超临界二氧化碳涡轮发电在船舶余热利用上的技术分析

船舶动力技术水平关系到国家经济发展与军事安全,其中实现其发动机排气余热高效利用是一项关键技术.船舶具有多种余热利用的途径,现代船舶对于电能的需求越来越大,利用余热进行发电具有前景.超临界二氧化碳具有良好的密度和流动特性,可在中低温区实现高效的涡轮机械作功,相比温差发电或燃气轮机发电具有明确的效率优势.本文对比分析了超临界二氧化碳涡轮发电的发展现状和关键技术,并针对船舶参数开展30 kW级超临界二氧化碳涡轮发电机的研制,在氮吹试验中实现了36 kW/36.5 kr/min的功率输出,可进一步验证并推进超临界二氧化碳涡轮发电在船舶余热利用上的发展.     

废旧橡塑复合材料RP2000改性沥青混合料高温性能研究

本文在沥青混合料高温稳定性试验方法研究的基础上,选用典型的三种骨架结构的级配进行对比分析,研究了不同级配类型沥青混合料掺加RP2000抗车辙剂后高温性能变化规律。同时对RP2000与不同种类的抗车辙剂沥青混合料、基质沥青混合料和SBS改性沥青混合料的高温性能进行对比。     

接触氧化法处理工艺在港区的应用

简述了污水处理中生物接触氧化技术的工艺特点及其发展历史,综述了国内外的研究及应用现状,为进一步开展该技术的研究和新工艺的开发提供参考。还介绍了A/O工艺处理城市生活污水的工程实例。     

公路隧道施工废水处理工艺探讨

对现有公路隧道施工废水的特点及废水处理存在的问题进行分析,通过试验提出适用于隧道施工废水处理的工艺和技术。     

Fenton法处理弹药销毁废水的作用机制

针对弹药销毁废水TNT、COD及色度含量高、水质稳定、难以降解的特点,进行了中试实验,研究了Fenton法处理TNT废水时各影响因子的机制,并确定了生产运行的各影响因子的最佳操作条件:c(H2O2)=0.1 mol/L,c(Fe2 )=1.80 mmol/L,pH=3.5,反应时间t=8 h.中试结果表明,TNT和COD的去除率均大于80%.在影响因子与TNT和COD去除率关系曲线的基础上,分析了弹药销毁废水中各影响因子的作用机理及主要控制步骤,在实际操作中应严格控制其反应条件.     

危险品运输关联网络级联失效建模及耦合特性

为研究危险品运输关联网络级联失效机理及耦合特性,在提出一个包含物理网络、服务网络和关联边的危险品运输关联网络模型的基础上,通过构建危险品运输关联网络级联失效模型,利用基于节点度的级联失效平均规模作为网络抗毁性评估测度,基于此对比研究了危险品运输网络关联网络级联失效机理及耦合特性.仿真结果表明：危险品运输物理网络和服务网络间关联边的“传导”特性并不相同,相同失效节点数目下,物理网络的级联失效节点数总大于服务网络,通过改变网络模型参数可提升关联网络抗毁性,且提升服务网络的参数比提升物理网络见效更快.上述结论对危险品运输关联网络的风险识别和应急管理具有一定的理论指导意义.     

城市垃圾焚烧灰在地下深层搅拌桩中的应用

以城市垃圾焚烧灰为新材料,将其视为一种辅助性胶凝材料与水泥共用,利用水泥固化原理提供一种围护桩体,将此围护桩体应用于土木工程建设中。讨论传统城市垃圾的处理方法及其存在的弊端,并对城市垃圾焚烧灰所存在的价值作进一步的说明。     

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随着经济的发展,危险品的运输量在大幅的增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。危险品运输事故一旦发生事故,可能会造成惨重的人员伤亡、长久的环境污染及巨大的经济损失。选择一条最佳的危险品运输路径,确保运输安全具有重要的意义。在相对发达的运输网络环境下通过最小化运输风险、最小化运营时间及最小化敏感目标人数,建立了危险品公路运输路径多目标决策模型,并利用基于决策者偏好信息的权重信息和开方乘方集成算子对3个目标函数进行集成,然后用扩展标号法计算最优折衷解,最后用一个例子验证了模型及算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在发达运输网络环境下选择合理的运输路径。     

考虑有限理性和公平性的危险品运输网络优化

针对含有风险控制的危险品运输网络优化问题,讨论了运输商的有限理性路径选择行为对运输风险的影响。基于鲁棒优化的方法构建了双层规划模型,通过增加各路段最大风险值的上界约束来实现不同路段之间运输风险分布的公平性,上层规划表示政府部门通过关闭部分路段来最小化最大运输网络总风险、路段最大风险的上界值以及路段关闭总数;下层规划表示有限理性的运输商在考虑感知偏差的情形下选择总成本最小的运输路径。考虑到传统启发式算法容易陷入局部最优解,通过重新定义上下层问题,设计了割平面算法求解该模型,并给出了算例分析。结果表明：虽然有限理性运输商的总成本增加了3.5%,但危险品运输网络的最大总风险下降了约8.4%;通过改变政府部门对各目标的关注度,可以影响有限理性运输商的路径选择行为,使得方差系数和基尼系数分别下降了约36.1%和26.2%,实现了不同路段之间风险分布的公平性目标;在实施车辆限行策略的情形下,针对有限理性运输商的感知偏差进行灵敏度分析,发现运输网络最大总风险的最小值不会改变,但会对路段关闭总数产生影响。在考虑运输商为有限理性决策者的情形下,可为政府部门设计更加符合实际情况的危险品运输网络,从而有效降低运输风险。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。