图 2.1:典型双程粉状燃料锅炉厂示意图。5 图 2.2:为 640 MW 汽轮机供气的锅炉轮廓,显示了气体温度状态以及典型双程锅炉中经历的平均气体速度。8 图 2.3:南非 Hendrina 发电站的粉煤灰粒度分布。9 图 2.4:20µm 以下的电厂粉煤灰,显示了颗粒如何呈现完美的球形并且倾向于相互粘附(Lethabo 发电站)。10 图 2.5:显微照片显示了从最小颗粒到最大球体的尺寸范围,其尺寸范围都在 100µm 以下。形状畸形的球体通常是空心的,从最右边已经裂开的球体可以看出(Lethabo 发电站)。11 图 2.6:显微照片显示了尺寸范围 > 100µm 的颗粒。这里除了球体之外,还可以看到更多不规则颗粒,这些球体是半燃煤或焦炭的大颗粒(Lethabo 发电站)。11 图 3. 1:A/SI 304 不锈钢和碳钢的损耗与温度关系,注意两种材料损耗峰值的位置和大小 [BJ。23 图 3. 2:两种不同钢的损耗与温度关系,无论粒子撞击速度如何,它们的峰值损耗都发生在同一温度下 [51}。23 图 3. 3:侵蚀主导行为状态的定位以及向腐蚀主导行为的转变 [BJ。25 图 3.4:Ninham 等人使用的典型流化床装置 [51}。 28 图 3.5:侵蚀速率与涂层厚度的关系图,显示随着涂层厚度的增加,抗侵蚀性能增强 [73] 37 图 3.6:Shui 等人的图表清楚地说明了随着温度的增加,侵蚀速率呈上升趋势。 图 3.7:氮化和碳化试样的侵蚀速率与温度的关系图,显示温度对侵蚀速率的影响较弱 [78] 。 40 图 3.8:几种爆炸枪涂层的侵蚀速率与温度的关系图,显示侵蚀速率对温度的依赖性更强 [BO] 41 图 4.1:高温侵蚀磨损装置图。编号特征(1)-(7)与装置照片中的特征相对应。 46 图 4.2:腐蚀装置的照片:(1)气体火焰,(2)预热室,(3)腐蚀进料器,(4)加速管。 47 图 4.3:(a)测试部分,附接到室盖板上,以便于测试后快速取出样品。(b)测试部分插入的样品室(5)。48 图 4.4:冷却部分(6)与旋风分离器和排气管(7)相连。可以看出排气管如何有效增加旋风出口管的高度。 49 图 4.5:显示重要尺寸的旋风图。 64 图 4. 6:200°G 运行期间仪器上各个位置的温度与时间的关系图。 67 图 4. 7:500°G 运行中,仪器上不同位置的温度与时间的关系图。 68 图 4.8:几种不同空气供应压力下样品最终温度与气体调节器供应压力的关系。引用的空气压力是压力调节器上显示的单位,其中 1 bar= 1 个大气压以上,即 2.026x10 5 Nm· 2 • 69 图 4.9:106-125 µm SiC 颗粒在 2.5 kg .m· 通量下颗粒和气体速度与供应压力的关系
假设:磨蚀性的钢表面表现出复杂的多余物质环境。吸附污染物底物可以减少可用的腐蚀抑制剂的量并降低其效率。了解抑制剂优先吸附的知识。Experiments: The quantitative extent and strength of adsorption of the representative corrosion inhibitor benzotriazole (BTAH) from toluene to particular substrates is given, including corrections for solution self-association, and complemented by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), sum-frequency genera- tion spectroscopy (SFG), and quartz crystal microbalance (QCM)测量。发现:所有底物显示吸附的BTAH层。基于吸附强度,发现优先吸附在钢>钢铁>碳酸钙和石榴石>二氧化硅的顺序中 - 当BTAH有限时,这很重要。然而,有了充足的btah,在等温线的高原区域吸附的量更相关,并且该顺序是碳酸钙和碳酸钙和二氧化硅>铁氧化铁> Garnet> Garnet> Steel。尽管污染物底物耗尽了BTAH浓度,但钢仍应具有完整的BTAH抑制剂单层。这项工作是通过爆破过程进行较大的新型腐蚀抑制剂传递方法的一部分,以防止爆炸和重新粉刷之间的腐蚀。2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
批处理增强学习(RL)旨在利用预收取的数据找到最大化动态环境中预期总奖励的最佳策略。现有方法需要对目标策略在状态或行动上或两者兼有的数据分布引起的分布所引起的分布上绝对连续的假设(例如,不存在非重叠区域)。我们提供了一种新的批次RL算法,该算法允许在离线数据分布和目标策略引起的分布之间的状态和动作空间(例如,在无限 - 休养者马尔可夫决策过程中都具有连续状态和动作之间的奇异性)。我们称我们的算法钢:奇异性吸引的增强学习。我们的算法是由对销售评估进行的新错误分析的动机,在该评估中,我们使用最大的平均差异以及分布强劲的优化,以表征由可能的奇异性引起的非政策评估的误差,并启用模型外额外的模型。通过利用悲观的思想,在某些技术条件下,我们为我们提出的算法提供了第一个有限样本的遗憾保证。与现有算法相比,只需仅需最少的数据覆盖假设即可提高批量RL的适用性和鲁棒性。另外,提出了一种几乎没有调谐的两步自适应钢。广泛的仿真研究和一个(半真实的实验实验)对我们方法在处理批处理RL中可能的奇异性方面的出色表现。
