不同参数范文

不同参数范文（精选9篇）

不同参数 第1篇

1.1 PDC钻头的主要特点

PDC全称为Polycrystalline Diamond Compact (聚晶金刚合金片) , 这类钻头是油气钻井中针对中软地层而开发的新型钻头。近几年, PDC钻头被越来越广泛地应用, PDC钻头的优越性显而易见, 与传统的牙轮钻头相比, PDC钻头有着明显的优势:钻井速度快, 可以提高机械钻速, 降低钻井成本;使用寿命长, 减少起下钻次数, 降低工人劳动强度, 辅助时间少;适应地层广。适合川西气田特殊地质特征, 低钻压剪切均匀破碎, 有利于防斜;安全系数大。没有掉牙轮风险, 事故发生概率较小。不过PDC钻头存在一些缺点:钻头成本高, 要求井底干净, 禁止井下有金属落物;对井壁进行修复的功能不如牙轮钻头;PDC钻头所钻的岩屑细小, 虽便于泥浆携带, 保持井底干净, 但给岩屑录井工作带来很大困难。

1.2 PDC钻头造屑机理

PDC钻头破碎岩石的方式主要是剪切作用。从岩石破碎强度可知, 岩石抗剪切强度远低于岩石的抗压强度 (为抗压强度的0.09~0.15倍) , PDC钻头正是利用岩石的这一特征实现其高速钻进。PDC钻头在扭矩力的作用下, 复合片刮切岩石时生成的岩屑会沿着金刚石表面上移, 直至与复合片脱离, 通过岩石在切削齿边缘处的破碎, 钻头的切削能量得到高效释放。然而, 在很多情况下, 岩屑所承受的压力过大使其紧贴切削齿表面, 从而生产阻碍岩屑移动的摩擦力。这种摩擦力往往可以积累到相当高的程度, 以至于会造成岩屑在切削齿边缘的堆积。这种现象一旦发生, 井底岩石的运移就不再是直接依靠切削齿的边缘, 而是通过切削齿表面积累的岩屑自身来完成。这种现象在钻头后期表现的尤为突出。

2 PDC钻头使用对岩屑录井质量的影响

高转速、低钻压、高排量钻头的使用提高了钻井的速度、降低了钻井的成本、明显增加了钻井的经济效益, 但与此同时却给地质录井中工作带来诸多困难, 钻头钻出的岩屑极其细小, 给地质资料的录取质量带来了较大的影响。钻井地质录井主要工作之一是通过岩屑建立岩性剖面、划分地层, 钻井岩屑细小, 无疑是对岩性剖面的恢复带来极大的影响。

首先:岩屑取、洗样的难度加大。由于所钻岩屑细小, 甚至部分岩屑呈粉沫状, 在钻井液中较少通过振动筛从钻井液中分离出来, 导致捞取到的岩屑数量较少。其次:加大了岩屑观察、描述、分层定名、百分比估计的难度。由于岩屑细小, 有的甚至为粉末状, 给正确的岩屑描述观察、挑样、定名等判定带来了很大的难度, 严重影响岩性剖面符合率。另外砂、泥岩钻时区别不大 (特别是浅层) , 因此钻时在剖面恢复的过程中的作用明显较牙轮钻头的钻时要小。再次:捞砂时间与钻进时间搭配不合理。在川西浅层中软地层, PDC钻头钻时较快, 1500m以前平均钻时1~4min/m, 快的时候不足1min钻进一米, 而采集、清洗一包岩屑样一般需要5~10min左右, 即使按照4m的采样间距也无法跟上钻头, 如果是勘探井或油气显示加密段, 当采样间距缩小时, 采样就更无法跟上钻头进尺, 从而造成采样困难, 砂样的质量及代表性变差。PDC钻头钻出的岩屑极其细小, 给地质剖面的恢复带来了较大的影响。如何识别不同磨损时期、不同钻井参数条件下PDC钻头的岩屑, 保证岩屑录井的质量, 笔者就在川西孝泉、新场等构造现场录井工作中所遇到的情况及采取的处理方法来浅谈解决细小岩屑录井的问题, 以供大家探讨。

3 不同钻井参数、不同磨损期PDC钻头岩屑的分析识别。

根据川孝169从式井组、川孝452井、川孝464井等十余口的岩屑来看, 钻头使用的时期不同, 钻头本身磨损程度肯定不同, 在相同钻井参数下钻进返出的岩屑大小不同。同样, 钻头磨损程度一定, 而钻井参数不同, 所钻岩屑大小也肯定不同。因此在对岩屑代表性进行判定时, 地质工作者必须将PDC钻头使用的时期及钻井参数相结合来综合考虑问题。

3.1 使用早期的PDC钻头在不同钻井参数下的岩屑分析识别

高转速、低钻压、低排量。在这种钻井参数条件下使用磨损程度小的PDC钻头钻进, 钻速相对较慢, 掉块多, 转盘负荷较大。由于泥浆对地层岩屑的冲刷破碎力小, 钻头破碎的岩屑未被进一步破碎, 因此所钻岩屑颗粒较大, 但是由于排量低, 岩屑上返不及时, 井筒内岩屑多, 部分岩屑又受钻头及高速旋转钻杆的剧烈搅拌造成重复性碾磨而变小, 最终导致岩屑情况复杂, 观察发现所得岩屑总体新鲜感降低, 粒径最大4~5mm, 一般在2~3mm之间, 最小为1~2mm。以2mm筛层岩屑 (大小2~3mm) 代表性最好。

低转速、低钻压、高排量。这种钻井参数组合很少见, 在这种条件下使用磨损程度小的PDC钻头钻进, 钻速较慢。钻盘转速低, 钻头对已破碎的岩屑未造成重复性碾磨, 并且岩屑上返过程中也未受钻杆高速旋转的剧烈搅拌, 从而使返出的岩屑颗粒相对较大。粒径最大4~6mm, 一般在2~4mm之间, 最小达1.0mm, 以2mm筛层岩屑 (大小2~4mm) 代表性最好, 1mm筛层岩屑 (大小1~2mm) 代表性略次。

低转速、低钻压、低排量。尚未遇到在这种钻井参数条件下使用磨损程度小的PDC钻头钻进的情况。

3.2 进入晚期的PDC钻头在不同钻井参数下的岩屑分析识别

高转速、低钻压、高排量。在这种钻井参数组合下使用磨损程度较高的PDC钻头钻进所得岩屑, 钻速变得很慢, 岩屑变得很细, 粒径最大2~3mm, 一般在0.5~1mm之间或呈粉末状。此时岩屑很细, 筛样要特别注意, 筛样时要前后对比岩屑, 看暗色岩屑 (泥岩) 与浅色岩屑 (砂岩) 的增减量, 使用1~2~5mm四层选样筛选样, 如浅色岩屑 (砂岩) 增加, 则漏过1mm筛层的粉末状岩屑代表性最好;如暗色岩屑 (泥岩) 增加, 则漏过1mm筛层岩屑 (大小0.5~1mm) 代表性最好, 1mm筛层岩屑 (大小1~2mm) 代表性次之, 2mm筛层以上岩屑代表性就非常差了。

高转速、高钻压、高排量。在川西, 井队当PDC钻头使用到晚期后, 由于钻头昂贵, 为节约钻头成本, 一般都要加大钻井参数, 特别是加大钻压继续维持钻进, 因此这种钻井参数组合使用较多。此时使用磨损程度高的PDC钻头钻进, 钻速仍然很慢。井下岩屑由于所承受的压力过大而使其紧贴切削齿表面, 从而生产阻碍岩屑移动的摩擦力。这种摩擦力往往可以积累到相当高的程度, 以至于会造成岩屑在切削齿边缘的堆积。井底岩石的运移就不再是直接依靠切削齿的边缘, 而是通过切削齿表面积累的岩屑自身来完成, 如果排量减小, 这种现象将更加严重。

低转速、低钻压、高排量。在这种钻井参数条件下使用高磨损程度PDC钻头钻进, 钻速非常慢, 井队基本都会起钻换钻头。

低转速、低钻压、低排量。尚未遇到在这种钻井参数条件下使用高磨损程度的PDC钻头钻进的情况。

综上所述, 在川西孝泉、新场等构造的中软地层, PDC钻头在钻井过程中形成的岩屑与PDC钻头的磨损程度及钻井参数的使用有密切关系。不同的钻井参数、不同的钻头磨损程度对岩屑的大小、形状有着重要影响, 作为地质工作者在使用PDC钻头岩屑录井过程中应综合考虑影响岩屑成因的各种因素, 有效分析识别具有代表性的岩屑, 以提高岩屑真实性及地层剖面的符合率。

摘要：随着钻井工艺水平的不断提高PDC钻头受到广泛地应用, PDC钻头在提高钻井速度、降低钻井成本、增加经济效益的同时, 却由于钻屑细小而给岩屑录井、钻时卡层等带来诸多困难。笔者根据在川西气田十余口井PDC钻头钻井的岩屑录井经验, 总结出根据不同钻井参数条件下的PDC钻头使用期法来识别细小真实岩屑, 从而提高PDC钻头钻进中的地层剖面恢复符合率。

关键词：岩屑,录井,PDC钻头,提高,符合率

参考文献

[1]张成.PDC钻头岩屑分析.2002-12.

