董振良
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：华北电力大学能源动力与机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程环境科学与工程交通运输工程机械工程更多>>
- 基于紫外差分吸收光谱法同时监测烟气汞和二氧化硫浓度的实验研究被引量：5
- 2013年
- 最新的《火电厂大气污染物排放标准》对烟气中SO2和汞的含量做出了严格的规定。该文利用连续光源并基于差分吸收光谱技术分别对单一组分SO2、气态单质汞Hg0及两者的混合气体进行了实验研究。研究表明:对于单一组分SO2的检测,利用傅里叶变换滤法比最小二乘法的反演精度更高;对气态单质汞Hg0的检测,利用特征波长处最大值法的反演精度从整体上稍高于峰面积法;对SO2及Hg0混合组分的检测,先由傅里叶变换反演SO2浓度,再利用浓度关系曲线反演Hg0。结果表明:对于混合气体SO2反演误差不超过5%,而SO2的存在将对Hg0造成更大的干扰,Hg0的反演误差超过20%。
- 郑海明董振良解东水
- 关键词：差分吸收光谱法连续光源二氧化硫
- DOAS与TDLAS方法应用于烟气在线监测中的对比分析被引量：2
- 2011年
- 传统的应用于烟气连续排放监测系统(CEMS)的直接抽取采样方法在实际维护和使用中存在诸多问题,这就为不抽取采样方法差分光学吸收法(DOAS)和可调谐二极管激光吸收光谱法(TD-LAS)在CEMS中的应用开辟了广阔的空间。从硬件构成、原理、数据处理方法、各自特点及其检测气体种类等多方面将两种方法与传统方法进行了比较,发现这两种方法均有各自的特点和优势,DOAS方法更加适合应用于CEMS,而TDLAS由于目前的技术问题和成本问题,更适合于检测大气中痕量气体。
- 董振良郑海明杨志
- 关键词：烟气在线监测
- 基于神经网络的柴油机故障诊断被引量：2
- 2011年
- 传统的柴油机故障诊断与处理方法主要都是以定期保养和事后维修为主,缺乏针对事故的预见能力,且效率比较低,成本较高。这就为人工智能技术在柴油机故障诊断上的应用开辟了广阔的空间。本文主要以非线性并行分布处理为主的神经网络为研究理论,通过对建立的BP网络模型,RBF网络模型和Elman网络模型进行了比较,发现这三种网络虽然各有特点和优势,但均适用于特定条件下的故障诊断要求。
- 杨志董振良万金波
- 关键词：涡轮增压系统故障诊断BP神经网络RBF神经网络ELMAN神经网络
- 基于光机电的烟气汞和二氧化硫监测实验研究
- 随着国家对环境保护的日益重视，对火力发电的污染物排放要求也相应的进一步严格，除了目前已经存在的脱硫脱硝以及烟气在线连续监测系统以外，包含汞在内的一批重金属污染物的排放控制也随之提上了日程。所以本文在对SO2以及元素汞（H...
- 董振良
- 关键词：火力发电二氧化硫差分吸收光谱
