船用柴油机高压SCR系统强度及变约束分析

选择性催化还原(SCR)系统在工作时会承受重力、内压、高温负荷和腐蚀性气体的作用，这些因素直接影响系统的安全可靠运转，有必要采用合理的方式对其进行强度校核。以某型柴油机高压SCR系统为例，对其强度进行仿真分析，结果表明：管道两端法兰的轴向位移均高于径向位移，计算点距离固定支撑点越远，轴向位移越大；柴油机高压SCR系统经应力线性化处理，在垂直和倾斜工况下的应力强度整体低于3倍许用应力S_m；不同约束方式下反应器支撑的应力强度差别较大，底面约束状态下的应力强度整体大于侧面约束状态。     

船用SCR技术现状及发展

船用选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)技术是1项高效的NO_X脱除技术，已经在船舶领域得到了广泛应用，但随着环保要求调整与能源结构的变化，船用SCR技术也需要相应调整。目前船用SCR多使用尿素-选择性催化还原(Urea-SCR)技术，此技术受船用燃料油中杂质及烟气排气温度影响较大。其中，船用燃料油中的硫(S)及碱性金属等物质含量高，对催化剂的毒副作用明显，限制了船用SCR的使用。船舶主要使用柴油机，决定了烟气排气温度变化区间，通过影响尿素水解产NH₃效果、SCR反应器布置形式及催化剂活性，最终影响尾气脱硝效果。上述现状表明，使用船用燃料油的船舶，带废气加热的LP-SCR系统设计将是SCR设计的重要方向；寻找产NH₃效率高及控制精确的安全NH₃源(或方式)，对于船用SCR系统发展也起到了至关重要的作用；提高燃料品质、降低烟气中毒副作用限制，可为研制发展船用新型低温、抗毒催化剂提供基础。由于碳中和目标，低碳、零碳燃料船舶将是全球趋势，使得燃烧后排气不同，进...     

基于GA-PSO-Otsu算法的质子交换膜燃料电池催化层孔结构自适应识别

车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格，无法适应日趋规模化的行业发展体系，因此针对该问题，本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差（GA-PSO-Otsu）优化算法，实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率高效、精确且自适应的识别和测算。首先，协同引入高斯卷积核与二值化阈值最大化类间方差，有效降低噪声和手动调参对精度和效率的影响，实现自动化去噪和孔结构识别；其次，进一步提出遗传粒子群算法，有效解决传统方法遍历参数耗时长和易陷入局部优化的问题，兼具高精度和高效率的优点；最后，通过对催化层结构和灰度分布差异明显的扫描电镜图的对比实验验证，表明该方法具备良好的鲁棒性、自适应性和实用性，与遍历所有参数的传统Otsu算法的孔隙率误差小于0.5%，测算耗时降低约26.2%。