1.2μm及以下孔径滤膜过滤的喷气燃料水分离指数增大;经0.45μm及以下孔径滤膜过滤的喷气燃料电导率降低到50 pS/m以下,低于标准要求;经0.45μm滤膜过滤前后喷气燃料的闪点、冰点、铜片腐蚀和实际胶质无明显变化。     

公路接通增收梦

正数据●完成投资3.6亿元,解决了38万居民和4.5万学校师生的饮水问题。●完成投资8.8亿元,实施了23个通营连公路项目建设,新增里程1323公里。●完成投资4600万元,实施了60个团场卫生公厕和40个团场环卫设施建设。故事一路通,百业兴。路是团场发展的基础设施,也是职工群众生活出行、增收致富的基本条件之一。五师八十七团三连哈萨克族职工木拉嘎子,对通连公路带给自己的方便有说不完的感受。今年刚满50岁的木拉嘎子,是土生土长的团场人,从参加工作起,就一直没有离开过土地。以前由于他承包的土地不通公路,农机车辆不方便开进地里,致使他种植的番茄不能及时拉出,     

深化思想政治教育 激发试验科研动力

科技干部是科研试验部队遂行使命任务的主要力量,能否激发广大科技干部献身试验科研的精神动力,是影响试验科研部队长远建设和科学发展的重大问题。为此,要针对科技干部特点,有效调动科技干部试验科研的积极性、主动性和创造性。     

大深度无动力运载器弹道散布影响因素分析

潜射导弹无动力运载器弹道散布特性是导弹后续弹道和运载器分离体水下散布的重要影响因素,决定其散布的主要因素有初始弹道参数和海洋环境扰动等.建立了运载器空间运动数学模型,利用数理统计中的正交试验法安排实验,对不同工况下运载器上浮弹道进行仿真,通过极差分析确定影响因素的主次关系,利用方差分析法和F检验确定影响因素的显著性.仿真结果表明:横向海流对弹道散布半径影响显著,绕x和y轴的初始角速度及横向海流对位移影响不显著.研究结果可以为弹道规划和运载器加工制造提供一定参考.     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.