由于其闭合和旋转的头部,ESGM45是切割ACSR绳索,圆形材料(Cu,Al,ST)的专家,例如,装甲电缆和实心结构钢。甚至可以精确切割高达45毫米的细股和高度灵活的导体和电线绳。作为一个特殊的亮点,该工具具有创新的开放机构,该机制有助于安全,快速操作。如果恰好位于切割机之间的不受欢迎的对象,那么您需要做的就是释放控制按钮。两个切割刀片,然后立即移开。此机制还确保该工具在完成后很快就可以再次使用。
根据腐蚀标准要求,合适的涂层:• Alusi® (AS) (AS150) ➔ 推荐解决方案• 裸钢 – 可以提出单面电镀锌解决方案(不与冷却液接触的一侧的锌保护)• Aluzinc® (AZ)
Alyssa M. Jacobs 沟通障碍系 理学硕士 多年来,语音识别阈值 (SRT) 测试一直被用作听力健康的指标。然而,随着方法和技术的变化,重测信度尚未得到广泛审查,新的数字记录的扬抑格词符合已发布的听众熟悉度标准。本研究检查了 33 个高频使用和心理测量等同扬抑格词的重测信度。美国言语-语言-听力协会推荐的方法(2-dB 减量)用于测量 40 名参与者的左右 SRT,使用男性和女性说话者录音。对于每个参与者,在测试条件下发现四个 SRT,在重测条件下发现四个 SRT。分析了所有 SRT 分数,使用男性说话者录音得出的平均 SRT 值导致平均重测 SRT 比平均测试 SRT 高 1.4 dB。使用女性说话者录音得出的平均 SRT 值导致平均重测 SRT 比平均测试 SRT 高 1.2 dB。与每个参与者的纯音平均值 (PTA) 相比,SRT 分数也表现出较高的有效性。这项研究还发现,在使用数字记录和心理测量等同的扬抑格词时,使用男性说话者与使用女性说话者之间没有显著的相互作用。关键词:语音识别阈值、重测信度、数字记录材料
本数据表仅用于检查位于加压管道系统分配器内的剪切/碰撞阀。对于有吸入管道或没有管道的系统,无需填写本数据表。有关加压管道系统上剪切/碰撞阀的检查和测试程序,请参阅 PEI/RP1200 第 10 节。
[1] S. Pfenninger、A. Hawkes 和 J. Keirstead,“面向 21 世纪能源挑战的能源系统建模”,《可再生和可持续能源评论》,第 33 卷,第 74-86 页,2014 年。[2] S. Pye、O. Broad、C. Bataille、P. Brockway、H. Daly、R. Freeman、A. Gambhir、O. Geden、F. Rogan、S. Sanghvi 等人,“模拟净零排放能源系统需要改变方法”,《气候政策》,第 21 卷,第 2 期,第 222-231 页,2021 年。[3] P. Windrum、G. Fagiolo 和 A. Moneta.,“基于代理的模型的实证验证:替代方案和前景”,《人工社会与社会模拟》杂志,第 10(2) 卷,第 2 期,第 247-252 页,2021 年。 2,第8页,2007年。[4] F. Sensfuß,“可再生电力发电对德国电力行业影响的评估 - 基于代理的模拟方法。”论文 - 卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) - 经济学院,2008年。[5] F. Nitsch、M. Deissenroth-Uhrig、C. Schimeczek 和 V. Bertsch,“对日前和自动频率恢复储备市场上竞标的电池存储系统的经济评估,”应用能源,第 298 卷,第117267,2021 年。[6] ENTSO-E 透明度平台,“为泛欧市场集中收集和发布电力生产、运输和消费数据和信息。”,https://transparency.entsoe.eu/,2021 年。[7] M. Deissenroth、M. Klein、K. Nienhaus 和 M. Reeg,“评估多元参与者和政策互动:基于代理的可再生能源市场一体化建模”,Complexity,第 2017 卷,2017 年。[8] G. Liberopoulos 和 P. Andrianesis,“对非凸成本市场定价方案的批判性评论”,Operations Research,第 64 卷,第 1 期,第 17-31 页,2016 年。
我要衷心感谢数学与金融理学硕士项目主任和工作人员,特别是 Rula Murtada 女士、Jack Jacquier 教授和 Damiano Brigo 教授,感谢他们给了我在伦敦帝国理工学院攻读该学位的机会。他们的支持使我能够转换研究领域,从事我真正喜欢的研究。我非常感谢我的内部主管和个人导师 Eyal Neuman 博士,感谢他在我学习期间给予的宝贵指导和支持。此外,我还要感谢 Zanista AI 的所有协助我完成该项目的人,特别是 Arman Khaleidan 博士和 Nariman Khaledian 博士,感谢他们的指导、贡献以及我们共度的美好时光。我要把这项工作献给我的祖父母,他们在我学习期间去世。愿他们安息。我特别感谢我的家人——我的母亲、父亲和姐姐——感谢他们坚定不移的支持。最后,但同样重要的一点是,我要感谢我的伴侣法蒂玛 (Fatima),在我旅程的每一步都陪伴在我身边。