不同参数 第2篇

不同参数化方案对长江中游汛期降水模式预报试验

利用中尺度模式多个物理过程组合成不同预报方案,对长江中游汛期降水预报进行了对比试验.试验结果表明,使用不同物理过程参数化方案对长江中游汛期降水的预报效果存在差异,这种差异随降水预报量级的提高而愈加明显;而就试验而言,Grell积云对流参数化方案与Blackadar边界层参数化方案的`组合预报效果相对较好;就单个降水个例而言,预报效果相对好的参数化方案存在不确定性,集合平均预报相对稳定且优于大多数方案,其对降水评分的改进尤其体现在暴雨以下量级的预报中.

作 者：李俊 王斌 王志斌 沈铁元 Li Jun Wang Bin Wang Zhibin Shen Tieyuan 作者单位：中国气象局武汉暴雨研究所,武汉,430074刊 名：气象科技 PKU英文刊名：METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY年，卷(期)：36(2)分类号：P4关键词：物理过程 对比试验 集合预报

不同参数 第3篇

关键词：叶用莴苣；光合效率；叶绿素荧光参数

中图分类号： S636.201文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）01-0117-03

收稿日期：2013-05-28

基金项目：国家自然科学基金（编号：31101082、61075036）；江苏省高校优势学科建设工程（编号：苏政办发2011 6号）；江苏省高等学校大学生实践创新训练计划（编号：重点项目201310299011Z、一般项目2013139806005Y）。

作者简介：孙俊（1978—），男，江苏泰兴人，博士，副教授，从事计算机技术在农业工程中的应用研究。E-mail：sun2000jun@ujs.edu.cn。叶用莴苣含有丰富的蛋白质、碳水化合物、维生素及矿物质，具有清热、消炎、镇痛、催眠、降低胆固醇、治疗神经衰弱等功能，同时能消除多余脂肪，被称为减肥叶用莴苣。叶绿素荧光参数能够快速准确反映作物光合特性，可以通过分析各种荧光参数来获取有关光能利用途径的信息[1-2]。目前叶绿素荧光技术已被广泛应用于植物栽培[3]、植物营养元素诊断等领域[4-6]。张秀茹等测定了不同松树品种叶绿素荧光参数[7]。研究人员比较了3种油茶叶绿素荧光参数，发现博白大果油茶生长较快[8-9]。本研究分析了3个叶用莴苣品种的叶绿素荧光参数，探测了不同品种叶用莴苣光合能力差异，旨在了解不同叶用莴苣品种的光合特性。

1材料与方法

1.1材料

试验在江苏大学玻璃温室内进行，温室东西长100 m，南北宽50 m，顶高5.0 m，总面积 5 000 m2，由计算机自动控制温室内温度、湿度、光照强度、CO2浓度、pH值，温室温度维持在25～32 ℃，相对湿度为50%～70%。使用珍珠岩盆栽，每盆1株，盆高11 cm，口径16 cm。供试叶用莴苣品种为意大利全年耐抽薹叶用莴苣、香港玻璃温室叶用莴苣、大禹奶油叶用莴苣，采用穴盘育苗，于2叶1心期移栽。 试验于2012年9—11月进行，10月1日在江苏大学温室内进行育苗，10月17日选择长势、大小一致的叶用莴苣苗移栽到塑料盆中，每盆1株，采用珍珠岩栽培，采用山崎营养液，每个品种均移栽30株。

1.2数据采集

于2012年11月8—18日（发棵期）采用德国M系列调制叶绿素荧光仪IMAGING-PAM测定叶绿素荧光参数，所有指标均重复测定3次，取平均值。选取不同品种叶用莴苣的完全展开叶片进行测定，测定时间为09：00—11：00。用黑布将待测叶片蒙上，暗适应处理20 min后，将叶片固定在载物台上。测量基础荧光值Fo、最大荧光值Fm、最大光量子产量 Fv/Fm。适应20 min后打开光化光，待荧光值稳定后，点击 SAT-PULSE，测量Yield（PSⅡ实际光合效率）、qN（非光化学淬灭系数）、qP（光化学淬灭系数）、ETR（电子相对传递速率）等荧光参数。用Excel软件处理数据。

2结果与分析

2.1不同品种叶用莴苣叶片基础荧光值、最大荧光值

初始荧光值Fo也称基础荧光，是PSⅡ 反应中心处于完全开放时的荧光产量。最大荧光产量Fm是PSⅡ 处于完全关闭时的荧光产量，可反映通过 PSⅡ的电子传递情况[9]。由图1可知，3个叶用莴苣品种Fo值由小到大依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣< 大禹奶油叶用莴苣<香港玻璃温室叶用莴苣，Fm值由大到小依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣>大禹奶油叶用莴苣>香港玻璃温室叶用莴苣，香港玻璃温室叶用莴苣最大荧光值比意大利全年耐抽薹叶用莴苣低31%。

2.2不同品种叶用莴苣叶片最大光合效率（Fv/Fm）、实际光合效率（Yield）

Fv/Fm是PSⅡ的最大光合效率，是植物在逆境胁迫条件下发生光抑制的敏感指标[10]，它的变化代表PSⅡ光化学效率发生变化，Fv/Fm越低，说明植物发生光抑制的程度越高[8]。Yield是PSⅡ 实际光化学效率，反映PSⅡ反应中心部分关闭情况下实际PSⅡ光能捕获效率。由图2可知，3个叶用莴苣品种Fv/Fm值由大到小依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣>大禹奶油叶用莴苣>香港玻璃温室叶用莴苣，3个叶用莴苣品种Yield值由大到小依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣>大禹奶油叶用莴苣>香港玻璃温室叶用莴苣。意大利全年耐抽薹叶用莴苣具有较高的光能利用率与光合潜能。

2.3不同品种叶用莴苣叶片光化学淬灭系数（qP）、非光化学淬灭系数（qN）

荧光淬灭是植物体内光合量子效率调节的重要方面，分为光化学淬灭、非光化学淬灭2类。qP反映作物吸收的光能中用于光化学传递的份额，其值越大表示 PSⅡ 电子传递活性越高、PSⅡ反应中心开放的比例越大；qN反映PSⅡ光合作物吸收的光能中不能用于光合电子传递、以热的形式耗散掉的光能部分[10]。由图3可知，3个叶用莴苣品种qN值由小到大依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣<大禹奶油叶用莴苣<香港玻璃温室叶用莴苣；qP值由大到小依次为：意大利全年耐抽薹叶用莴苣>大禹奶油叶用莴苣>香港玻璃温室叶用莴苣。意大利全年耐抽薹叶用莴苣PSⅡ反应中心开放比例较高、电子传递能力较强、光能利用率较高。

2.4不同品种叶用莴苣快速动力学曲线

叶片吸收的光能有一部分通过原初反应、电子传递、碳同化过程被转换为稳定的化学能保存在植物体内，其余的用于发射荧光、磷光及进行热耗散[11]。如果光能未过量，ETR（表观光合电子传递速率）与PAR（光合有效辐射）呈线性关系；当光能过量时，ETR与PAR不呈线性关系，最后ETR达到饱和[12]。PSⅡ的ETR反映实际光强条件下表观电子传递速率，可作为植物光合电子传递效率快慢的指标。由图4可知，ETR随着光强的增加不断增加，当光强增大到一定程度时，ETR趋于稳定。意大利全年耐抽薹叶用莴苣、香港玻璃温室叶用莴苣、大禹奶油叶用莴苣光合电子传递能力不同。在同等光强条件下，意大利全年耐抽薹叶用莴苣的电子传递能力最强，大禹奶油叶用莴苣的光合电子传递能力最差。由此可知，意大利全年耐抽薹叶用莴苣适合在江苏地区大面积种植。

