石灰石/石膏湿法烟气脱硫喷淋塔中塔壁液膜区的形成不可避免,因此需要对其脱硫机理进行研究。将塔壁液膜的流动分为层流和波动层流2种状态,并分别考虑在这2种状态下液膜对SO2的吸收,建立了塔壁液膜脱硫过程的数学模型。模型中涵盖了SO2的吸收、石灰石的溶解、亚硫酸根的氧化和石膏的结晶4个主要的脱硫反应控制步骤,模型计算结果与试验数据吻合较好。
建筑能耗数据具有非平稳和非线性特征；单一预测模型很难对其进行精准预测；提出一种用于建筑能耗短期预测的新型混合模型；利用互补集合经验模态分解方法(CEEMD)将波动性较大的能耗数据分解为一组本征模态函数和一个残差序列；基于反向学习、差分进化算法并引入控制参数λ对鲸鱼优化算法(WOA)进行改进；有效解决算法早熟收敛与陷入局部最优等的问题；提出改进算法UWOA(upgradedwhaleoptimizationalgorithm)；利用UWOA优化Elman神经网络的权值与阈值；优化后的Elman神经网络对本征模态函数和残差序列进行预测并集成；得到能耗预测值；应用CEEMD-UWOA-Elman混合模型对上海某大型公共建筑能耗进行短期预测；结果显示混合模型获得很好的预测效果；
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