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吴锡英 《交通部上海船舶运输科学研究所学报》1993,16(1):102-108
本文介绍船舶溢油红外光谱鉴别工作,叙述了溢油的预处理、油品的模拟风化、光谱视觉覆盖法鉴别溢油以及红外光谱法在船舶溢油鉴别中的应用。 相似文献
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10月份国际原油价格总体强劲上升,创出新高。市场预期第四季度全球原油供应缺口较大、美元走软、土耳其对伊拉克北部的库尔德叛军发动武装冲突可能对该地区石油供应构成威胁,均刺激了原油价格屡创新高。同时,近期美国原油和油品库存的意外下降对油价的支撑盖过了对欧佩克提高产量预期造成的压力。加之美联储再度降息, 相似文献
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选择圆筛藻(Coscinodiscus sp.)作为受试生物,测试原油、燃料油分散液(WAF)以及添加溢油分散剂后的乳化液(DWAF)对圆筛藻的急性毒性效应。结果表明,低质量浓度的原油WAF和燃料油WAF促进圆筛藻的生长,而添加消油剂后的原油DWAF及燃料油DWAF始终抑制圆筛藻的生长。圆筛藻在4种不同溢油污染物体系中的96 h-EC_(50)值差异较大,介于1.15~6.34 mg/L之间;其中燃料油WAF对圆筛藻的急性毒性效应最强,其96 h-EC_(50)值低至1.15 mg/L。两种油品对圆筛藻的急性毒性效应受消油剂的影响而变化各异,燃料油降低而原油升高。 相似文献
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目前.随着钦州港的快速发展.特别是中石油1000万t/年炼油项目的投在即,钦州港原油需求量将不断增加.原油运输船舶的大型化趋势将不可避免.但由于受进港航道及大型油品码头建设滞后的制约.港口采用锚地过驳(过驳作业:在锚地锚泊中.将原油从一大型船舶输送到另一船舶所进行的一系列作业)的作业方式是近期内钦州港解决大型船舶进港接卸的重要途径。 相似文献
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周向彤 《中国远洋航务公告》2010,(2):80-81
近期油价水平
受美国能源情报署(EIA)下调2010年需求增长预估,美国油品库存增加以及美元明显反弹影响,国际原油价格连续9天回落。12月11日,WTI原油价格跌破70美元/桶。中旬,美国东北部地区天气寒冷,原油和馏分油库存意外大幅下降促使油价在70美元/桶获得支撑。月底,欧美天气寒冷,美国原油和油品库存持续下降,加之伊朗及伊拉克发生争端,油价连续反弹,价格逼近80美元/桶。 相似文献
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油库是储存易燃、可燃油品的专用场地,是协调原油加工和成品油销售供应的纽带。油库一旦发生火灾事故,其后果不堪设想。因此,做好油库的防火安全管理工作,防止火灾事故发生,对保障国家和人民生命财产的安全,具有十分重要的意义。 相似文献
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周向彤 《中国远洋航务公告》2007,(12)
10月份国际原油价格总体强劲上升,创出新高。市场预期第四季度全球原油供应缺口较大、美元走软、土耳其对伊拉克北部的库尔德叛军发动武装冲突可能对该地区石油供应构成威胁,均刺激了原油价格屡创新高。同时,近期美国原油和油品库存的意外下降对油价的支撑盖过了对欧佩克提高产量预期造成的压力。加之美联储再度降息, 相似文献
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船用柴油机混合建模方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
鉴于单一的机理建模法和辨识建模法在船用柴油机建模领域都存在一定的不足,提出基于机理与网络辨识互补的船用柴油机混合建模方法。机理模型用来保证不同使用工况下的模型全局可信度,网络模型用来辨识系统中不可描述部分所带来的模型误差,二者通过互补形成混合模型。测试结果表明,采用混合建模方法可更好地反映船用柴油机的真实特性 相似文献
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阐述了柴油机掺烧燃料油在理论上的可行性以及实际应用的价值,并对6300ZC型柴油机原有的系统进行了技术改造。 相似文献
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乳化柴油经济性与排放特性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
文章试验评估了乳化柴油的使用对直喷柴油机排放特性的影响,并比较了在东风6135柴油机上使用普通柴油和乳化柴油时检测到的运行参数,结果表明,乳化柴油的使用会明显降低排放尾气中NO_X的浓度,且各种工况下NO_X排放减少率都维持在22%左右,比较稳定;在含水量不大于12%时,乳化柴油中含水量越大,NO_X排放减少越明显。通过试验还发现,使用乳化柴油会使尾气中CO浓度大幅度提高,减少乳化柴油中乳化剂成分可使CO排放的增加率降低。 相似文献
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就新辟航线首制船“汉亚直达”集装箱船的低硫柴油系统,叙述了船舶低硫柴油系统的设计经验,从当前国内外对船用燃油硫含量的要求、应对方案到船舶低硫柴油冷却方式选择、低硫柴油冷却系统设计、高/低硫柴油转换、使用低硫柴油风险分析及处理等方面进行详细叙述,为业内同行提供参考。 相似文献
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研究船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的学习样本选取试验设计方法。根据用于主机的船舶柴油机可能持续运行范围的工况变化特点,提出采用功率因素变边界的均匀设计法进行试验设计选取样本,并验证了其可行性。研究结果表明,变边界均匀设计法选取的样本用于神经网络训练,预测精度明显高于随机样本选取法。4位级变边界均匀设计法选取的样本训练得到的神经网络模型,NOx排放浓度预测误差小于3.8%,NOx比排放预测误差小4.5%。 相似文献