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2.5不同品种叶用莴苣叶绿素荧光参数相关性分析

量 Fv/Fm、PSⅡ实际光合效率Yield、非光化学淬灭系数qN呈极显著正相关，与光化学淬灭系数qP呈极显著负相关；最大荧光Fm与PSⅡ实际光合效率Yield、非光化学淬灭系数qN、光化学淬灭系数qP呈极显著负相关，与最大光量子产量 Fv/Fm 呈极显著正相关；最大光量子产量Fv/Fm与PSⅡ实际光合效率Yield、非光化学淬灭系数qN呈极显著负相关；光化学淬灭系数qP与最大光量子产量Fv/Fm呈极显著正相关，与基础荧光Fo、最大荧光Fm、PSⅡ实际光合效率Yield、非光化学淬灭系数qN均呈极显著负相关。产量与qP之间呈极显著正相关，说明叶片吸收的光能用于光合作用的份额越大，叶用莴苣产量越高。表1不同品种叶用莴苣叶绿素荧光参数的相关性

参数1相关系数Fo1Fm1Fv/Fm1Yield1qN1qP1产量Fo11.000111111Fm10.751 104**11.00011111Fv/Fm10.654 488**10.768 295**11.0001111Yield10.677 959**1-0.527 33**1-0.856 32**11.000111qN10.701 361**1-0.580 65**1-0.967 25**10.959 364**11.00011qP1-0.699 45**1-0.653 53**10.598 048**1-0.926 03**1-0.781 9**11.0001产量1-0.897 82**1-0.383 63**10.296 383**1-0.747 04**1-0.529 11**10.942 701**11.000注：“*”表示显著相关（P<0.05）；“**”表示极显著相关（P<0.01）。

2.6不同品种叶用莴苣光化学淬灭系数（qP）变化趋势

由图5可知，3个叶用莴苣品种qP值变化明显不同，意大利全年耐抽薹叶用莴苣qP值逐渐升高，说明该品种叶用莴苣的光合利用率逐渐增强、叶用莴苣吸收的光能用于光化学传递的份额逐渐增大，PSⅡ电子传递活性越来越高。大禹奶油叶用莴苣qP值先上升后下降最后趋于稳定，香港玻璃温室叶用莴苣qP值先上升后下降，说明这2个品种叶用莴苣光合作用明显受到抑制，叶用莴苣吸收的光能不能很好地用于电子传递，不适宜在江苏地区种植。

3结论与讨论

叶绿素荧光分析方法可用于测定作物叶片光合效率，叶绿素荧光参数是选育、鉴定优良品种的重要指标[13]。本研究表明，意大利全年耐抽薹叶用莴苣的Fv/Fm、qP、ETR值均较高，说明此品种叶用莴苣的光合器官能把捕获的光能较充分、高效地转化为稳定的化学能，PSⅡ活性光合潜能较高，适宜在江苏地区种植。

参考文献：

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不同积冰参数对冰型的影响 第4篇

机翼积冰对飞行安全有很大的影响,轻则使飞机性能降低、飞行品质降级,严重时会造成机毁人亡的飞行事故[1],因此研究飞机积冰对飞行安全来说具有十分重要的意义。用数值模拟的方法预测机翼前缘积冰是目前研究积冰对飞行安全影响的重要方法之一。在不同的积冰参数条件下,机翼前缘积冰形状会各不相同。通常可以将飞机积冰分为以下类型[2]:①当温度很低时(一般在-20°以下),过冷水滴一受到碰撞就立即在机翼表面冻结,形成霜冰冰型。②当温度在零度左右时,过冷水滴只在碰撞点部分冻结,另一部分随气流流向后方再冻结或脱离机翼表面,就形成了光冰冰型。③当温度适中时,过冷水滴一些完全冻结,一些部分冻结,兼具霜冰和光冰的特性,就形成混合状冰型。一般影响积冰形状的参数除了环境温度外,还有气流速度、液态水含量、水滴直径。本文在积冰生长模拟过程中引入冻结系数,使之能够根据不同积冰参数预测出合理的冰型。以NACA0012翼型为例计算不同条件下的模拟结果,分析各个积冰参数对冰型的影响。

1 计算方法

通常的积冰求解过程分为:流场解算、水滴轨迹特性求解、积冰生长模拟计算三个步骤[3]。

该流场流动为定常、不可压、黏性流动。因此采用雷诺平均Navier-Stokes方程组对流场进行数学描述,其中湍流模型采用Spalart-Allmaras一方程模型进行封闭。对机翼壁面采用固壁边界条件,对流场外边界条件直接采用速度进口边界条件。

水滴轨迹特性求解,使用Euler法把过冷水滴和空气看成均相的气液两相流并基于如下假设[4]:①所有过冷水滴均为球状,不会有任何形变、破裂;②所有过冷水滴都不会碰撞、融合或飞溅;③水滴与周围空气不进行任何形式的质能交换;④忽略湍流对水滴的影响。确定流场中水滴运动轨迹,从而求得水滴对二维机翼表面上的局部收集系数。

积冰生长过程是一个复杂的物理过程,其中包括了复杂的流场问题和热量、质量问题。为合理模拟出相应的冰型,引入冻结系数F(由Messinger定义为单位时间内实际结冰量与实际水收集量之比[5])。若结冰表面所有控制体的冻结系数F均为0,则撞击翼型表面的水滴没有冻结,说明无冰生成;若所有控制体的冻结系数F≥1,则撞击到翼型表面的水滴完全冻结,此时得到的为霜冰;若只是滞止区附近控制体的冻结系数 0<F<1,则撞击到翼型表面的水滴有些未完全冻结,有些完全冻结,此时得到的为混合冰;若大部分区域的冻结系数0<F<1,则撞击到翼型表面的水滴大多数未完全冻结,此时得到光冰[6]。

2 计算算例

取翼型NACA0012在2°攻角情况下为例。翼型弦长C=0.533 4 m;结冰时间t=120 s。分别改变各个积冰参数,获得冰型变化。

2.1 不同环境温度对冰型的影响

取T∞=270.55 K、260.55 K、250.55 K,计算获得冰型如图1。T∞=270.55 K时,由于温度略低于冰点,水结冰时释放的潜热容易使大部分水滴温度高于冰点而未能冻结随气流向后方流动,因而积冰量较少且冰状沿气流,形成光冰冰型。当T∞=250.55 K时,温度远远低于冰点,水结冰时释放的潜热无法使水滴高于冰点,水滴一撞到翼型表面就立即冻结,冻结系数为1,水滴全部冻结。因而积冰量较多且冰状类似于翼型前缘,形成霜冰冰型。T∞=260.55 K时,温度介于光冰和霜冰之间,有一些水滴完全冻结,有一些水滴未能完全冻结,积冰量介于光冰霜冰之间,兼具有两种冰型的特点,形成混合冰型。

2.2 同一温度下,其他积冰参数对冰型的影响

2.2.1 T∞=270.55 K

2.2.2 T∞=260.55 K

2.2.3 T∞=250.55 K

当T∞=270.55 K和T∞=250.55 K时,冰型没有太大改变,仅仅是随着速度、液态水含量和水滴直径的增加,积冰量有所增加。T∞=260.55 K,为混合冰型时,随速度、液态水含量和水滴直径的变化,积冰类型有所改变。速度、液态水含量和水滴直径增加,积冰类型更趋向于光冰,而速度、液态水含量和水滴直径减小更趋向于霜冰。

3 结论

本文在数值模拟积冰生长模型中引入了冻结系数,使得能够随积冰参数的变化预测出不同的积冰类型。通过对2°迎角NACA0012积冰发展状况的计算结果分析,发现如下结论:

①在各积冰参数中,温度对积冰的类型起着主要的影响,其他参数起次要作用;

②在霜冰和光冰温度条件下,随速度、液态水含量和水滴直径的变化,积冰量会有相应的变化,但是对积冰类型并没有太大影响;

③在混合冰温度条件下,不仅积冰量随速度、液态水含量和水滴直径的变化而变化,而且随速度、液态水含量和水滴直径增加,积冰类型更趋向于光冰,随速度、液态水含量和水滴直径减小更趋向于霜冰。

摘要：在积冰生长模拟过程中引入了冻结系数的概念,使得能够模拟计算出不同积冰参数下的不同冰型。以NACA0012翼型为对象,计算不同条件下的积冰情况,发现温度是引起冰型变化的主要因素,其他积冰参数(气流速度、液态水含量、液滴直径)对积冰量有影响,但对冰型影响较小。

