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温度对乙烯-四氟乙烯共聚物薄膜氢气透过性的影响研究
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作者 封声飞 周权 赵延广 《包装工程》 北大核心 2025年第5期42-49,共8页
目的探究并验证乙烯-四氟乙烯共聚物(ETFE)薄膜在0~50℃下的氢气透过性规律。方法首先,根据分子扩散理论分析推导出表征ETFE薄膜透气速率的特征变量——渗透因子fp。其次,通过实验,采用热导法快速测定不同温度下ETFE薄膜对不同浓度氢气... 目的探究并验证乙烯-四氟乙烯共聚物(ETFE)薄膜在0~50℃下的氢气透过性规律。方法首先,根据分子扩散理论分析推导出表征ETFE薄膜透气速率的特征变量——渗透因子fp。其次,通过实验,采用热导法快速测定不同温度下ETFE薄膜对不同浓度氢气的渗透因子。再次,结合反应活化能理论与渗透因子实验数据进行结果分析,并通过对比相同温度下实际测定的渗透因子fp与理论计算的渗透因子Fp得出结论。最后,通过实验验证结果的正确性。结果温度te和氢气渗透因子fp之间存在如下关系,在不同氢气浓度下,热力学温度的倒数与fp的自然对数均呈线性关系,在相同温度下,实际fp与理论Fp接近。结论在0~50℃下,温度对ETFE薄膜的氢气透过性影响规律符合阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程,该研究对扩展ETFE薄膜在透气性与防护领域的应用中提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 乙烯-四氟乙烯共聚物 透气性 阿伦尼乌斯方程 热导法 渗透因子
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利用RBF网络的火电厂氮氧化物浓度检测方法 被引量:8
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作者 严玥 江赟 严实 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期45-50,共6页
火电厂排放气体中的氮氧化物(NO_2、NO、N_2O等)浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰(如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等),很难采... 火电厂排放气体中的氮氧化物(NO_2、NO、N_2O等)浓度一直是环保检测的重要指标。针对基于光谱分析的氮氧化物浓度检测精度受到多种因素制约和干扰(如温度、粉尘、水分、电器噪音、光学镜片老化、多组分气体吸收峰值交叉干扰等),很难采用单一方法进行改进的问题。首先设计硬件预处理装置用于气体组分的过滤和提纯,然后利用构建的径向基函数(RBF)网络对传感器测试值进行校正。RBF神经网络的自学习自训练能力省去了传统的对干扰因素进行补偿的研究建模,使得检测中数据处理工作效率更高。随机抽取国内某大型火电厂2015年实际数据进行仿真实验以及预测、分析,综合平均相对误差为0.841%,表明方法的有效性。 展开更多
关键词 氮氧化物 浓度检测 干扰 神经网络
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Adaboost集成BP神经网络在火电厂SO_2浓度检测中的应用 被引量:4
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作者 严玥 严实 +1 位作者 杨永斌 江赟 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第9期148-151,共4页
针对火电厂在线SO2浓度检测中,检测精度受到温度、压力(大气压及烟气压力)、燃煤质量、水分含量、电子器件噪声、光学镜片老化、气体吸收峰值交叉干扰等多种因素的干扰,很难以单一方法进行改进这一问题。以国内某中型火电厂2015年实际... 针对火电厂在线SO2浓度检测中,检测精度受到温度、压力(大气压及烟气压力)、燃煤质量、水分含量、电子器件噪声、光学镜片老化、气体吸收峰值交叉干扰等多种因素的干扰,很难以单一方法进行改进这一问题。以国内某中型火电厂2015年实际生产数据为依据,设计预处理装置完成气体的前期处理,以尽可能达到分析仪分析要求(温度、流量、含水量等),减少可预见干扰,采用Adaboost算法集成BP神经网络进行优化,降低其他因素对检测结果的干扰,仿真测试分析,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 浓度检测 干扰 BP神经网络 ADABOOST
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RBF-BP网络在火电厂氮氧化物浓度检测的应用
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作者 严玥 严实 江赟 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第12期149-151,160,共4页
在分析影响火电厂氮氧化物浓度检测精度的多种原因基础上,提出建立RBF-BP神经网络模型进行改进的方法,并详细说明了样本数据、神经网络构成、训练函数、回归因子、动量因子等关键技术。以2015年实际火电厂检测数据为依据,对建立的RBF-B... 在分析影响火电厂氮氧化物浓度检测精度的多种原因基础上,提出建立RBF-BP神经网络模型进行改进的方法,并详细说明了样本数据、神经网络构成、训练函数、回归因子、动量因子等关键技术。以2015年实际火电厂检测数据为依据,对建立的RBF-BP神经网络进行了仿真实验,并与单一RBF仿真实验进行对比分析,实验表明平均相对误差为0.3%~1%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 干扰 浓度检测 径向基函数 反向传播 氮氧化物
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利用改进BP网络的船舶尾气检测精度提升方法
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作者 严实 《电子测量技术》 2017年第11期221-225,共5页
船舶实际工况环境中的尾气浓度排放是排放因子设定的关键因素,是船舶污染监测以及排放清单计算等重要基础。由于受到燃油品质、水含量以及氧气饱和度、燃油实际燃烧情况、柴油机组以及净化设备实际工况等影响,其尾气排放波动较大。采用... 船舶实际工况环境中的尾气浓度排放是排放因子设定的关键因素,是船舶污染监测以及排放清单计算等重要基础。由于受到燃油品质、水含量以及氧气饱和度、燃油实际燃烧情况、柴油机组以及净化设备实际工况等影响,其尾气排放波动较大。采用数据融合思想引入改进BP神经网络对检测结果进行校正,以弥补检测环境中存在多种不确定因素对检测精度的影响。用内河航道船舶实际工况氮氧化物排放数据进行计算机仿真实验及分析,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 尾气检测 精度 干扰 神经网络
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