5化工过程的能量分析 5.1能量平衡方程 5.1.1能量守恒与转换 一切物质都具有能量,能量是物质固有的特性。通常,能量可分为两大类,一类是系统蓄积的能量,如动能、势能和热力学能,它们都是系统状态的函数。另一类是过程中系统和环境传递的能量,常见有功和热量,它们就不是状态函数,而与过程有关。热量是因为温度差别引起的能量传递,而做功是由势差引起的能量传递。因此,热和功是两种本质不同且与过程传递方式有关的能量形式。 能量的形式不同,但是可以相互转化或传递,在转化或传递的过程中,能量的数量是守桓的,这就是热力学第一定律,即能量转化和守恒原理

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切削能绝大部分会转化为切削热,进而直接影响切削温度,因此研究切削能的产生、传递与转化对切削温度的研究尤显重要.本文以304不锈钢专用新型硬质合金微坑车刀创新设计为例,通过对新型微坑车刀和原车刀切削过程的切削能比较研究,建立车刀切削过程切削能与前刀面温度的关系模型,开展新型微坑车刀剪切能和摩擦能的预测研究和切削实验验证.研究结果表明,用实际生产推荐切削参数,干式切削情况下,新型硬质合金微坑车刀相比原车刀,输入能量降低8.96%,剪切能降低10.50%,摩擦能降低5.32%;刀具前刀面的切削温度与剪切能和摩擦能呈正相关关系;所建立切削能预测模型可为复杂切削条件下的切削能预测及前刀面切削温度研究提供参照

针对钢铁厂物质流和能量流对能耗同时产生影响的问题,建立了能耗瓶颈诊断模型.模型分别用钢比系数和工序能耗衡量物质流和能量流,其功能是将吨钢综合能耗的变化分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化,从而将两种因素的影响相分离,寻找能耗瓶颈.模型分析通过三步进行,分别针对总流程、区域和工序,形成了系统的分析体系.同时,提出了贡献指数的概念,以定量地描述各个因素对吨钢综合能耗的影响大小.利用该模型对某钢厂2001年和2007年的能耗指标进行实例分析,找出了相应的能耗瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升,并提出了增加热送热装比、降低加热炉燃料消耗等节能对策

分布式能源系统 随着经济的发展和人们生活水平的提高,特别是城市化进程的加快,商业和民用对热、电、 冷总体能源的需求急剧增加,能源需求的主体呈现多样化的态勢,这种需求的特点突破了传统意 义上的热电冷联产主要服务于工业上用热、用冷的局面,为热电冷联产技术的发展提供了更广的 市场空间。随着能源技术的进步,天然气发展,特别是微型燃气轮机、燃料电池的技术成就,实 现资源的合理、有效利用,发展基于分布式能源系统的小区、楼宇等热电冷联产的前景非常看好。 所谓“分布式能源”是指分布在用户端的能源综合利用系统。一次能源以气体燃料为主,可再 生能源(包括城市垃圾等)为辅,利用一切可以利用的资源:二次能源以分布在用户端的热电冷 联产为主,其他中央能源供应系统为辅,实现以直接满足用户多种需求的能源梯级利用,并通过 中央能源系统提供支持和补充。 在环境保护上,分布式能源系统将部分污染分散化、资源化,争取实现适度排放的目标

4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

4.1 线性定常系统的能控性 4.2 线性定常系统的能观性 4.3 线性时变系统的能控性和能观性 4.4 离散时间系统的能控性和能观性 4.5 能控性与能观性的对偶关系 4.6 能控标准型和能观标准型 4.7 线性系统的结构分解

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

4.1 线性系统能控性和能观性的概念 4.2 线性离散系统的能控性 4.3 线性定常系统的输出能控性 4.4 线性定常连续系统的能观性 4.5 线性定常连续系统的能观性 4.6 线性定常离散系统的能观性 4.7 G(s)为能控性和能观性的关系 4.8 线性定常系统结构分解 4.9 最小实现