关键词：翼型积冰,数值模拟,冰型,积冰参数

参考文献

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[5] Messinger B.Equilibrium temperature of an unheated icing surface asa function of airspeed.Journal of the Aeronautical Science,1953;20(1):29—42

不同参数 第5篇

而科技的不断发展, 使得我们对智能化的要求逐渐增强。众所周知, 语言是人类交流最基本的工具。它除了包含文字符号信息外, 还包含了语音的声学特征以及可以明确表达情感的韵律特征, 正是这些文字之外的特征, 使得人类的情感交流达到顺畅自然。因此对于人类语言的研究, 我们已不能仅仅满足其文字信息, 它所带有的副语言信息[2,3]已经成了众多学者的研究热点, 即语音情感的特征提取、识别、合成等。本文着重研究了不同情感语音的韵律特征参数的统计特性, 通过曲线拟合的方法来建立不同情感韵律参数之间的非线性模型, 并通过曲线回归分析的方法来更好地掌握它们之间的相关关系。目前, 曲线回归分析已经在多个领域得到充分应用, 例如农业[4]、经济[5]和医学[6]等, 但在情感语音中还属少见。

1语音库与韵律参数

1.1情感语音库的构建

本文采用的语料库中共包含11句长短不一的语句, 其中包括6句中文语句, 长度为4~11字, 5句英文语句, 长度为2~9词。语句本身不包含某一方面的情感倾向, 有较高的情感发挥自由度, 便于施加各种情感色彩进行分析比较。本语料库包含平静 (中性) 、高兴 (积极) 、生气 (消极) 三种情感类型。

录音开始时, 10名录音人 (22~42岁, 5男5女) 无表情、无感情、语速语调基本一致地朗读或者背诵语句, 由于这些语句不带有其他感情色彩, 故可以直接作为语料库中的中性情感语句。然后在录制生气或者高兴情感之前, 通过观看愤怒或者喜剧电影来诱发其情感, 并以自然流畅的方式表达语句的情感色彩。实验室通过20人的主观辨听打分最终选择出1 980句语料 (11句话×10名录音者×3种情感×每种情感重复6次) , 用16 k Hz采样、16 bit量化后以单声道wav格式保存。

1.2情感语音的韵律特征提取

本文研究分析的韵律特征参数主要包括短时平均能量、时长、最大基频值、最小基频值、平均基频值以及基频范围。其中时长的计算是从发音者的第一个音节的开始到最后一个音节的结束, 包括句中每个音节间的停顿。短时平均能量计算的帧长为20ms, 帧移10 ms, 以d B为单位。本文利用praat软件自动提取不同情感语音的时长参数, 单位用秒表示, 精确到万分位。同时利用praat软件提取基频, 剔除野点, 得到基频的最大值、最小值、范围以及均值, 单位为Hz。

2韵律特征参数的曲线回归分析

2.1时长

在此部分, 首先对数据库中的情感语句按照说话人的不同, 分为10个类别, 用Mi (i=1, 2, 3, 4, 5) 表示5名女性以及Fi (i=1, 2, 3, 4, 5) 表示5名男性。然后记录每一个类别中所有情感语句的时长值, 以得到每个语句在每种情感下的时长均值。

表1中所示的是同一说话人 (F2) 对于11个语句在三种情感下所有语料的时长均值, 单位为秒 (s) 。通过表1可以看出, 同一语句, 高兴、生气情感的时长均值都比中性时长均值要小, 其中高兴大约比中性小6%, 生气大约比中性小4%, 也就是说人们在高兴以及生气时说话的语速会比平静时略快。但是这两种情感之间的时长均值差异性并不是很显著。这也表明, 单独依靠时长来判断情感类型, 会有一定的欠缺。

接下来利用SPSS软件对这11组数据进行曲线回归分析。SPSS是一种集成化的计算机处理和统计分析的通用软件, 是世界上公认的最优秀的统计分析软件包之一, 被广泛地用于自然科学、社会科学的各个领域[7]。SPSS曲线回归分析中提供了11种最常见的本质线性模型, 根据本实验结果发现, 其中三种线性模型的曲线拟合效果比较满意。它们分别是:

Compound (复合曲线) :

S (S曲线) :

Power (幂函数) :

式中b0、b1均为模型参数。

首先对高兴情感的时长均值与中性情感的时长均值做曲线回归分析。

此处列出了这三种曲线回归分析结果的综合方差表 (表2) 和各模型的拟合回归线 (图1) 。表2中, R Square (R2) 是拟合优度, 用来判定回归模型对样本数据的拟合程度, 从而评价预测模型的优劣, 是介于0~1之间的数字, 数字越大说明回归模型对样本数据的拟合程度越高, 模型对预测越有意义。通常R Square在0.8以上, 可以认为拟合优度较高。F的数值是对模型F检验的结果, 也即R Square的明显程度。df1和df2是自由度。Sig是显著性指标, 一般大于0.05表示差异不显著, 小于0.05表示差异显著, 小于0.01表示差异极显著, 即具有统计意义。参数估计 (parameter estimates) 中的Constant和b1分别表示曲线回归模型中b0、b1的参数值。

注:自变量为“中性时长均值”, 因变量为“高兴时长均值”。

从表2中可以明显看出, 三种曲线回归的结果相似并都达到了满意的效果。三种曲线回归系数显著性检的结果相同, 其中S型曲线中, R2=0.846, F=49.420, 表现出更优的效果。因此拟合度最高的是S曲线, 最劣的是复合曲线。这在图1的散点图中也得到体现。观测变量与S曲线的分布更为紧密, 故最终, 我们采纳S曲线作为曲线拟合的最优结果。根据表格中的参数结果可知, 特定男性的高兴情感的时长均值与中性时长均值的函数关系大致满足如下S曲线模型:

类似的, 本文对生气情感的时长均值与中性情感的时长均值也做了曲线回归分析。拟合结果的综合方差表和拟合回归线分别如表3和图2所示。综合分析后, 仍然选择S型曲线作为最优拟合曲线模型。其表达式为:

注:自变量为“中性时长均值”, 因变量为“生气时长均值”。

以上均是对于特定某个人的不同情感语音间的时长均值的曲线回归分析, 接下来本文对语料库中所有人 (5男5女) 的高兴、生气情感的时长均值与中性情感的时长均值也做了曲线回归分析, 此处仅列出高兴与中性的实验结果, 如图3和表4所示。

从图3中散点分布图中可以明显看出, 它们均匀地分布在三种拟合曲线附近, 其中观测变量的分布与S型曲线更为紧密。同时在表4中, 三种曲线的R2值和Sig值都达到了理想的效果, 其中属S型曲线模型更优。由此可以看出, 对于特定说话人或者全体录音者来讲, 不同情感间的时长均值的曲线拟合都达到了相似的结果, 因此在接下来的能量、基频的研究中, 我们只选择了所有人的不同情感间的韵律特征参数之间的拟合结果做详细说明。

注:自变量为“中性时长均值”, 因变量为“高兴时长均值”。

2.2能量

对于短时能量, 我们采用了相同的方法, 表5和图4是高兴情感的能量均值与中性时的曲线拟合的结果综合方差表与模型回归线, 表6和图5是生气情感的能量均值与中性时的曲线拟合的结果综合方差表与模型回归线。可以明显看出, 在三种曲线拟合模型中, S型曲线仍然是最优选择。

注:自变量为“中性短时能量”, 因变量为“高兴短时能量”。

注:自变量为“中性短时能量”, 因变量为“生气短时能量”。

2.3基频

对于基频, 我们同样做了曲线回归分析, 此处只罗列出高兴与中性 (表7) 、生气与中性 (表8) 的曲线拟合结果的综合方差表。稍有差别的是, 对于基频均值的拟合结果中, 复合曲线模型的R2值以及F值均比S曲线的要稍微大一些, 也就是说, 复合曲线模型更适用于基频均值间的曲线拟合。

注:自变量为“中性基频均值”, 因变量为“高兴基频均值”。

注:自变量为“中性基频均值”, 因变量为“生气基频均值”。

3局部与整体的比较

为了便于比较不同情感局部与整体间的差异, 本文将语料库中的每句话切分为句首、句中以及句尾三部分。提取每个局部的韵律参数, 然后做相同位置的不同情感之间的韵律参数的S模型曲线拟合。为了更方便比较局部和整体的差异性, 此处将同文本语句的全句情感参数化为1, 其余参数做归一化处理。

注:L为位置, E为能量, Max为基频最大值, Min为基频最小值, A为基频均值, Ran为基频范围, R2为S型曲线回归分析结果的R2值, Sig.为S型曲线回归分析结果的Sig.值, I为句首, B为句中, S为句末, O为全句。

