无烟洗粉煤脱水工艺技术改造及实践

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针对九里山矿洗粉煤脱水工艺存在的问题,分析了先进的脱水设备与工艺的相关性,实现最佳脱水效果,为降低洗粉煤水分提供技术推广经验。
其他文献
通过MSP200显微光度计系统在生产中的应用,表明该系统可以较好地在优选炼焦煤种、指导炼焦生产、配煤和预测焦炭质量等方面发挥较大的作用。
针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点,提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法。模糊隶属度函数采用高斯分布形式,高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的紧密程度决定。该方法计算样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离关系,还要考虑样本与样本之间的关系。实验显示改进的模糊支持向量机方法识别性能得到提高。
IEEE 802.11DCF机制中的BEB退避算法由于简单易实现而被广泛应用。但是在网络繁忙时,BEB退避算法的局限性容易造成网络时延较大、丢包率较高,以至于网络性能降低。针对这种现象,提出了一种基于DSR路由协议的跨层退避算法(CBBD),利用DSR路由协议中的路由缓存特点,解决了信息流堵塞在某一些节点的问题。通过仿真实验验证,该算法大幅减小了时延和丢包率,使网络性能得到显著的提高。
双聚类是一种可以同时在基因和条件两个维度上分析基因表达数据的方法,它可以找出在部分条件下具有相似表达趋势的基因。已有的方法都是从一个数据集中挖掘双聚类。从生物意义上分析,从不同基因表达数据集中挖掘差异表达双聚类可以发现具有生物意义的转录因子等信息。因此,提出一种挖掘不同数据集上差异共表达双聚类的算法——DiCluster。该算法采用深度优先基因扩展方法,并引入了剪枝策略,有效挖掘最大差异表达双聚类
针对传统算法在求解物流配送中心选址问题时容易陷入局部最优解和寻优效果不够理想的缺陷,提出了一种改进的粒子群算法。该算法通过引入领域均值来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性和算法的全局搜索能力得到改善;利用边界缓冲墙对超越边界的粒子进行缓冲,使算法的收敛速度和寻优精度有明显的提高。仿真实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的性能,特别是当物流需求点的数量很大时,该算法的优越性更加明显
通过研究细胞膜的特性及其物质转运方式,从中进行提取优化模型,并结合全局优化算法的基本思想,提出了一种新型的全局优化算法——细胞膜优化算法(CMO)。通过数值实验,验证了细胞膜优化算法具有很好的全局寻优能力、快速的收敛能力和获取高精度解的能力,并与标准粒子群算法(PSO)和人口迁移算法(PMA)进行比较,结果表明,细胞膜优化算法在解决高维优化问题时具有更好的收敛性能。
为了解决大规模图集挖掘算法PartGraphMining必须重复扫描图集才能得到全部频繁子图的缺点,提出了一种改进的IPMC算法,通过hash表保存同构图的hash地址和支持度,不必重复扫描图集就可快速得到全部频繁子图,再经过少量的子图同构判断得到全部频繁闭图。在实际数据集上运行的实验结果表明它比原算法的挖掘效率有所提高。
针对中央空调系统这类时变、大时滞被控对象,在分析改进型Smith预估补偿控制方案的基础上,研究了滤波时间常数tf的调整规律,提出了自适应Smith预估补偿控制方案。仿真研究表明,当参数发生变化时,该方案具有较强的鲁棒性和较好的控制性能。
研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解,并且采用拥挤距离来维持外部存档规模,同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛性距离)来提升粒子向Pareto前沿飞行的概率;为提升种群跳出局部最优解的能力,以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作。通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测,结果表明,CMMOPSO算法在求
为了使系统级建模过程工程化,提高模型构件的重用度,针对建模的实现过程,提出了通用的建模模式和构件式建模方法。将数据抽象、信号原语、异步并发机制处理等过程归纳为建模模式,并建立了典型的软硬件构件模型以便建模时重用,方便了快速建模和模型构件的重用;以无线接入系统为例,运用构件式建模方法建立了其系统模型,仿真分析了WLAN网络环境下站点数等参数对有效吞吐量的影响。实践表明,构件式建模方法能加快系统的建模