期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
自增压型超高压水热储能实验和数值模拟研究
1
作者
刘康彬
申海川
+2 位作者
赵贯甲
谢文涛
荀玮瑶
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第6期2352-2361,共10页
超高压水热储能系统具有储能密度高、储热时间长、成本低以及可实现模块化应用等优势,可广泛部署于工业储热供热和热电调峰等领域。本工作搭建了自增压型超高压水热储能实验系统并针对实验中电加热过程加热器下方自然对流较差,存在温度...
超高压水热储能系统具有储能密度高、储热时间长、成本低以及可实现模块化应用等优势,可广泛部署于工业储热供热和热电调峰等领域。本工作搭建了自增压型超高压水热储能实验系统并针对实验中电加热过程加热器下方自然对流较差,存在温度分层导致储热效率低等问题开展了数值模拟研究。模拟结果显示,通过增加外部循环泵可以显著改善温度分层,提高系统储热效率。电储热效率相比较原系统提高了约12%,加热60 min后,重力方向最大温差由45.93℃降低至0.93℃。本工作通过引入描述循环泵安装位置与储罐尺寸比例的无量纲数λ以及表征循环水量与系统储水量比例的无量纲数δ两个指标,系统评价了外循环泵对于系统储热效率的影响。模拟结果显示,λ在0.5左右时,储罐内部流场较为均匀、温度梯度相对较小,系统储热效率也更高。当δ达到4.42时,储罐内部温度均匀性好、热响应时间短、储热效率高。本工作研究为提高卧式高温自增压储热水罐储热效率提供了理论指导,有望推动高压水热储能在工业储能领域的应用。
展开更多
关键词
高压水热储能
数值模拟
循环泵
储热效率
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于LSTM动态修正一维机理模型的CFB机组NO_(x)排放浓度预测方法
2
作者
王芳
马素霞
+1 位作者
田营
刘众元
《化工学报》
北大核心
2025年第7期3416-3425,共10页
CFB机组NO_(x)排放浓度实时监测方法的不足主要表现在:基于机理模型的NO_(x)排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下,预测误差较大;基于机器学习模型的方法预测精度高,但缺乏物理意义,可解释性差。为此,提出一种CFB机组NO_(x)...
CFB机组NO_(x)排放浓度实时监测方法的不足主要表现在:基于机理模型的NO_(x)排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下,预测误差较大;基于机器学习模型的方法预测精度高,但缺乏物理意义,可解释性差。为此,提出一种CFB机组NO_(x)排放浓度预测融合模型,首先构建一维循环流化床整体半经验模型模拟炉内燃烧给出NO_(x)排放浓度初始预测值,其次基于长短期记忆人工神经网络构建误差校正模型,对初始预测值进行动态修正。以两台CFB机组为研究对象,结果表明,提出的模型优于单一的一维半经验模型以及长短期记忆网络、BP神经网络等模型。机理与机器学习方法的结合使得融合模型既具备高的预测精度,又具有良好的可解释性。
展开更多
关键词
循环流化床
动态建模
测量
NO_(x)排放浓度
LSTM神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
自增压型超高压水热储能实验和数值模拟研究
1
作者
刘康彬
申海川
赵贯甲
谢文涛
荀玮瑶
机构
太原理工大学电气与动力工程学院
中国船舶集团有限公司第七〇三研究所
高效储热与低碳供热山西省重点实验室
出处
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第6期2352-2361,共10页
基金
国家自然科学基金(51976132)。
文摘
超高压水热储能系统具有储能密度高、储热时间长、成本低以及可实现模块化应用等优势,可广泛部署于工业储热供热和热电调峰等领域。本工作搭建了自增压型超高压水热储能实验系统并针对实验中电加热过程加热器下方自然对流较差,存在温度分层导致储热效率低等问题开展了数值模拟研究。模拟结果显示,通过增加外部循环泵可以显著改善温度分层,提高系统储热效率。电储热效率相比较原系统提高了约12%,加热60 min后,重力方向最大温差由45.93℃降低至0.93℃。本工作通过引入描述循环泵安装位置与储罐尺寸比例的无量纲数λ以及表征循环水量与系统储水量比例的无量纲数δ两个指标,系统评价了外循环泵对于系统储热效率的影响。模拟结果显示,λ在0.5左右时,储罐内部流场较为均匀、温度梯度相对较小,系统储热效率也更高。当δ达到4.42时,储罐内部温度均匀性好、热响应时间短、储热效率高。本工作研究为提高卧式高温自增压储热水罐储热效率提供了理论指导,有望推动高压水热储能在工业储能领域的应用。
关键词
高压水热储能
数值模拟
循环泵
储热效率
Keywords
high-pressure hydrothermal energy storage
numerical simulation
circulation pump
thermal energy storage efficiency
分类号
TK02 [动力工程及工程热物理]
TK212 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于LSTM动态修正一维机理模型的CFB机组NO_(x)排放浓度预测方法
2
作者
王芳
马素霞
田营
刘众元
机构
太原理工大学电气与动力工程学院
太原锅炉集团有限公司
高效储热与低碳供热山西省重点实验室
国电电力大同发电有限责任公司
国网
山西省
电力公司电力科学研究院
出处
《化工学报》
北大核心
2025年第7期3416-3425,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973226)
山西省自然科学基金项目(20240302123189)。
文摘
CFB机组NO_(x)排放浓度实时监测方法的不足主要表现在:基于机理模型的NO_(x)排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下,预测误差较大;基于机器学习模型的方法预测精度高,但缺乏物理意义,可解释性差。为此,提出一种CFB机组NO_(x)排放浓度预测融合模型,首先构建一维循环流化床整体半经验模型模拟炉内燃烧给出NO_(x)排放浓度初始预测值,其次基于长短期记忆人工神经网络构建误差校正模型,对初始预测值进行动态修正。以两台CFB机组为研究对象,结果表明,提出的模型优于单一的一维半经验模型以及长短期记忆网络、BP神经网络等模型。机理与机器学习方法的结合使得融合模型既具备高的预测精度,又具有良好的可解释性。
关键词
循环流化床
动态建模
测量
NO_(x)排放浓度
LSTM神经网络
Keywords
circulating fluidized bed
dynamic modeling
measurement
NO_(x)emission concentration
LSTM neural network
分类号
TK39 [动力工程及工程热物理—热能工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自增压型超高压水热储能实验和数值模拟研究
刘康彬
申海川
赵贯甲
谢文涛
荀玮瑶
《储能科学与技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM动态修正一维机理模型的CFB机组NO_(x)排放浓度预测方法
王芳
马素霞
田营
刘众元
《化工学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