在表9中, 纵向看, 平均能量和最小基频值在局部以及整体间的差异性不是很明显, 最为接近。基频范围在局部与整体间的差异较大。横向来看, 不管是中性情感、高兴情感以及生气情感, 句末的韵律特征参数值与整体间的差异性比较小, 同时在曲线回归分析中也得到了相似的结果。这也表明, 句末的韵律特征参数在语句的情感表达方面起到了重要作用。

4总结与展望

本文着重研究了不同情感语音的韵律参数之间的曲线回归分析, 通过实验证明对于时长均值以及短时能量之间的曲线拟合大致符合S型曲线模型, 而基频均值间曲线回归分析结果中, S型曲线拟合效果虽然也比较理想, 但复合函数模型更优一些。同时在对局部参数与整体间的比较中发现句末位置对整句情感的表达起到了重要作用。

由于数据库的限制, 本文只研究了中性、高兴、生气三种情感, 接下来的工作重点是建立一个情感丰富、语句多样化的语音库, 将此实验的结果进一步推广, 同时, 在此基础上通过改变中性情感的语音参数来合成情感语音。

摘要：韵律特征分析是情感语音研究的重要组成部分。为了更好地预测高兴 (积极) 以及生气 (消极) 情感的韵律特征参数和平静 (中性) 情感参数间的非线性关系, 利用曲线回归分析方法对韵律特征参数的统计特性进行了深入研究。并将语音库中的情感语句分为句首、句中、句末三部分分别做研究, 将结果与整体间做比较。实验结果表明各韵律参数之间的非线性关系大致相似, 为接下来的情感语音研究提供了良好的基础。

关键词：情感语音,韵律参数,曲线回归分析,非线性

参考文献

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不同日粮对人工瘤胃发酵参数的影响 第6篇

试验对精补颗粒料、羊草、玉米秸秆等体外发酵的产气规律及影响瘤胃发酵的因素进行了初步研究, 并进行了以产气量为主要指标的粗饲料营养价值评定研究, 也对影响羊草、秸秆等饲料利用率的因素进行了研究, 并用此方法探讨如何优化配制羊草、玉米秸秆日粮以及在秸秆类低质粗饲料的推广应用中提供营养价值评定方法及基本理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验时间和地点

2011年6月份, 试验在内蒙古农牧业科学院动物营养与饲料研究所进行。

1.2 试验动物

绒山羊4只 (1～4号) , 内蒙古农牧业科学院动物营养与饲料研究所提供。

精补颗粒料, 正大饲料公司提供;羊草、秸秆、玉米秸秆, 内蒙古农牧业科学院动物营养与饲料研究所提供。

1.3 日粮组成及营养成分 (见表1、表2)

1.4 测定项目

人工瘤胃经过3 d适应期运行后, 第4天开始采样。在每日9:00、15:00、20:00 分别从发酵罐内采取瘤胃液, 用2层纱布过滤后, 在39 ℃厌氧条件下将0.400 0 g待测样品干物质置于特制的100 mL 玻璃注射器中, 用60 mL瘤胃稀释液[20 mL瘤胃液、40 mL培养液 (培养液的分类制备方法见图1) ]消化, 记录1, 2, 3, 6, 8, 12, 24, 36, 48小时时的产气量, 重复3次。活体外动态发酵产气量的测定按Menke等的方法进行。采用模型Y= B/[1 + e (2-4c·t) ]计算动态消化产气参数。式中:Y为t 时间点0.400 0 g 底物干物质的产气量 (mL) , B 为0.400 0 g 底物干物质理论最大产气量 (mL) , c为样本的产气速度 (h-1 ) , t为活体外培养时间 (h) 。

注:VFA为挥发性脂肪酸。

取消化的瘤胃液10 mL, 3 500 r/min离心15 min, 采用721分光光度计测定吸光度。NH3-N浓度计算公式: y=1.212 2x-0.022 2 (R2=0.994 7) 。式中:x为吸光度, y为NH3-N浓度。

2 结果与分析

2.1 体外产气量 (结果见表3和图2)

注:同行数据肩注字母不同表示差异极显著 (P<0.01) 。

由表3可知:不同全混合日粮在不同时间点 (2, 3, 6, 12, 36, 48小时) 的产气量之间均差异极显著 (P<0.01) 。

由图2可知, 全混合日粮1产气最多, 其次为全混合日粮2, 3, 全混合日粮4最少。48 h后产气量的变化较平稳。全混合日粮不同时间点的产气规律曲线参数见表4。

注:不同饲料的产气量均差异显著 (P<0.05) 。

气体产气曲线利用Groot等描述的多相组合模拟模型。模型中包含描述饲料中不同组分的气体产生的对应项目。一般可用2项或3项组合模型描述气体产生曲线, 模型的一般形式为gas (mL) =a1· (1+k1·t) c1+…+an· (1+kn·t) cn。式中: gas为产气量, a代表每一饲料组分理论上的最大产气量 (mL) , k为相应饲料组分达到最大产气量的一半所需时间 (h) , c为决定曲线形状的参数, t 为培养时间 (h) 。

2.2 NH3-N浓度 (结果见表5)

由表5可知:NH3-N起始浓度较接近;终浓度全混合日粮4比较高, 其次为全混合日粮1, 3, 2。说明全混合日粮4的营养价值比其他日粮高。

2.3 全混合日粮pH值 (结果见表6)

由以上结果可见, 全混合日粮1～ 4的pH值均较一致, 变化很小。

3讨论与小结

体外产气量在一定程度上反映出了饲料在反刍动物瘤胃内的降解特性。从试验结果可以看出, 不同精粗比组合在发酵24 h后的产气量有所不同。全混合日粮4的产气量 (81.05 m L) 相对偏低。这可能是由于在微生物发酵过程中随着时间的延长分解的底物增加, 精料含量较高的配比 (全混合日粮1为100%) 中产气量 (102.52 m L) 大幅度增加。

在产气过程中要用适量的石蜡油润滑注射器内的升降活塞, 活塞的升降阻力小, 而注射器的接气口与三通管直接相连, 改变三通管的节门位置可以灵活排放气体和释放压力, 减少因产生的气体不能及时释放而形成瓶内压力过大, 影响底物正常发酵。

试验结果表明:在不同时间点 (2, 4, 8, 12, 18, 24, 36, 48小时) 的产气量差异极显著 (P<0.01) 。在48 h内, 随着体外培养时间的增加, 其产气量的平均值逐渐增加。48 h以后平均产气量的增加逐渐平缓 (P>0.05) , 并与体内消化试验结果相似。说明应针对低质粗饲料营养特性适当填补易发酵、高蛋白牧草, 提高粗饲料利用率。

摘要：为了优化配制羊草、秸秆日粮的利用率和促进秸秆类粗饲料的推广应用, 试验采用体外产气法对精补颗粒料、羊草、玉米秸秆等体外发酵的产气规律及影响瘤胃发酵的因素进行了研究。结果表明:在不同时间点 (2, 4, 8, 12, 18, 24, 36, 48小时) 的产气量差异极显著 (P<0.01) ;在48 h内, 随着体外培养时间的增加, 产气量的平均值逐渐增加;48 h以后平均产气量的增加逐渐平缓 (P>0.05) , 并与体内消化试验结果相似。说明应针对低质粗饲料营养特性适当补饲易发酵、高蛋白牧草, 以提高粗饲料利用率。

关键词：体外产气法,全混合日粮,瘤胃发酵

参考文献

[1]金得哲, 王苏宁, 金顺丹, 等.应用人工瘤胃法评定梅花鹿常用饲料营养价值的研究[J].中国畜牧杂志, 1987 (6) :7-10.

