考察了Ni-Yb/γ-Al2O3(Ni 16%,Yb 5%,质量分数)催化剂,入口气中添加不同组分(CO2、H2和CH4)对柴油低/高温水蒸气重整过程中转化率及重整率的影响,以及添加CO2入口气对质子交换膜燃料电池柴油水蒸气重整制氢流程中后续的CO水气变换和深度去除CO过程的影响.结果表明:入口气中添加CO2或H2进一步提高了柴油在低温(400～500℃)水蒸气重整反应中的转化率(<95%),能够为后续的高温(550～750℃)水蒸气重整过程提供CH4代替柴油作为重整原料,从而显著抑制了积碳.入口气中添加H2对高温水蒸气重整有抑制作用,添加CH4不利于提高柴油转化率.入口气中添加CO2时,气碳摩尔比约为0.54时柴油转化率最佳,但重整产物中CO含量会增加,因而后续CO水汽变换过程的空速需降低以便保证CO去除率,添加CO2对最后深度去除CO过程(两段选择甲烷化法)无明显影响

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工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

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