【摘 要】
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核电的发展促使铀资源的利用上了一个新台阶。但是,在开采和利用过程中泄露的铀难免会在水环境中扩散、迁移。铀的离子形态具有重金属毒性,进入生物系统后会造成肾脏、呼吸系统、骨骼等方面的损伤;另一方面,铀衰变造成辐射作用,特别是内照射作用是强烈的致癌因子。因而,研究铀污染废水治理技术是世界上重要的课题之一。与其它去除技术相比较,吸附法具有成本低、效率高、操作简单等优点,是去除水溶液中铀酰离子的最有效方法之
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核电的发展促使铀资源的利用上了一个新台阶。但是,在开采和利用过程中泄露的铀难免会在水环境中扩散、迁移。铀的离子形态具有重金属毒性,进入生物系统后会造成肾脏、呼吸系统、骨骼等方面的损伤;另一方面,铀衰变造成辐射作用,特别是内照射作用是强烈的致癌因子。因而,研究铀污染废水治理技术是世界上重要的课题之一。与其它去除技术相比较,吸附法具有成本低、效率高、操作简单等优点,是去除水溶液中铀酰离子的最有效方法之一。因此,本论文我们基于廉价的易于制备的基底材料,有目的性地设计了改性策略以提高其对铀酰离子的去除能力,
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在大型火电厂机组设备运行过程中,主汽温是重要的参数之一,建立精准的主汽温预测模型,是主汽温预测控制的关键,对于保证机组设备安全、稳定地正常运行有着重要意义。然而主汽温存在迟延长、非线性、时变性、影响因素多的特点,传统基于机理的方法建立的预测模型准确率较低。随着智能控制技术和深度学习技术的快速发展,将深度学习技术应用于主汽温的预测控制是一个新的研究方向,符合“中国制造2025”工业智能化的行动纲领。
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飞轮储能是一种高效、快速精准响应的物理储能方法,在火电机组的调频、调峰中优势显著,可以解决传统火电机组在调峰、调频中响应时间过长、调节效率低、无法完全跟踪自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)指令等问题。本文主要研究了飞轮储能系统的充放电控制以及飞轮储能系统在火电机组响应AGC指令中的应用,辅助火电机组快速响应、及时跟踪AGC指令,缓解火电机组调峰、调频压
近年来异常检测系统开始被越来越多的企业采用,完成对待检测设备/应用异常的提前告警。传统异常检测系统大多是为某一个特定场景设计,难于广泛应用到多个设备/应用中;同时往往需要在待检测设备/应用积累了足够的数据后才能进行异常检测,无法发现设备/应用在冷启动时出现的异常。针对上述问题,本文设计并实现了支持冷启动的自适应异常检测系统。该系统可以同时向多个待检测设备/应用提供异常检测能力。系统持续接收来自不同
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