不同参数 第7篇

地源热泵的研究虽然始于1912年, 但直到20世纪70年代初世界上出现第一次能源危机时它才开始受到重视[1]。在对地埋管地源热泵系统进行地埋管换热器设计时, 如果对换热井的换热能力不了解, 盲目地增加或者减少换热井的数量, 极易造成机组选型过大, 增加成本;或者导致用户供热制冷量不足, 使热泵机组运行不稳定, 从而影响系统使用寿命。因此, 影响地埋管地源热泵系统设计的主要因素之一是岩土体的热物性参数, 其主要包括岩土体的初始温度、导热系数和比热容等。由于地埋管换热器受地质条件影响较大, 要使所设计的系统达到较为合理和经济的配置, 进行现场换热实测是模拟计算所必须的[2]。如果地下岩土的导热系数发生10%的偏差, 则设计的地埋管长度偏差为4.5%~5.8%[3];埋管长度的偏差将导致钻孔总长度的变化。岩土热物性参数作为影响地源热泵系统设计和应用的关键性参数, 目前仍未能引起设计人员足够的重视。

常用的岩土热物性测试方法主要有以下几种:第1种, 通过查找相关资料, 根据现场钻孔条件, 估计出该区域岩土的热物理性质。第2种是实验室检测法, 样品经实验室分析和整理, 得出岩土的导热系数、综合比热容等参考值。然而岩土属于多孔介质, 其热物性不仅与地理位置及当地地层岩性和构造有关, 还与水文地质条件, 地下含水层的分布、埋藏条件密切相关[4]。第3种就是现场测试法。即在施工现场进行实地测试, 这样就可以尽量避免由于现场因素影响所造成的误差, 使测量计算的结果更加准确。

本文结合一个实际应用的地源热泵系统, 采用现场测试的稳定热流法和稳定工况法分别获得地埋管侧各参数的变化值, 而每一口井采用一种测试方法, 使用同一种专业模拟分析软件TRNSYS分别得出不同试验方法下的热物性参数, 通过比对分析两种方法的优缺点和结果对系统设计的影响, 提出改进方法, 以便指导地源热泵系统的工程设计。

1 测试地岩层岩性分布

该项目位于河北省石家庄市, 工程采用双U竖直埋管地埋管换热器的地源热泵系统。地埋管换热性能测试依据《地源热泵系统工程技术规范》GB50366-2005 (2009年版) (以下简称《规范》) 中对地埋管换热系统勘察的规定:当地埋管地源热泵系统的应用建筑面积在3000~5000m2时宜进行岩土热响应试验, 当应用建筑面积大于等于5000m2时, 应进行岩土热响应试验。同时在附录C岩土热响应试验中规定:地埋管地源热泵系统的应用建筑面积大于或等于10000m2时, 测试孔的数量不应少于2个。本工程根据建筑面积实际状况, 在施工现场确定了测试钻孔2个, 均为双U型埋管, 井深120m。表1为该项目所在地岩层岩性分布。

2 测试地岩土初始温度的确定

地埋管地源热泵换热器的平均温度与岩土平均温度的温差是热量传递的驱动力, 因此岩土初始平均温度的测定对于地埋管换热器的设计非常重要。《规范》中规定, 岩土初始平均温度的测试应采用布置温度传感器的方法。测点的布置宜在地埋管换热器埋设深度范围内, 且间隔不宜大于10m;以各测点实测温度的算术平均值作为岩土初始平均温度。

本项目中岩土初始温度拟采用PT100温度传感器测量。检测前, 需要对温度传感器进行标定和校正实验。用精度为0.1℃的水银温度计作为基准, 在自制的恒温水内, 标定的温度区间为0~40℃, 满足需要测试的所有温度要求。由于钻井成井时间在2天以上, PE管内水温已经与周围岩土温度达到传热平衡, 水温即可代表岩土的初始温度, 通过向管内投放PT100温度传感器探头, 每隔10m记录一次温度, 以各点实测温度的算术平均值作为岩土的初始平均温度。图1即为测试的结果。通过计算得出该地区岩土的初始温度为14.06℃。

3 岩土热物性参数的对比测试

岩土热物性参数的确定需要知道地埋管换热器在地下的换热能力, 而针对地源热泵系统地埋管换热器换热能力的测试主要有两种方式, 一种是稳定热流试验法;另一种是稳定工况试验法。本试验目的是对于同一项目采用不同岩土热物性参数测试方法, 并分析各方法之优缺点及对工程设计的影响。

3.1 稳定热流测试法

稳定热流测试法主要是模拟地源热泵系统实际运行情况。对测试孔进行吸放热试验。本项目的测试方法采用放热试验, 放热试验是模拟空调系统夏季运行情况。在夏季, 地源热泵系统通过地埋管换热器中的循环水向岩土放热, 使岩土温度升高。模拟夏季的运行情况就是将循环水加热, 加热功率恒定, 达到夏季运行的冷凝温度, 制取一定温度热水, 使循环水通过水泵以恒定速度在PE管中不断循环流动, 不断向岩土放热, 温度降低;放热试验可根据循环水向岩土散失的热量来确定地埋管在散热过程中的传热能力。通过测试分析供回水温度、流量和释热量等数据, 计算现场地质、水文地质条件下的综合热物性参数, 包括岩土的导热系数、比热等参数, 为地源热泵系统的设计、优化和模拟提供帮助。

根据现场采集的数据, 当系统模拟夏季空调运行情况达到稳定时, 循环水在测试井中的温度差异和传热量是双U型PE管换热器和水平连接管共同作用的结果。由于水平管道的总长度较小, 并且有橡塑保温材料的保温措施, 因此, 水平管道造成的散热影响可忽略不计。流量通过变频器设定为某一数值, 故可将流量视为恒量, 设定值为0.9m3/h, 加热功率恒定为3k W, 流速为0.465m/s, 图2和3分别为系统稳定时, 1号井流量和供回水温度变化值。

根据现场试验的测试数据, 利用TRNSYS软件模拟整个系统的运行, 通过不断输入参数, 调整传热模型, 与试验测试结果比对, 使其方差和最小, 利用反算法推导岩土的热物性参数。图4为岩土热物性计算模型。其中:Type89a代表室外气象参数;Type557a代表地埋管换热器部分, 包括管径, 管间距等;Type9c代表输入参数, 包括温度, 流量等;Type515代表模拟系统取、放热工况;Type3b代表水泵部分;Type65a为输出部分。

本次试验在加热功率和流量保持稳定的情况下, 测试了1号井地埋管进出口水温的变化数据。通过试验和模拟分析, 得到该项目地点的岩土初始平均温度为14.06℃, 综合导热系数为1.91W/m·K, 容积比热容为2155k J/m3·K。

3.2 稳定工况模拟试验法

稳定工况模拟试验, 也称为“冷、热响应测试”, 采用热泵设备模拟稳定的地埋管换热器运行工况, 也可计算出岩土的热物性参数, 并可知地埋管换热器与周围岩土之间的导热和换热情况。本次试验依然模拟夏季运行工况条件, 对2号井进行稳定工况模拟试验。试验过程中设定的参数见表2[5]。

2号井检测的流量和供回水温度变化关系见图5和图6。

根据图中显示的数据可知:系统运行5~6h后, 供回水温度也趋于稳定, 温度在32.8±0.3℃范围内波动。测试阶段稳定后, 流量稳定在1.8~1.95m3/h之间, 达到测试要求标准1.8~2.0m3/h。通过计算供水温度在最后稳定的12h内平均为32.76℃, 回水温度均值为30.65℃, 供回水温度差为2.15℃, 换热量也基本达到稳定, 平均换热量均值为4.62k W。通过把监测的数据导入TRNSYS软件模拟系统运行, 可得到该项目地点的综合导热系数为1.58W/m·K, 容积比热容为2263 k J/m3·K。

3.3 试验结果的对比分析

试验结果显示:对于同一个项目, 采用不同的热物性测试方法所得到的结果是不同的。第一种稳定热流测试法, 采用电加热器 (或制冷设备) 提供稳定热量 (或冷量) , 记录地埋管换热器的进出口温度变化情况, 并利用专业软件建立系统模型计算出岩土热物性情况。这种测试方法的优点是操作简单, 容易理解, 而且设备仪器较小, 方便使用, 研究热响应试验方法的相关理论与研究成果较多。其缺点是用于计算数据的传热模型有限, 假设条件与实际地质情况存在差异, 造成模型计算结果的偏差, 同时多次模型计算会增加误差累计。第二种稳定工况模拟试验法, 采用热泵设备模拟稳定的地埋管换热器运行工况, 也可计算岩土体热物性参数, 并可知地埋管换热器与周围岩土之间的导热和换热情况, 其优点是测试结果可靠准确;测试井可以长期了解该地区岩土的温度变化。其缺点是测试过程中需要设备较多, 工作量大, 传感器数量多且价格昂贵, 操作繁琐。

通过试验, 在稳定工况模拟试验法中, 可以明显得到:当换热量稳定时平均换热的均值, 进而除以井深, 可以得出单位井深换热量, 即为49.9W/延米;而在稳定热流测试法中, 在加热功率恒定的条件下, 单位井深换热量为53.03W/延米。在传统的地源热泵系统设计中多数采用静态的方法[6], 即取得垂直地埋管每延米换热量, 再根据建筑设计冷负荷或热负荷确定垂直地埋管总的延米数, 垂直埋管间距的范围为4.5~5.0m, 热泵机组通过设计冷负荷或热负荷按照一定保险系数放大进行选型, 这样会造成系统与机组无法匹配, 对于以后系统的运行和调试不利, 并且造成资金的浪费, 故应摒弃这种静态设计的方法。

