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锅炉尾部烟道振动原因分析及对策

浙江电力 2004年第6期23卷 6-9页

作者：柴锡强熊建国朱云水浙江省电力建设总公司浙江宁波315010 浙江省电力试验研究所浙江杭州310014

针对600MW机组锅炉试运行中的尾部烟道振动问题 ,做了大量的试验工作 ,对振动原因进行了理论分析 ,提出在烟道尾部加装防振隔板的减振方案。

关键词：锅炉尾部烟道振动

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600 MW汽轮机顶轴油系统调试与问题处理

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西北电力技术 2006年第1期34卷 24-25,29页

作者：王银丰柴锡强吴砚华阮育信王桂峰浙江省电力建设总公司浙江宁波315010

叙述了嘉兴发电厂汽轮机启动调试过程中顶轴油系统对两次烧瓦的影响,及调整后机组的运行情况;分析与处理了凝汽器真空等对顶轴油系统的影响,对同类型汽轮机用户有一定的借鉴意义。

关键词：火电厂 600MW汽轮机顶轴油调试烧瓦

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基于数值延拓方法的自振荡凝胶周期调控

计算力学学报 2024年第2期41卷 390-395页

作者：柴莘茗宗凯强翟持昆明理工大学化工学院昆明650500

自振荡凝胶是一类由自振荡反应驱动的高分子形变聚合物,其无需外界刺激就会自发地形成周期性的形变,广泛运用于仿生蠕动机器人的研究。自振荡凝胶的化学-力学耦合关系一直是研究的重点,本文基于Ru(bpy)3催化IPAAm(N-isopropylacrylamide... 详细信息

自振荡凝胶是一类由自振荡反应驱动的高分子形变聚合物,其无需外界刺激就会自发地形成周期性的形变,广泛运用于仿生蠕动机器人的研究。自振荡凝胶的化学-力学耦合关系一直是研究的重点,本文基于Ru(bpy)3催化IPAAm(N-isopropylacrylamide)高分子凝胶的力学特征及BZ(Belousov-Zhabotinsky)反应的三维Oregonator模型构造自振荡凝胶的化学-力学耦合动态模型,并构建数值延拓算法分析自振荡凝胶周期性随反应参数和力学参数变化情况。通过本文构建的微分-代数方程组数值延拓方法,可以有效求解自振荡凝胶的极限环,为自振荡凝胶周期调控提供设计基础。

关键词： Oregonator模型配置法微分代数方程组极限环

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青海湖夏季水化学特征及其影响因素

环境化学 2024年

作者：柴思帆卜玉强卜红梅内蒙古自治区林业和草原局中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程院重点实验室中国科学院大学资源与环境学院

为探明夏季青海湖湖周水体的水化学特征及其影响因素，本研究采用统计方法，结合Piper三线图、Gibbs图和离子比值法，分析了青海湖夏季水体离子空间分布差异特征、水化学特征和水体氢氧同位素特征，从而揭示了自然过程和气候条件对青海... 详细信息

为探明夏季青海湖湖周水体的水化学特征及其影响因素，本研究采用统计方法，结合Piper三线图、Gibbs图和离子比值法，分析了青海湖夏季水体离子空间分布差异特征、水化学特征和水体氢氧同位素特征，从而揭示了自然过程和气候条件对青海湖水化学特征的影响.结果表明：(1)青海湖夏季水体理化指标及其离子含量具有空间变化特征.布哈河入湖口和尕海处的离子含量与主湖区差异明显.与历史同期相比，夏季湖水中的pH、TDS和EC值有所降低；与冬季和封冻期湖水相比，青海湖夏季湖水中EC、TDS的含量升高，Cl-、Mg2+、Na+和K+的含量也分别升高了2.02 g·L-1、0.36 g·L-1、1.9 g·L-1、0.097 g·L-1，而Ca2+含量则降低了1.9 mg·L-1.各变量之间的相关分析结果表明，青海湖夏季湖水水化学组成受蒸发浓缩作用和岩石条件的影响，而盐度对水化学特征影响较大.(2)青海湖夏季水体的水化学类型为NaCl型，湖水中Na+/(Na++Ca2+)和Cl-/(Cl-+HCO3-)的均值分别为0.99和0.87，表明青海湖夏季水中离子主要受蒸发结晶作用控制；离子之间的线性回归分析表明，布哈河入湖口处的(Na++K+)/(Ca2++Mg2+)值最低，表明该处水化学主要受碳酸盐风化作用影响，而其他点位处的水化学主要受蒸发结晶作用影响.(3)青海湖夏季水中δD和δ18O值(-42.2‰—11.5‰和-6.78‰—2.31‰)的分布特征和氘盈余值(d-excess=-6.98‰—12.1‰)表明，布哈河入湖口处(d-excess=12.1‰)受当地降水的影响较为强烈，而其他采样点处湖水中的δD和δ18O值受蒸发结晶作用影响较大；尕海的δD和δ18O值(分别为-4.80‰和0.15‰)相比其他点位较低，可能是受到底部地下水补给的影响.该研究为青海湖流域水环境保护和生态治理提供了科学决策依据.

关键词：青海湖水化学特征影响因素

基于半监督学习的驾驶路怒情绪低侵入度分级辨识方法

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中国公路学报 2024年第8期37卷 231-247页

作者：柴晨冯蕊同济大学道路与交通工程教育部重点实验室

为实时监控驾驶过程中的路怒情绪，及时进行有效的干预和调整，提出一种准确高效的驾驶路怒情绪分级辨识方法。基于侵入度较低的驾驶行为及语音特征展开，并采用半监督学习方法建立模型，以减少对数据标签的依赖，提高小样本低标注条件... 详细信息

为实时监控驾驶过程中的路怒情绪，及时进行有效的干预和调整，提出一种准确高效的驾驶路怒情绪分级辨识方法。基于侵入度较低的驾驶行为及语音特征展开，并采用半监督学习方法建立模型，以减少对数据标签的依赖，提高小样本低标注条件下路怒辨识的准确性。通过开展由30人参与的高仿真驾驶模拟试验采集驾驶数据，利用滑动时间窗截取路怒事件后，提取特征形成路怒驾驶数据集。在此基础上，将半监督学习(Semi-supervised Learning, SSL)的伪标签融合于梯度提升机算法(Gradient Boosting Machine, GBM)建立SSL-GBM模型，充分发掘数据内部信息以降低对人工标注的依赖，并在自动机器学习框架中自动化完成数据处理、特征工程、模型搜索、参数优化等流程，从而实现驾驶路怒水平的分类判别。研究结果表明：路怒驾驶情绪辨识模型在预测路怒5级评分中，准确率能够达到90.3%,相较于已有模型中表现最好者提高了3.7%;特别对于2～5级路怒的识别准确度均有2.5%以上的提升，检测失效的比例大幅降低。在驾驶全程路怒水平的预测中，模型表现出应用于实时路怒检测的优秀表征能力和泛化性能，由此验证了方法的有效性和合理性。研究结果可为驾驶辅助系统提升危险驾驶监测能力提供技术支撑，在路怒驾驶状态判别方面具有重要的实际应用价值。

关键词：交通工程路怒识别半监督学习自动机器学习驾驶模拟器交通安全驾驶人