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串联网式过滤器拦截特性和过滤时间分析
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作者 刘贞姬 杨昊 +2 位作者 李俊峰 雷辰宇 龙洋娟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期85-93,共9页
针对网式过滤器在实际灌溉水源条件下易堵塞、使用寿命短等问题,该研究将泵前和泵后网式过滤器串联组合,通过室内原型试验分析各级过滤器对泥沙和木屑的拦截规律。结果表明:过滤器拦截泥沙和木屑的分布情况与各级滤网孔径有关,当水源杂... 针对网式过滤器在实际灌溉水源条件下易堵塞、使用寿命短等问题,该研究将泵前和泵后网式过滤器串联组合,通过室内原型试验分析各级过滤器对泥沙和木屑的拦截规律。结果表明:过滤器拦截泥沙和木屑的分布情况与各级滤网孔径有关,当水源杂质以泥沙为主时,建议选取0.32和0.20 mm孔径滤网的泵前和泵后过滤器进行过滤,当有机物杂质含量较高时,采用0.25~0.32 mm滤网孔径的泵前过滤器有利于延长过滤时间。对水头损失随过滤时间的变化规律进行分析,明确了水源条件和滤网孔径对过滤时间的影响,极差和方差分析结果表明:不同进水流量条件下,初始水头损失和水头损失峰值分别集中在2.43~5.87和13.92~28.92 m,杂质含量对水头损失影响较小;进水流量越大,过滤器过滤时间越短。建立水头损失计算公式和过滤时间拟合经验公式,拟合与试验结果误差小于7%。各因素对过滤时间影响程度由大到小依次是杂质含量、滤网孔径、含沙量、进水流量。基于多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络模型对过滤时间进行预测,预测值与实测值误差基本在10%以内,均方误差和平均相对误差分别为0.32%、5.85%,该模型适用于对复杂水源条件下过滤时间的预测。研究结果可为灌溉工程中串联网式过滤器各级滤网参数的合理配置提供参考。 展开更多
关键词 灌溉 过滤器 滤网 过滤时间 拦截特性 杂质含量 MLP神经网络
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