应用岩土热物性测试, 主要是为了获得岩土的热物性参数。根据当地气候变化条件, 计算出全年动态负荷, 再结合岩土的热物性参数, 通过计算机软件, 模拟计算确定地埋管系统的进、出水温度和热泵主机的容量, 并且也可以计算系统在最不利工况时, 即地埋管侧出水水温最高或最低时建筑物所需的冷或热负荷。这种设计的方法即为系统化设计方法[6]。图7为地源热泵系统应用系统化设计方法流程图。

在进行岩土热物性参数测试过程中, 在保证元器件安装要求的前提下, 尽量减少仪器内水平连接单管的长度, 使仪器更加紧凑;同时, 减少连接过程中的弯头、变径, 减少传热和阻力损失。

4 结语

本文通过采用两种岩土热物性测试方法, 对同一项目进行比对测试和分析, 应用TRNSYS模拟软件得出对比分析结果。目前, 地源热泵系统在大型公共建筑以及居民住宅中规模化应用情况下, 盲目采用“延米换热量”的设计和计算方法往往会造成系统成本增加、机组选型过大, 并将影响日后调试工作等诸多不合理问题。

因此, 不仅要选择适合的岩土热物性测试方法, 同时, 尽量将测试所得的岩土热物性参数通过专用软件加以分析, 进而采用严谨的系统化设计才能提高地源热泵机组的运行年限, 降低系统初投资, 实现系统的节能和高效运行。

摘要：岩土热物性参数以及如何准确获得岩土体热物性参数的方法对整个地埋管地源热泵系统的设计至关重要。本文通过对一个实际应用的地源热泵系统的研究, 采用两种测试方法进行测试分析对比;使用瞬时系统模拟软件TRNSYS建立理论分析模型, 基于不同的热物性参数测试方法对地源热泵系统设计进行分析, 指出两种测试方法的偏差和优缺点, 为地埋管地源热泵工程设计及施工提供依据。

关键词：岩土热物性参数,地源热泵系统,TRNSYS,系统化设计方法

参考文献

[1]康景文, 马海龙, 姚文宏.关于地源热泵技术中土源导热性能及探测技术研究的思考[J].工程勘察, 2008, S1.

[2]徐伟, 邹瑜, 朱清宇等.地源热泵系统工程技术规范 (2009版) [S].北京:中国建筑工业出版社, 2009.

[3]刘冬生, 孙友宏.浅层地能利用新技术—地源热泵技术[J].岩土工程技术, 2003, (1) :57～59.

[4]刘立芳, 王瑞华, 张亚庭等编著.土壤导热系数的现场测定[C].北京:北京工业大学.全国暖通空调制冷2006年学术年会论文集.

[5]于晓慧.岩土热测试报告[R].天津大学环境科学与工程学院, 2010, 11.

不同抽汽参数下的供热机组节能分析 第8篇

1项目介绍

根据《热电联产项目可行性研究技术规定》的要求, 区域热电厂的蒸汽管网的供热半径一般以≤3km~5km为宜。以广东某热电联产项目为例, 根据当地的集中供热规划, 该项目将满足当地热负荷需求, 拟承担的热负荷在考虑同时系数之后, 热电厂热力站出口的蒸汽参数见表1。

工程拟建设2台350MW超临界燃煤供热机组, 主机选用国产设备。锅炉型式为超临界一次中间再热直流煤粉炉。汽轮机型式为超临界三缸两排汽中间再热抽凝式汽轮机, 过热蒸汽蒸发量1150t/h, 过热蒸汽压力24.2MPa, 过热蒸汽温度566℃, 机组回热系统采用八级非调整抽汽。工业供热蒸汽由中压缸某一级调整抽汽供应, 因此单台机组平均热负荷为DS=270t/h。

2系统分析

该项目在初可研报告中拟定了2个选址方案, 距离热负荷中心分别约8km和15km。如果按照常规的供热管网设计, 管道压降约0.06MPa/km~0.1MPa/km, 温降约15℃/km~20℃/km, 经济性较差, 因此推荐采用“长输热网专利技术”, 可以将输送蒸汽的散热损失与压力损失分别降低到5℃/km~7℃/km, 0.02MPa/km~0.03MPa/km。本次计算取压降0.025MPa/km, 温降6℃/km。供热首站布置在汽机房内, 根据其蒸汽参数1.35MPa, 300℃, 同时结合7km供热管道的总压降约0.175MPa、总温降约42℃, 因此8km供热管网选址方案的供汽参数选择为1.35MPa, 300℃, 抽汽压力1.35MPa。而15km长供热方案的管道压降、温降势必更大, 因此其供热首站的蒸汽参数应在8km供热管网方案的基础上另外加上7km的压降、温降, 其参数可选择为1.6MPa, 342℃。

根据汽轮机厂提供的机组热平衡图, 抽汽压力1.35MPa和1.6MPa对应的抽汽温度分别为404.7℃、427℃, 焓值分别为3268.8 k J/kg、3313.4 k J/kg, 将不同供热距离下供汽参数按焓值折减到抽汽参数后, 相应得到不同供热距离方案下的汽轮机供热抽汽流量见表2。

3指标计算

由表2可以看出, 8km和15km供热管网方案下, 汽轮机供热抽汽量略有差别 (约1.4%) 。根据机组的热平衡图资料, 机组在供热距离方案1251.3t/h抽汽量时的热耗、功率值分别为q1=6838.3k J/k Wh、N1=297253k W, 按热电联产经济指标计算得到机组的发电标准煤耗率:

可得到供热距离方案1下的机组发电标准煤耗率bd1=252.4g/k Wh。式 (1) 中:q1为汽轮发电机组的发电热耗率 (k J/k Wh) , ηg I为锅炉效率 (本工程计算取锅炉保证效率93.5%) , ηgd为管道效率 (一般取0.99) , 本计算中拟以额定工况发电标准煤耗率代替年均发电标准煤耗率。

根据机组在两种不同供热距离方案下的抽汽参数和抽汽量的不同, 焓值差Vh=44.6k J/kg, 可以测算出两种方案下的做功差为VN=Vh×Dc=3131k W。由于两种供汽方案下的锅炉吸热量Q可认为没有变化, 因此根据毛热耗率的简洁计算公式q1×N1=q2×N2, 得到

根据发电标准煤耗率公式 (1) 计算得到供热距离方案2时的发电标准煤耗率bd2=255.1g/k Wh。两种不同供热距离方案下发电标煤耗率差异Vbd=2.7g/k Wh, 发电标煤耗率变化百分比约1.06%, 由此可以看出不同的供热距离, 对于供热机组的热经济性影响还是比较大的。

根据年均供电标准煤耗率计算公式:

式 (2) 中ξd为发电厂用电率, 本工程计算取为5%, 可得供热距离方案1、2下的机组年平均供电标准煤耗率分别为

根据年标准煤耗量计算公式:

式 (3) 中Pa、ξr、Qa、brp分别为机组年发电量、供热厂用电率、年供热量和年均供热标煤耗率, 其数值都可以按照文献[2]中相应的公式计算得到, 本文计算暂定发电设备年利用小时数为5500h, 年额定供热小时数为7200h, 发电厂用电率为5%。

将计算结果代入式 (3) , 得到供热距离方案1、2下机组的年标准煤耗量分别为70.4万吨和71.5万吨, 按目前标煤单价800元/吨计算, 一年的标煤耗量费用差价就达880万元。

结语

热电联产项目选址是一项复杂的系统工程活动, 本文即从不同供热距离影响抽汽参数, 进而对热电联产机组热经济性产生影响的角度, 依据某一具体工程, 进行的定性分析和量化计算, 通过计算得到了两种不同供热距离方案下标准煤年耗量的差异, 以此作为机组的年运行成本增加值, 可供有关人员在热电联产项目初期选址时考虑, 以便于做出更科学的决策。

摘要：热电联产机组选址的不同会导致热电厂抽汽端参数变化。本文通过计算两种不同抽汽参数下某热电厂的热经济性指标差异, 比较了其对供热机组热经济性的影响。

关键词：热电联产,节能分析,工业供热

参考文献

[1]李凤琳.热电联产正迎发展机遇期[N].中国能源报, 2015-05-25.

