混合LSTM与卷积神经网络的氧气提取率预测方法

针对空分装置系统的运行参数量大、氧气提取率预测研究欠缺的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及混合LSTM和CNN的氧气提取率预测方法。将氧气提取率作为预测目标,基于卷积神经网络、LSTM、混合LSTM与卷积神经网络模型对其进行建模,并应用于空分装置系统运行采集的数据中。使用平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差等指标来评价预测模型的精度,并使用模型训练时间以及模型收敛速度评估模型性能。实验结果表明,采用混合LSTM和卷积神经网络的氧气提取率预测方法的效果明显优于其他两种模型。

提高低温空分制氧系统氧气提取率的研究

结合某企业铜冶炼工艺中对氧气周期性使用的特点,研究了空压机导叶开度与工作效率、空气流量与压缩比、分馏塔负荷与氧气提取率等的影响关系。结果表明,通过调节机组负荷来改变氧气、液氧的产出比例,可以实现氧气的最大化利用,使氧气利用率达到90%以上。

提高制氧机氧气提取率的研究与应用

主要通过优化工艺操作控制,依靠数学模型修正工艺控制,科学匹配工艺运行参数,通过购置在线氮中氧分析仪,对工艺控制效果进行跟踪,分析和验证工艺运行参数匹配实效,最终实现制氧机在一定的单位空气量下产氧量最大的目标。

以空气为原料的电化学提取氧研究

研究了一种以空气为原料的电化学氧提取方法 .该氧提取分离系统以泡花镍为阳极 ,碳 -聚四氟乙烯空气电极为阴极 ,KOH溶液为电解液 .利用常规的滴定分析方法测定了电解液中各种离子的浓度 ,并利用气相色谱测定了电解气中的氧气纯度 (体积分数 ) .实验结果表明 ,生产每公斤氧气的耗电量为 1.5 6～ 1.86kW·h ,电解气中的氧气含量 (体积分数 )可达 99.8%以上 ,反应主要以阴极消耗空气中的氧气生成OH- 和HO- 2 ,阳极OH- 和HO- 2

深冷空气分离法在制氧系统中的应用

文章针对深冷空气分离法在制氧系统中的应用问题展开研究,从深冷空气分离法入手,分析了深冷空气分离法的主要原理和应用优势,并深入探讨了深冷空气分离法在制氧系统当中的实际应用要点,包括系统设计要求、原则、工艺流程以及机组设备等,并探讨了深冷空气分离法制氧系统在实践中的应用。根据研究结果可知,将制冷空气分离法应用在制氧系统当中,能够有效提高制氧量和氧气提取率,实现生产装置小型化,有助于降低成本费用,是提升氧气制备质量效率的有效技术措施。

制氧机操作阀的最佳调节

我们采用正交实验设计法确定制氧机调节阀的最佳阀位,最佳的标准是极大限度地提高氧气提取率.本文介绍了在一台6000m^3/h制氧机上进行实验的实际做法.实验分析和实际使用结果表明,按照所确定的最佳阀位进行调节,氧气提取率的提高是相当显著的.

5000m^3/h制氧机增产分析

通过对压力、温度、液面、纯度等进行操作摸索,提出了增氧攻关措施,找出了5000m^3/h制氧机的最佳运行参数,使设备的氧气产量超过设计值,达到了5400m^3/h左右,运行工况稳定,设备的运转周期达到了设计要求。

探讨共混氧氮分离膜的研究进展

积极推进共混氧氮分离膜的研究进程,有助于氧气资源开发应用水平的提升。基于此,本文由共混氮氧分离膜的研发展开论述,从现有研究进展、聚合物-分子筛共混分离膜研究进展、共混分离膜优化研究进展这几个方面,探讨了共混氧氮分离膜的研究进展,希望能够为氧气分离、提取工作的发展提供助力。