基于改进YOLOv7的转炉火焰燃烧状态检测研究

针对某炼钢厂A号转炉炉膛火焰燃烧状态分析判定问题,提出基于改进YOLOv7深度学习网络架构结合视频火焰状态的判断方法。首先引入无参平均注意力机制(PfAAM),在不添加参数或超参数的情况下捕获通道注意力和空间注意力,并使用轻量化上采样算子(CARAFE)、功能的内容感知重组进行上采样,使YOLOv7网络获得更好的鲁棒性和准确性。优化后的网络,MAP_0.5值提升了2.4%,精确率提升了5.5%,帧率达到了51.5帧/秒。结合视频图像Matlab火焰状态分析方法,充分利用图像和特征信息增加了对火焰状态判断的可解释性和鲁棒性,并提高了算法的安全性和可信度。实验结果也表明改进算法能够有效提升对火焰燃烧状态识别的准确率和实时性。

气相火焰燃烧合成锌掺杂TiO_2纳米晶的光催化性能

以四氯化钛和乙酰丙酮锌为原料,采用气相火焰燃烧合成锌掺杂TiO2纳米晶,利用XRD,XPS和ICP-AES研究了纳米晶结构,考察了锌掺杂TiO2纳米晶在紫外光辐照下催化降解罗丹明B(Rhodamine B)的活性,探讨了光催化机理.研究结果表明,掺杂相锌主要分布在TiO2表相,并形成均匀分散的ZnO团簇;燃烧过程中锌掺杂对纳米TiO2的晶相组成及晶粒尺寸影响不大.当掺杂量为0.21%(mol)时,样品具有最高的光催化活性.光催化机理分析表明,TiO2与ZnO不同的能带位置使光生载流子能够有效分离,改善了纳米TiO2光催化活性.

基于BP网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态自动识别

提出了一种基于神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的识别和灭火预警、报警系统．燃烧火焰图像由ＣＣＤ摄像机、传像光纤和图像卡采入计算机，经预处理后由神经网络识别其燃烧状态，并根据识别结果进行灭火的预警和报警．神经网络由ＢＰ算法进行训练．实验结果表明：新系统对火焰燃烧状态有很高的识别准确性，可以有效地实现灭火报警．

发射药的火焰燃烧温度计算与测定分析

采用绝热火焰的定压近似计算法,对单基药H100和H130、双基药SF-3、改性双基药171-25和GT的火焰燃烧温度进行计算,并采用比色红外测试仪测量发射药的实际温度。结果表明,H130、SF-3试验结果与计算值比较吻合,其最高燃烧温度为2188 K和2230 K;用于热源时,双基药的性能优于单基药;利用该比色测温仪无法获得改性双基药火焰燃烧温度的真实值。

乙醇火焰燃烧制备螺旋碳纳米纤维及结构分析

采用乙醇火焰燃烧,借助于基板材料上涂敷锡盐作为催化剂前驱体,制备了螺旋结构碳纳米纤维;借助于扫描电子显微镜、透射电子显微镜、XRD和拉曼光谱等分析了螺旋碳纤维的形貌和结构.螺旋碳纳米纤维螺旋直径约为100nm,纤维直径约为50nm,螺距约80nm.螺旋碳纤维的石墨层方向基本垂直于轴向,近似鱼骨型结构,相邻碳层间距为0.34nm.借助于高分辨电子显微镜分析了螺旋碳纳米纤维的形成机理,认为碳原子沿催化剂SnO_2各晶面析出速度不同是形成螺旋碳纳米纤维的主要原因.

CO_2稀释对天然气掺氢预混层流火焰燃烧特性的影响

在定容燃烧弹内研究了相同的掺氢比、不同的二氧化碳体积分数下,天然气-氢气-二氧化碳-空气的预混气体层流火焰燃烧特性;分析了二氧化碳体积的增加对火焰燃烧特性的影响.结果表明:随着二氧化碳体积分数的增加,二氧化碳气体的稀释作用和吸热作用使混合气燃烧速率降低,火焰半径随时间的增长率明显减小;同时火焰前锋出现"ω"形的火焰锋面,减小了已燃区和未燃区接触面积,拉伸火焰传播速率明显下降.当二氧化碳体积分数?CO_2≤5%,时,拉伸火焰传播速率随拉伸率的增加而减小,马克斯坦长度为正值,火焰前锋面趋于稳定;当?CO_2≥10%,时,马克斯坦长度随二氧化碳体积分数的增加没有统一的规律可循,由于氢气和天然气的马克斯坦长度随着稀释度的增加有相反的变化规律,所以其变化规律取决于可燃混合气中占主导地位的可燃气体是氢气还是天然气.

