某数据中心用集装箱发电机组多方案流动传热优化分析

数据中心是国家产业转型,释放经济潜力的重要基础设施。而数据中心用集装箱型发电机组具有保障数据中心电力可靠安全重要设备。本文对某集装箱型发电机组进行数值模拟研究,并提出三种改善散热和流动措施,分别为油箱电缆箱优化,改变进气角度,侧边进气方案。结果表明,改善流动对散热作用较好,不论是优化油箱和电缆箱布局,还是改变进气角度,侧边进气方案,都能改善流动,改善散热。此外,研究侧边进气位置对散热影响,结果表明,尾部侧边进气方案效果最好。对散热和流动的改善能够有效降低高温风险,减少耗油率,提升柴油机以及发电机寿命。

天然产物Echinoclathrines A的全合成

Echinoclathrines A是海洋天然产物.首次完成了Echinoclathrines A的全合成,反应总共4步,总收率为12%.该全合成的关键步骤是钯催化的芳基氯与2-甲基-4-吡啶硼酸的Suzuki偶联反应.

BF型防坠器的推广应用

介绍了单绳提升矿井防坠器在我国的发展过程及相关规定 ,重点介绍了BF型防坠器在煤矿的产生、发展及在全国各类矿山的推广应用情况 ,最后论述了BF型防坠器之所以成为换代型产品的原因及最重要的指标—抓捕可靠性系数。

小煤矿主提升容器的优化选择

根据国内现状 ,小煤矿仍须存在 ,关键是如何让其规范发展 ,具备安全生产条件。论文介绍了三种小型煤矿的主提升容器 ,分析了它们的主要特点、结构及用途。而且它们在煤矿系统都已得到不同程度的应用 ,结构及性能不断得到了优化提高。实践证明 。

无配体、水相中钯催化的卤代芳烃与苯硼酸的Suzuki偶联反应

溴代(碘代)芳烃与苯硼酸在以Li OH为碱、水为反应溶剂、醋酸钯为催化剂、90℃条件下反应24h后,可以较高收率得到二芳基产物。该方法具有收率好,操作方便以及催化体系便宜又简单的优点。

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学(CFD)筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型(MLP)的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明:深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。