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内燃机氢气喷射系统（美国） 电脉冲发生器（美国） 氢气燃烧器（美国） 氢气喷射系统（CDA） 内燃机氢气喷射器（CDA） 燃气电氢气发生器（CDA） 氢气/空气和不可燃气体混合燃烧系统（CDA） 燃气电氢气发生器（美国） 可控氢气火焰（CDA） 导光透镜（美国） 氢气发生器系统（美国） 太阳能加热系统（美国） 以脉冲电压电势运行的谐振腔氢气发生器（CDA） 多级太阳能存储系统（美国） 电粒子发生器（CDA） 氢气燃烧器的启动/关闭（美国） 燃气发生器电压控制电路（美国） 从气体中生产热能的控制过程及其有用的设备（氢气裂解过程）（PeT） 生产燃料气体并增强从这种气体中释放热能的过程和设备（氢压裂工艺的电子接口）（共振作用）（美国）（WFC 项目 423 DA）可控氢气火焰（EPO）可控氢气火焰（JPO）内燃机氢气喷射系统（EPO）氢气喷射系统（JPO）燃料气体生产方法“电极化工艺”（美国）氢气发生器共振腔（}PO）利用氢气燃料的内燃机氢气燃料和管理系统（美国）
有效的氯苯甲烯的碳数
1在气相色谱场中的引入火焰电离检测器（FID）是最广泛使用的检测器。自1957年发作以来[1，2]，它已被连续使用，在药物，石化，环境，精神，生物学和食物分析中都是必不可少的。相对模拟的仪器设计，宽线性范围和廉价范围有助于其受欢迎程度。设备的灵魂是大约2 mm的高lami nar扩散氢火焰，它为产生离子和电子的自由基机理链反应提供了一个位置。这些带电的颗粒被吸引到CIR CUIT中的阳极或阴极产生电流。电信号可通过安培仪表或电压表测量，可以转换为分析信息。
固体抑制剂对氢气燃烧的影响
将氢用作能量载体是一种有前途的解决方案，可实现在全球能量混合物中增加使用可再生能源的过渡。然而，氢气混合物具有高反应性，用于爆炸保护的常规技术对氢系统的适用性有限。因此，与基于常规的碳氢化合物燃料相比，实现相同水平的氢能系统安全性并不是一件直接的。过去几十年来，开发了具有固体抑制剂的蒸气云爆炸的创新溶液，例如碳酸氢钠和碳酸钾（Roosendans and Hoorelbeke，2019年）。与镜头相比，这两种物质都是无毒的，不可燃料的，低成本的，对环境的无害。尽管固体抑制剂对碳氢化合物可能非常有效（Babushok和Tsang，2000），但实验表明，相同的化合物对于抑制氢气混合物的抑制不是很有效。缺少碳意味着氢燃烧与碳氢化合物固有不同，但是，碳氢化合物的燃烧包括涉及氢气混合物燃烧的基本反应。当暴露于钠或钾化合物（Roosendans，2018年）时，这些基本反应发生了变化。基于这些基本反应的化学动力学模拟表明，钾化合物应大大降低火焰速度。 因此，需要更多的抑制剂来有效抑制预混合的氢气火焰。表明，钾化合物应大大降低火焰速度。因此，需要更多的抑制剂来有效抑制预混合的氢气火焰。与烃燃烧相比，相同的模拟显示自由基的产生明显更高。为了使固体抑制剂有效，该化合物必须在火焰区中蒸发，并且该过程似乎是有效抑制氢爆炸的主要障碍。本文提出了由化学动力学软件的专用实验和仿真介绍的，这些软件详细介绍了先前的发现，并提高了对氢气燃烧中固体抑制剂的基本力学的理解。
Maulana Abul Kalam Azad技术大学，西孟加拉邦
有机化合物的最大值2通过比色法估计葡萄糖3通过比色法估算磺基酰胺4同时估计布洛芬和扑热息痛通过紫外光谱法5通过紫外线测定量质量测定的甲酰胺8的测定量为素氨基素的8个测定的素氨基氨基甲基素的含量8的测定7钠通过火焰光度法9通过火焰光度法测定钾的测定10通过肾浊度测定测定氯化物和硫酸盐通过肾浊度测定11通过纸色谱法分离氨基酸12通过薄层色谱分离糖分13薄层色谱法13通过色谱法对植物色素分离14柱色素14示范实验在HPLC 15示范实验上示威实验，示威实验
火焰加速和爆燃至爆轰...
火焰加速 (FA) 和爆燃-爆轰转变 (DDT) 是严重事故中的重要现象，因为它们会极大地影响氢气燃烧序列的最大载荷以及随之而来的结构损坏。氢气缓解的最终目标是设计出允许操作员避免 FA 和 DDT 的对策。在目前的核电站中，火焰速度超过 100 m/s 左右会危及主要内部结构的承载能力。原则上，可以建造新的安全壳设计来承载更高的动态载荷，但是，这会增加成本。要判断快速火焰和 DDT 的可能性，必须了解其原因和潜在过程。然后可以推导出可用于三维数值安全壳模拟的标准，测试氢气缓解方法的有效性，以确定 FA 甚至 DDT 是否可能。
使用飞蛾优化的有效算法（...
Divya Rawat 1，Pushpendra Singh 2 1,2电气工程系，政府。女子工程学院，印度AJMER-305002摘要蛾火焰优化（MFO）算法是Swarm Intelligence家族的成员，可用于解决各个现实世界中的复杂优化问题。MFO及其不同的变化，可以简单地理解和易于操作。这些算法在解决诸如电力和能源系统，工程设计，经济调度，图像处理和医疗应用等各个领域的优化问题方面取得了巨大成功。这篇全面的评论探讨了MFO的不同变体，包括经典版本，二进制类型，修改版本，混合版本，多目标版本以及不同扇区中MFO算法的应用方面。此外，提出了MFO算法的评估以评估其相对于其他算法的性能。该文献的主要重点是对MFO及其应用进行调查和分析。此外，总结的评论部分深入研究了MFO算法及其变体的潜在研究方向。关键字：飞蛾火焰优化（MFO），蛾火焰优化算法（MFOA），复杂优化，MFO分析，应用程序。1。辛格拉姆 - 弗拉姆优化算法是一种新的元启发式优化方法，该方法是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的，基于夜间特殊导航方法的飞蛾行为的模拟。他们利用一种称为横向方向的机制进行导航。在这种方法中，飞蛾通过保持相对于月球的固定角度而飞行，这是一种非常有效的机制，可以在直路上长距离行驶，因为月球远离飞蛾。这种机制确保了夜间直线飞翔的飞蛾。但是，我们通常会观察到飞蛾在灯光周围螺旋飞行。实际上，飞蛾被人工灯所欺骗并表现出这种行为。由于这种光非常接近月球，因此，保持与光源相似的角度会导致飞蛾的螺旋蝇路径。在MFO算法中，飞蛾以对数螺旋的方式在火焰中飞来飞去，并最终汇聚到火焰。螺旋方式表示勘探区域，并确保利用最佳解决方案。优化是指为特定问题找到最佳解决方案的过程。随着问题的复杂性增加，在过去的几十年中，对新优化技术的需求比以前更为明显。数学优化技术曾经是在提出启发式优化技术提出之前优化问题的唯一工具。数学优化方法主要是遇到一个主要问题的确定性：local