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应用超音速喷射器原理以增强...
地热井是任何地热发电设施中的关键组成部分和大多数资本密集型部分。但是，他们经常在一生中经历压力下降，在某些情况下导致井压力低于发电厂的运营条件，这使得井无法使用发电。这可以使整个项目更加昂贵，因为必须钻出其他井来补偿不可用的蒸汽以维持所需的电厂输出。本研究探讨了使用弹出器来解决该问题的可能性。弹出器已用于石油和天然气和制冷行业的各种应用中。在地热发电中，喷射器被广泛用于从冷凝器中提取不可凝聚的气体。弹出器是使用高压流的动能来诱导低压流的流动的静态设备。超音速喷射器通过使用收敛性喷嘴将主要流体加速到超音速条件来起作用。这会产生一种压力，使二次流夹入，混合物在中间压力下退出。这项工作中描述的实验是在雷克雅未克大学能源实验室进行的，以在实验室规模上制造和测试超音速弹出器。是为了在不同的压力下连接两个饱和蒸汽流，并将结果与早期研究中开发的分析模型进行比较。该实验集中在喷射器尺寸对性能的影响上，特别是恒定面积混合部分（CAM）。该实验成功地证明了喷射器通过表现出受到压力和二次流的夹带而起作用，尽管与分析模型没有良好的匹配。从实验中，使用夹带比率的5 mM凸轮排出器提供了最佳的结果，达到了压力和出口压力以衡量其性能。分析模型还用于设计潜在的超音速喷射器，以连接肯尼亚奥尔卡里亚地热场的两个生产井。设计表明，可以使用此弹出器产生另外的2.2 MW电力。
使用机器学习方法对路面钉外套的电磁特性进行分类
使用机器学习方法对路面大头钉的电磁特性进行分类，grégoryandreoli*，cerema ouest / aan / entum amine ihamine，University Gustave Eiffel / lames / lames rakeeb jauber jaufer jaufer，cerema ouest oeema ouest / aan / aan / aan / aan aan / andum shreedhar savema lan earma aan erema erea a a david guilbert，david david guilbert，david Nguyen，大学古斯塔夫·埃菲尔（Gustave Eiffel当今最常用的是。高分辨率方法能够检测深度，裂纹或明显的脱束，但对于识别地下毫米界面（例如粘性涂层），它们仍然有限且不强大。在本文档中，我们建议将雷达方法与两级SVM监督学习相结合。第一次对古斯塔夫·埃菲尔大学（Gustave Eiffel University）（法国南特）疲劳旋转木马的试验使我们能够验证我们开发的数值方法。介绍21百万，这就是国际能源局（IEA）的数据，应添加多少公里的新道路基础设施，以确保全球运输直到2050年。为了防止交通密度不断增长引起的降解，我们必须能够提前评估基础设施中出现结构性或物质失败的可能性（khweir。和Fordyce，2003年）。为了最大程度地提高其耐用性，法国的路面结构使用接口钉涂层技术。这有助于完整的多层结构充当一个整体块，它可以最大程度地减少机械应变（剪切应力，单调扭曲等），从而最大程度地减少了道路结构的降解（Wang and Zhong，2019;Diakhaté等人。，2008）。多样化的技术有助于评估道路状态：破坏性的技术，通常必须钻出人行道的核心，并且必须在实验室和非破坏性的物理和化学特性中研究物理和化学特性，通常使用电磁波和机械波传播。在大多数情况下，粘性涂层是一种沥青乳液，机械地扩散，这使其连续且规则。仅在破裂阶段（乳液中存在的水的蒸发）才增加了磨损的过程，从而增加了层之间的粘附力。直到今天，我们唯一可以保证沥青乳液的同质应用是工作机器的性能。