紫外光谱水质分析仪中的支持向量机方法

紫外光谱水质分析仪的一个关键技术是如何建立紫外光谱数据与有机污染物浓度之间的数学模型,以及提高模型的外推能力。本研究基于统计学习理论的支持向量机方法,提出了有机污染物浓度与紫外光谱数据的建模方法。该方法具有较强的推广能力和全局最优的特点,得到的数学模型的预测能力明显改善,从而提高了紫外光谱水质分析仪的测量精度。实验表明：该方法优越于目前在紫外光谱水质分析仪中常规采用的偏最小二乘算法。     

水平管内油气水三相流分流型阻力特性实验研究

对水平管内油气水三相流的摩擦阻力压降特性进行了实验研究,水平管实验段由有机玻璃管制成,内径为40mm,所用的实验工质为:46#机械油,自来水和空气。油、气、水三相的折算速度范围分别为:0.05-0.51m／s、0.05-1.51m／s、0.02-50.6 m／s。按照气液界面总体特征将水平管内油气水三相流的流型分为泡状流、间歇流(段塞流和弹状流)、分层流及环状流。对各种典型流型下的摩擦阻力压降应用改进的Chisholm关系式及油水两相压降关系式进行分析,对Chisholm关系式中的参数C进行了重新定义。发现改进的Chisholm关系式能够较好地对管内油气水三相摩阻压降进行预测,因此改进Chisholm关系式可以作为摩擦压降计算的通用关系式。