氧乙醇火焰燃烧性能及其切割性分析

按热力学理论讨论了氧乙醇的燃烧过程,分析火焰燃烧时各区域的产热及其能量平衡,计算火焰理论温度,提出氧乙醇火焰可以作为金属氧气切割方法的热源。通过切割试验,证明该方法可行,并且切割质量优良。

交直流电场对甲烷/空气火焰燃烧特性影响的试验与分析

为了提高天然气燃烧速度,促进火焰传播,提高火焰稳定性,研究了稀燃条件下电场对层流预混火焰的影响。进行了常温、常压下的定容燃烧弹试验,分析了负电场和高频交流电场对天然气/空气预混稀燃火焰形状、燃烧压力、压力升高率、火焰燃烧期的影响。结果表明:过量空气系数1.6下,加载交直流电场均使火焰发生形变;当加载直流-5 kV电场与有效值为5 kV频率5、10、15和25 k Hz交流电场时,燃烧压力峰值分别增大6.96%、8.84%、10.50%、13.78%、14.40%,峰值到达时间提前14.67%、13.58%、18.93%、25.41%、27.97%;加载交直流电场,主要使火焰初始燃烧期缩短。交直流电场对火焰均有促进作用,且高频交流电场对火焰的促进作用优于直流电场。

稀释气体对甲烷层流预混火焰燃烧速度的影响

基于GRI-Mech 3.0详细化学反应机理,利用预混燃烧模型(PREMIX Code)研究了甲烷-空气-稀释气层流预混火焰燃烧特性及火焰结构.重点探讨了不同化学当量比(0.5～1.5)、初始压力(0.05～0.40MPa)、稀释气体种类(N2,CO2及H2O)和稀释摩尔比(0～0.35)对甲烷-空气-稀释气混合气层流预混火焰结构、层流燃烧速度、火焰厚度的影响.研究结果表明:随着稀释比的增加,层流燃烧速度逐渐变小,火焰厚度增大,火焰流动不稳定性得到抑制;CO2作为稀释气时对层流燃烧速度及火焰厚度影响最为显著.随着初始压力提高,层流燃烧速度及火焰厚度均变小;进一步提高初始压力,对火焰厚度影响并不明显.

氧乙醇汽油火焰燃烧分析及切割试验

根据热力学理论,通过分析氧乙醇汽油的燃烧过程、各区域的产热及其能量平衡关系,计算了乙醇在不同混合比例下的火焰燃烧理论温度。根据当前国内车用乙醇汽油的实际应用情况,提出了利用氧乙醇汽油火焰切割金属的新方法。利用专用割嘴进行一系列切割试验后表明,氧乙醇汽油在乙醇比例为10%-50%范围内火焰燃烧稳定,能满足普通钢材的火焰切割要求,通过在辽宁石油化工大学本科生实践教学的应用,证明切割质量优良,具有很好的节能性和安全性。

基于数字图像和SDBP的预混火焰燃烧状态识别

利用数字图像处理技术和最速下降反传算法(SDBP)网络对预混火焰的燃烧状态识别技术进行了研究。针对本生灯的层流预混火焰,利用视频采集卡记录火焰图像,通过数字图像处理得到火焰的位置、形状信息。利用光电池记录火焰的辐射强度信息。将典型的火焰燃烧状态如稳定燃烧状态、回火状态以及脱火等状态的位置、强度信息作为改进后的SDBP人工神经网络的输入信息进行训练,训练好的SDBP网络接受火焰特征的输入信息,就可以识别火焰燃烧的状态。实验结果表明:该神经网络可以判断出当前火焰的燃烧状态。

气相火焰燃烧合成铁掺杂二氧化钛纳米晶及其结构性质研究

采用气相扩散火焰燃烧制备了铁掺杂二氧化钛纳米晶,并利用XRD、EPR、ICP-AES和XPS等测试手段对该催化剂晶相组成、晶粒尺寸及表面性质进行了分析。研究表明,铁掺杂改性对制备TiO2的晶相组成及晶粒尺寸都会产生影响。随着掺入量的增加,掺杂相Fe3+逐渐向TiO2体相富集,并促进了TiO2表面氧空位的生成。

氧甲醇汽油火焰燃烧性能分析与切割试验

根据热力学理论分析和讨论了氧甲醇汽油的燃烧过程,分析火焰燃烧时各区域的产热及其能量平衡关系,计算了甲醇在不同混合比例下的火焰燃烧理论温度。根据当前国内甲醇汽油的应用情况,提出利用氧甲醇汽油作为金属氧气切割方法的新型燃料。通过一系列切割试验表明,氧甲醇汽油在甲醇比例为10%~50%范围时,火焰燃烧稳定,切割质量优良,能满足普通钢材的火焰切割要求。

