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基于RBF神经网络的水平光管内R407C流动沸腾换热预测被引量：3: 2012年; 基于RBF神经网络建立了水平光管内混合工质R407C流动沸腾换热的预测模型,以质流密度(G),热通量(q),干度(x),饱和温度(Tsat)和光管内径(D)作为网络输入,流动沸腾换热系数(h)作为网络输出,神经网络模型通过训练学习,对水平光管内R407C的流动沸腾换热系数进行预测,经实验数据验证,预测结果与实验结果吻合较好,网络预测的平均误差为-0.9%,绝对误差为5.5%,均方根误差为10.9%,并且网络预测结果与四个传统关联式的计算结果相比有了明显的改善.由此说明该模型适用于水平光管内R407C的流动沸腾换热预测,对采用R407C制冷系统管式蒸发器的优化设计具有一定的指导意义.; 文旭林王辉涛王华毕贵红黄峻伟刘军云陈晓萍; 关键词：混合工质沸腾换热 RBF神经网络

焙烧温度对Cu/Mg/Al催化剂催化纤维素转移加氢液化的影响被引量：3: 2014年; 固定Cu/Mg/Al物质的量比15∶60∶25,采用共沉淀法制备Cu/Mg/Al水滑石前驱体,经过不同温度焙烧制得一系列用于纤维素在高温高压甲醇中转移加氢液化的催化剂.采用XRD、TG/DTG、BET、H2-TPR和FT-IR等表征手段研究了焙烧温度对Cu/Mg/Al水滑石衍生催化剂性能的影响.结果表明水滑石经过450℃焙烧后,热分解较为完全,CuO与载体MgO之间相互作用良好,具有优异的稳定结构,且CuO易还原,催化性能好.当焙烧温度<450℃,催化剂结晶效果差,稳定性差,导致催化剂活性低.而焙烧温度>450℃时,催化剂中CuO因为高温发生团聚,并且高温(≥650℃)焙烧后起隔离分散作用的尖晶石MgAl2O4稳定性较差,在参与纤维素液化的高温高压反应过程中会发生分解,导致CuO发生二次团聚;此外催化剂还会发生烧结现象使催化剂活性降低.; 王峥包桂蓉王华李法社李秀凤陈晓萍毛朋涛; 关键词：CU 催化剂制备焙烧温度纤维素

基于RBF神经网络的沸腾换热预测方法: 本发明提供了一种基于RBF神经网络的沸腾换热预测方法，具体是一种基于径向基神经网络的水平光管内混合工质流动沸腾换热预测方法，包括：数据的采集、网络输入和输出矢量的确定、数据的前处理、RBF神经网络的训练和测试、利用训练完...; 王华文旭林王辉涛毕贵红陈晓萍黄峻伟陈蓉刘军云高宏宇; 文献传递

蓝藻在超临界乙醇中液化反应动力学的研究被引量：5: 2012年; 采用高温高压反应釜,对蓝藻在超临界乙醇中的液化进行研究.考察了反应温度、反应时间、料液比等对蓝藻液化转化率的影响.研究表明,当反应温度270℃,反应时间40 min,蓝藻原料质量与乙醇体积比为1 g/15mL时,其液化转化率可达86.6%.采用模型法对蓝藻在超临界乙醇中液化反应动力学进行研究.动力学计算表明,该液化反应的表观活化能为50.793 kJ/mol,频率因子为3 437.16.; 陈晓萍包桂蓉王华李法社; 关键词：蓝藻超临界乙醇反应动力学生物油

蓝藻热化学液化的试验研究: 生物质能是第四大能源,其仅次于煤炭、石油、天然气。生物质能作为唯一的可直接规模化生产气体、液体、固体等清洁能源的可再生能源,其前景备受业内人士的青眯,研究开发利用生物质能已经成为国内外的一项重要任务。目前国内外对生物质液...; 陈晓萍; 关键词：生物质蓝藻生物油; 文献传递

基于RBF神经网络的沸腾换热预测方法: 本发明提供了一种基于RBF神经网络的沸腾换热预测方法，具体是一种基于径向基神经网络的水平光管内混合工质流动沸腾换热预测方法，包括：数据的采集、网络输入和输出矢量的确定、数据的前处理、RBF神经网络的训练和测试、利用训练完...; 王华文旭林王辉涛毕贵红陈晓萍黄峻伟陈蓉刘军云高宏宇; 文献传递

滇池蓝藻在亚/超临界乙醇中热化学催化液化制备生物油及其特性被引量：7: 2012年; 在高压反应釜中,以亚/超临界乙醇为液化介质、以SO42/ZrO2为催化剂催化液化滇池蓝藻制备生物油,考察了反应温度、反应时间、催化剂用量、料液比等对蓝藻液化效果的影响.正交实验表明,反应温度270℃、反应时间40min、催化剂SO42/ZrO2加入量为蓝藻质量的2%、蓝藻与乙醇比为1:15g/mL是最佳的条件,在此条件下液化率为87.46%,油产率为63.32%.分析了生物油的特性和组分,生物油是一种组成复杂的有机混合物,其主要成分为十六烷酸乙酯.; 陈晓萍包桂蓉王华李法社李秀凤杜威; 关键词：蓝藻生物油

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陈晓萍