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实验研究了真空度对以去离子水和Al_2O_3/H_2O纳米流体为工质的脉动热管传热性能的影响,其中真空度的变化范围在-0.014~-0.098 MPa之间。研究发现真空度对脉动热管的启动和加热功率大于90 W的稳定运行过程的传热均有重要影响。蒸发段的启动功率随真空度的上升而降低。同时,加入Al_2O_3纳米粒子更有利于脉动热管的启动,其蒸发段启动热阻低于同等条件下去离子水的启动热阻。此外,加热功率大于90 W时,去离子水蒸发段的温度会发生剧烈的脉动,且随真空度不断上升,剧烈脉动的现象更加明显,原因可能是高真空度影响了液膜蒸发,使脉动热管的流型提前由弹状流转变到环形流。但加入Al_2O_3纳米粒子后并没有发生剧烈的脉动,可能是纳米粒子的加入延缓了这一现象的产生。 相似文献
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零价铁耦合厌氧微生物法在废水处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
零价铁(ZVI)与厌氧微生物的耦合是一项很有前景的技术,在难降解有机废水的去除中得到了广泛关注。该耦合技术将ZVI技术的高效性与厌氧生物技术的经济性有效融合,在多元微电场和厌氧微生物协同作用下,有效降低难降解有机物的生物抑制性和毒性。本文综述了此技术处理工业废水的潜在机理、实际应用中主要操作参数及影响条件以及处理含氯化合物、重金属、染料等生物难降解污染物的研究进展。归纳了ZVI与厌氧微生物耦合对上述污染物进行高效去除的研究现状,并对该技术在实际工程应用方面的可行策略进行了展望。 相似文献
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AUNIFORMLYDIFFERENCESCHEMEOFSINGULARPERTURBATIONPROBLEMFORASEMILINEARORDINARYDIFFERENTIALEQUATIONWITHMIXEDBOUNDARYVALUECONDIT... 相似文献
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滑雪场的雪道坡度信息不仅是雪场规划和建设所需的必要内容,也是滑雪运动员提高成绩、减少运动损伤的重要数据。传统的手动测量方式费时费力,且雪场的低温环境不利于测量人员长时间作业。为了解决滑雪场的雪道坡度计算问题,提出了一种基于激光雷达点云的雪道坡度自动提取算法。使用投影高程差滤波、聚类分割等算法对雪场点云进行预处理,获取雪道边缘特征数据。提出了一种自适应阈值的拟合算法,用于雪道中线的提取,该算法可根据点云数量信息及坐标信息,自动选择阈值拟合雪道中线,消除了实际应用中部分点云数据稀疏或缺失对中线拟合带来的不利影响。数据处理结果表明,该方法计算所得坡度值与多次手动测量平均值之间的相对误差为2.2%。这一方法对激光雷达在雪场目标上的应用、雪场测绘中雪道坡度计算等具有参考意义。 相似文献
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搭建了一个连续波高功率掺铥光纤激光器,并进行了生物组织切割研究。利用自制光纤光栅搭建了线形腔掺铥光纤激光种子源,种子源输出波长为1941.10 nm,光信噪比为75 dB,50 min内的波长抖动和功率抖动分别小于0.04 nm和0.265 dB,斜率效率和最大输出功率分别为5.6%和186 mW。基于主振荡功率放大结构,分别搭建了前置光放大器和主光放大器,两放大器的斜率效率分别为14.3%和35.86%,经过两级放大后得到21.9 W的激光输出。利用经光束整形后的激光光束进行了生物组织切割实验。设计了多组实验观察该激光器在不同功率和移动速度情况下,切割深度的变化情况。实验表明该掺铥光纤激光器具有良好的切割作用,在生物医学领域具有应用潜力。 相似文献
10.
考虑水分光谱吸收特征的水稻叶片SPAD预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
叶绿素是植被光合作用的重要色素,传统实验室方法测定叶绿素含量需破坏性取样且操作复杂。通过构建高精度SPAD光谱估算模型,可以实现对水稻叶片叶绿素含量的实时无损监测。以黑龙江省不同施氮水平下水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪共获取移栽后、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期共五个关键时期水稻叶片反射光谱数据。光谱探测范围350~2 500 nm。利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱,光源为内置卤素灯。采用SPAD-502型手持式叶绿素仪同步测定水稻叶片的SPAD值。叶片水分是植物光合作用的基本原料,也间接影响着叶绿素含量。叶片含水量降低则会影响植物正常的光合作用,导致其叶绿素含量随之降低。因此将叶绿素敏感波段与水分吸收范围结合作为SPAD估算的输入量。随机森林模型是一个基于多个分类树的算法。算法在采样的过程中包括两个完全随机的过程,一是有放回抽样,可能会得到重复的样本,二是选取自变量是随机的。因此本文对叶片光谱反射率进行去包络线(CR)处理,综合考虑可见光近红外波段提取水稻叶片反射光谱特征参数和植被指数,综合分析光谱指标与SPAD相关关系,采用随机森林算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型。结果表明: (1)水稻叶片SPAD与光谱反射率的相关系数在叶绿素敏感波段红波段范围(600~690 nm)、红边范围(720~760 nm)、水分吸收波段范围(1 400~1 490和1 900~1 980 nm)均为0.75以上;(2)在光谱参数与SPAD 的相关分析中,NDVI,DP2与水稻叶片SPAD值相关性最好,相关系数为0.811和0.808;(3)以结合水分光谱信息后的CR(V1, V2, V3, V4)为自变量所建立的随机森林模型精度最高,R2为0.715,RMSE为2.646,可作为水稻叶片叶绿素预测模型。研究结果揭示了不同品种水稻的光谱响应机制,提供了水稻叶片SPAD值高精度反演的技术方法,为监测与调控东北地区水稻正常生育进程提供技术支持。 相似文献