用扩散火焰燃烧合成Fe^3＋掺杂TiO2纳米晶的结构及紫外光催化性能

采用气相火焰燃烧合成Fe3+掺杂TiO2纳米晶,利用XRD、XPSI、CP-AES和EPR等手段分析了物相结构,考察了Fe3+掺杂TiO2纳米晶在紫外光辐照下降解罗丹明B活性,探讨了紫外光催化机理。结果表明:Fe3+掺杂显著提高了TiO2纳米晶的光催化活性,Fe3+最佳掺杂摩尔分数为0.05%。Fe3+作为光生电子和空穴的双重浅势捕获陷阱,有效地分离了光生载流子,提高了光催化活性。但在TiO2体相中过多Fe3+富集将增加因多次捕获而造成的载流子复合,降低光催化活性。

切圆燃烧及W型火焰燃烧的煤种适应性对比分析

分析了耒阳电厂锅炉燃用煤种的着火性能、燃尽性能和结渣性能 ;对四角切园燃烧方式燃用耒阳无烟煤的局限性作了初步评价 ;对 W型火焰锅炉燃烧技术及其煤种适应性进行了较全面的分析 ,并与四角切圆燃烧方式进行对比。

煤化学链无火焰燃烧发电系统研究

化学链无火焰燃烧是解决能源的高效利用和排放物的完全吸收二个难题的方法之一，是能源利用的发展方向，煤化学链无火焰燃烧是先将煤气化，再和活性金属反应，产生纯的二氧化碳加以吸收，从能量梯级利用理论分析可见，煤化学链无火焰燃烧能提高能量利用率，文章对煤化学链无火焰燃烧原理和对化学链无火焰燃烧能量理论作了分析，设计了煤化学链无火焰燃烧发电系统与工艺流程．

奥运火焰燃烧北京街头

奥运会正以它强劲的势头席卷着整个北京城，它给北京带来了一种“热闹味”、一股“世界风”。无论男女老少都被这种氛围深深感染着，大家纷纷聚到街头去领略这股奥运之火熊熊燃烧的威力，去品尝这顿奥运美味大餐。

基于频谱分析和自组织神经网络的火焰燃烧诊断研究

通过对实验室煤粉燃烧炉实验数据的采集与分析,介绍了一种基于FFT变换处理与自组织神经网络状态识别相结合的燃烧诊断方法。首先,通过光电传感器获得一系列以一定的频率、在某个均值左右上下波动的火焰强度值。然后,利用FFT程序将获得的时域信号转换成频域上的功率谱信号。因为在稳定和不稳定的燃烧状态下,转换后得到的低频分量有明显的区别,所以把每个功率谱中前30个低频分量取出,将其作为神经网络的训练输入。通过自组织训练,神经网络将得到对应于稳定和不稳定燃烧状态火焰信号的不同输出区域。经过验证,这种方法能非常有效地识别燃烧火焰状态的稳定与否,在信号采样频率的选择,神经网络算法的改进等方面作了有意义的探索。

基于火焰燃烧模型的输电线路山火跳闸风险分布评估

输电线路常跨越植被茂密的林区和人类活动频繁的农田等区域,极易发生山火,严重影响电网的安全稳定运行。为开展差异化的防山火措施,该文提出一种基于火焰燃烧模型的输电线路山火跳闸风险分布评估方法。首先选取人为因素、线路下垫面因素、气象和地形因素四大类数据构建输电走廊的山火发生风险评估模式,基于贝叶斯原理计算山火发生概率;然后估算山火条件下的火焰高度等火焰燃烧参数,考虑不同火焰燃烧情况下间隙绝缘的下降程度,计算线路绝缘击穿风险;最后结合山火发生风险概率和线路绝缘击穿风险,综合评估输电线路山火跳闸风险。基于输电线路山火跳闸风险值,可将电网线路的山火跳闸风险进行风险等级划分,并绘制输电线路山火跳闸风险分布图,明确线路山火防治重要区段。

火焰燃烧微压振动与燃烧状况的工业实验

介绍了在陕西钢厂进行的燃气及燃油火焰燃烧微压振动与燃烧状况的工业性实验,结果为;火焰燃烧微压振动功率谱的分布特性与燃烧状况有对应关系;工业所需的缓慢稳定燃烧功率谱趋向于低频区。