不同参数 第9篇

1 材料和方法

1.1 试验动物

选择3头装有永久性瘤胃瘘管的成年去势草原红牛公牛作为瘤胃液的供体, 每头体重为450 kg左右。

1.2 人工瘤胃装置

用内径为32 mm、长为200 mm、刻度体积为100 mL的上海金鸽牌玻璃注射器作为人工瘤胃装置。用可控温的日本产恒温水浴锅作为控温装置。

1.3 试验设计

采用完全随机化试验设计, 共设6种日粮组, 即秸秆型、苜蓿-秸秆型、青贮-秸秆型、苜蓿-青贮-秸秆型、黄贮-秸秆型、黄贮-苜蓿-秸秆型, 每组5个重复。

1.4 试验日粮

试验日粮参照中国肉牛饲养标准 (2004年) 配制, 日粮组成及营养成分见表1。

1.5 人工瘤胃发酵试验

1.5.1 培养管的准备和发酵底物的称取

每个培养管中分别准确称取0.200 0 g试验饲料样品。

1.5.2 混合培养液的配制

培养液由常量元素溶液、微量元素溶液、缓冲溶液、指示剂溶液和还原性溶液配成[1]。

1.5.3 体外人工发酵培养

于早饲前分别采取瘤胃液150 mL, 用4层纱布过滤, 将过滤的瘤胃液与配制好的人工唾液按1︰2比例混合, 每只注射器抽取30 mL, 小心排净空气, 再用胶管和夹子封住注射器前端。然后, 将注射器头朝下插入39 ℃水浴恒温锅中分别培养3, 6, 12, 24, 48, 72 h。在72 h培养时作2个空白样, 记录注射器活塞的位置读数 (mL) , 并记录培养过程中3, 6, 12, 24, 48, 72小时时的产气量。某个时间点的产气量 (mL) =该段时间样品产气量 (mL) -对应时间段内空白产气量 (mL) 。

1.5.4 瘤胃液和残渣的处理及检测

待各时间段培养结束后, 将瘤胃液在已经称重的滤纸上过滤, 过滤后的瘤胃液首先测定pH值, 然后将其分成两部分, 一部分3 500 r/min离心测定氨态氮, 测定方法采用比色法[2];另一部分3 000 r/min取上清液5 mL加偏磷酸1 mL, 于-20 ℃保存, 测定挥发性脂肪酸 (VFA) 。

在到达培养时间后移出上清液测定pH值, 将试管残渣全部冲洗到有刻度的烧杯中定容到300 mL。加3～5滴甲醛, 静置3 h 以上。静止后将上清液用抽滤漏斗吸去上清液, 在烘干并称过重量的滤纸上过滤, 待将全部残渣冲入漏斗后, 用纯化水洗残渣4次, 再用丙酮冲洗3次, 静置。将冲洗后的残渣及滤纸在105 ℃烘干4 h。之后在干燥器中放置30 min, 待冷却后称重, 反复称重至恒重, 计算干物质消失率。

1.6 数据分析

用SPSS11.0对上述试验数据进行单因子方差分析和LDS法显著性检验。

2 结果与分析

2.1 pH值

不同日粮体外培养3, 6, 12, 24, 48, 72小时时培养液的pH值变化见图1。

苜蓿-青贮-秸秆组和苜蓿-黄贮-秸秆组在体外培养12小时时pH值有升高的趋势, 其他培养时段各组间趋势一致。

2.2 NH3-N浓度

不同日粮间体外培养3, 6, 12, 24, 48, 72小时时培养液的NH3-N浓度变化见图2。

由图2可知:秸秆型、青贮-秸秆型日粮在培养6小时时NH3-N浓度较高, 黄贮-秸秆型、苜蓿-青贮-秸秆型日粮在培养12小时时NH3-N浓度最高 (P<0.05) ;培养72小时时NH3-N浓度均较接近。

2.3 挥发性脂肪酸

不同日粮间体外培养72小时时培养液的VFA浓度变化见表2。

注:同列数据肩注字母完全不同表示差异显著 (P<0.05) , 含有相同字母表示差异不显著 (P>0.05) 。

由表2可知, 培养72小时时, 苜蓿-秸秆型日粮乙酸产量最高, 显著高于除青贮-秸秆型日粮以外的各组 (P<0.05) ;乙酸/丙酸及总挥发性脂肪酸具有类似趋势。

2.4 产气量

不同日粮间体外培养3, 6, 12, 24, 48, 72小时时产气量变化见图3。

方差分析结果表明, 在各培养时段, 秸秆型及苜蓿-秸秆型日粮的产气量显著高于其他各组 (P<0.05) 。产气量与乙酸、丁酸产量总和呈正相关关系 (P<0.05) 。

2.5 干物质消失率

不同日粮间体外培养72小时时的干物质消失率见图4。

统计结果显示, 苜蓿-青贮-秸秆型、苜蓿-黄贮-秸秆型日粮的干物质消失率显著高于其他各组 (P<0.05) , 相关分析结果表明, 其与乙酸、丁酸产量总和呈显著负相关关系 (P<0.05) 。

3 讨论

奶牛日粮精粗比不同, 影响其能量、蛋白质和非碳水化合物等的采食量, 进而影响瘤胃发酵模式及生产性能[3]。日粮精粗比为65∶35时奶牛瘤胃pH值显著低于精粗比为30∶70, 50∶50的日粮[4]。在本试验条件下, 日粮组成并未显著影响体外发酵的瘤胃pH值变化, 说明在相似营养条件下日粮组成并未影响瘤胃pH值, 这对于维持瘤胃微生物的正常机能具有重要作用。

瘤胃内NH3-N水平与日粮蛋白质水平及其降解特性、瘤胃微生物蛋白质合成效率等有关。一些研究发现, 日粮精粗比为65∶35, 50∶50, 瘤胃 NH3-N浓度显著高于精粗比30∶70的日粮[4];也有对日粮NH3-N没有显著影响的报道[5]。本研究在相似营养条件下, 虽然在72小时时培养液中的NH3-N浓度并没有显著变化, 但日粮类型间的变化趋势并不一致, 也预示着瘤胃微生物利用效率及对瘤胃发酵底物的利用存在差异。研究已经证实, 苜蓿-青贮 (或黄贮) -秸秆型日粮的干物质72小时时的消失率最高, 乙酸及产气量最低, 而NH3-N浓度也有降低的趋势。

早在19世纪末, 德国学者首次提出混合饲料的非加性效应或组合效应这一术语, 他们发现一种饲料的净能在喂牛时随日粮的组成而变化, 并于1933年进一步提出单个饲料的净能值, 在很大程度上取决于与其配合的其他饲料。Blaxter指出, 用不同的饲料组成的日粮饲喂反刍动物, 日粮表观消化率必定不同于各饲料表观消化率的加权和。 很多试验已经证明, 不同粗精比的日粮组合对反刍动物存在着正、负组合效应[6]。本试验在相似营养条件下配合日粮, 体外发酵时瘤胃发酵参数变化显著不同, 进一步证实了反刍动物日粮中饲料营养价值的非加性[7]。在由苜蓿、玉米青贮 (黄贮) 饲料、秸秆及精料补充料组成的日粮中, 相似营养条件下玉米青贮 (黄贮) 饲料、苜蓿、玉米秸秆和精料补充料组成日粮的能量利用效率及营养物质消化率最高, 表现出了饲料组合效应最佳。这一结论对于指导养牛生产等具有重要的指导意义。

4 结论

试验在相似营养条件下配合日粮, 体外发酵时瘤胃发酵参数变化显著不同, 进一步证实了反刍动物日粮中饲料营养价值的非加性[7]。在由苜蓿、玉米青贮 (黄贮) 饲料、秸秆及精料补充料组成的日粮中, 相似营养条件下玉米青贮 (黄贮) 饲料、苜蓿、玉米秸秆和精料补充料组成日粮的能量利用效率及营养物质消化率最高, 表现出了饲料组合效应最佳。这一结论对于指导养牛生产等具有重要的指导意义。

参考文献

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[3]王加启, 冯仰廉.日粮精粗比对瘤胃微生物合成效率的影响[J].畜牧兽医学报, 1995, 26 (4) :301-304.

[4]王吉峰, 王加启, 李树聪, 等.不同日粮对奶牛瘤胃发酵模式及泌乳性能的影响[J].畜牧兽医学报, 2005, 36 (6) :569-573.

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[6]鲁国山.反刍动物饲料间的组合效应及调控技术[J].中国饲料科技, 2003 (3) :22-25.