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题名船舶柴油主机NO_X减排废气再循环系统应用分析
被引量:8
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作者
彭陈
赵春生
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机构
江苏海事职业技术学院
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出处
《船舶工程》
北大核心
2016年第7期45-48,共4页
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基金
江苏高校哲学社会科学基金项目(2016SJB880063)
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文摘
2016年1月1日IMO Tier III排放标准已经生效,排放标准更加严格,为了降低柴油机NO_X的排放,符合IMO Tier III排放标准,分析装有废气再循环技术的船用大型柴油机MAN B&W 6S80ME-C9的废气再循环系统(EGR)。通过EGR系统柴油机参数研究、EGR系统运行试验、Tier III排放标准认证试验、EGR系统洗涤器试验以及EGR水处理系统分析,结果表明,在EGR系统运行时主机燃用含硫3%的重质燃油时,NO_X的排放减少了50%以上,NO_X循环排放值低于IMO Tier III排放标准值3.4 g/k W·h,EGR洗涤器可将98%的SO_2、92%的排烟颗粒(PM)清除,水处理系统确保了排放污水符合IMO的国际标准。研究结果证明EGR系统适用于MAN B&W二冲程柴油机,排放标准满足于IMO已经实施的Tier III排放标准。
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关键词
船舶柴油主机
氮氧化物
废气再循环系统
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Keywords
diesel main engine
NOx
exhaust gas recirculation
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分类号
U664.121
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名船舶柴油主机状态监测及故障诊断系统的开发
被引量:6
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作者
韩云东
李天伟
何四华
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机构
海军大连舰艇学院
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出处
《航海技术》
2005年第5期42-44,共3页
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文摘
基于船舶主柴油机的故障征兆大部分包含在机械振动信号中,利用LabVIEW语言平台,作者开发出主机的状态监测及故障诊断系统。此文详细介绍该系统硬件的搭建,各部分的功能,以及系统的软件构成和特点。
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关键词
船舶柴油主机
状态监测
故障诊断系统
机械振动信号
动力设备
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分类号
U672
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名船舶柴油主机长期大幅减负荷运行提高经济性措施
被引量:3
- 3
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作者
朱永强
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机构
浙江交通职业技术学院海运学院
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出处
《航海技术》
2008年第1期59-62,共4页
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文摘
分析主机长期低负荷运转引发故障原因和机理,建议进一步提高经济性和防止故障的措施。
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关键词
船舶柴油主机
长期低负荷运行
经济性
故障
应对措施
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分类号
U664.121
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名船舶柴油主机遥控系统虚拟仿真实验教学平台建设探索
被引量:2
- 4
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作者
沈智鹏
钟铭
张宁
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机构
大连海事大学船舶电气工程学院
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出处
《航海教育研究》
2021年第3期58-63,共6页
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基金
2018年辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目“面向新工科具有航运特色的自动化专业网络实践教学模式改革与平台构建”
2018年大连海事大学教学改革项目“船舶机舱控制系统虚拟仿真网络教学平台的建设”(2018Y22)。
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文摘
针对船舶柴油主机遥控系统实物体积庞大、操作成本昂贵等问题,将虚拟仿真与实验教学理念相结合,通过将优质实验教学资源数字化、智能化,采用Web前后端技术以及MySQL数据库技术搭建了船舶柴油主机遥控系统虚拟仿真实验教学平台,模拟出船舶柴油主机遥控系统完整的工作过程,内嵌主机操作的典型教学视频,以及对主机遥控系统各子系统工作原理的讲解,为学生提供了丰富的教学内容。教学实践证明,虚拟仿真教学平台有利于学生对理论知识的理解,激发学生自主学习的积极性。
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关键词
船舶柴油主机遥控系统
虚拟仿真
实验教学
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分类号
G642.2
[文化科学—高等教育学]
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题名船舶柴油主机智能遥控的探讨
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作者
方金和
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出处
《集美航海学院学报》
1995年第1期22-26,共5页
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文摘
探讨了专家系统在远洋船舶大型低速柴油主机遥控中的应用。
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关键词
船舶柴油主机
遥控
专家系统
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Keywords
marine diesel engine
remote control
expert system
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分类号
U675
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名曲线参数诊断排气阀故障实例
- 6
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作者
田万锋
田晨
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机构
中远海运船员管理有限公司广州分公司
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出处
《珠江水运》
2024年第17期94-96,共3页
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文摘
本文介绍了WARTSILA(瓦锡兰)船舶柴油主机排气阀工作原理,在此基础上详细论述了排气阀运行参数及运行曲线特性,通过具体案例中排气阀运行参数、曲线特性异常诊断排气阀故障,并对故障产生的原因进行分析。
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关键词
WARTSILA(瓦锡兰)船舶柴油主机
排气阀
曲线参数特性
故障诊断
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分类号
U672
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于模糊神经网络的故障诊断系统的设计与实现
- 7
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作者
赵善祥
逯岩辉
张旭
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机构
石家庄市自动化研究所
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出处
《国防交通工程与技术》
2004年第4期26-29,共4页
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文摘
提出了一种远程模糊神经网络故障诊断系统,该诊断系统采用多个子网络的结构实现对多种标准故障模式的记忆。对于未知样本输入,该系统针对每种标准故障模式采用双向联想记忆过程联想出最佳结果,通过计算联想结果和标准模式的子集函数,确定该样本的故障类别。利用船舶柴油主机系统实例,详细介绍了该系统的组件模型实现技术,最后给出相应的结果。
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关键词
模糊神经网络
故障诊断
双向联想
船舶柴油主机
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Keywords
fuzzy neural networks
fault diagnosis
bi-directional association
the diesel engine system of a ship
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分类号
U672
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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