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)
腐蚀是我们无法避免的事件,但是可以推迟该过程。铝,铁和钢是经常在日常生活中使用的金属,容易受到腐蚀。降低腐蚀速率的一种有效方法是使用有机抑制剂,因为它是可生物降解的。本研究在3.5%的NaCl溶液中使用番石榴叶提取物作为腐蚀培养基中的腐蚀抑制剂。本研究旨在确定抑制剂对铝,铁和钢腐蚀性介质的效果和效率。减肥方法用于通过将样品浸入3.5%的NaCl溶液和腐蚀性培养基中六天来确定腐蚀速率的值。使用金属学设备检查金属表面结构。结果表明,番石榴叶提取物可以抑制金属腐蚀速率。在添加20%的抑制剂中发现了铝,铁和钢中最小的腐蚀速率,即11.24 mpy,9.15 mpy和7.31 mpy。抑制剂浓度升高会导致腐蚀抑制剂效率的提高,这些腐蚀抑制剂被证明会降低金属腐蚀速率的价值。微结构测试显示,金属表面上的腐蚀减少了,并且添加20%的抑制剂几乎是看不见的。
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制,我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后,我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合,我们得到以下结论。(i)在正工作脉冲期间,Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型,我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数,这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
1 DARBY儿童研究所,南卡罗来纳州医科大学,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国2个儿科系,南卡罗来纳州医科大学,南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州,美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系 Lomonosov莫斯科州立大学,俄罗斯,俄罗斯,5化学和物理科学系,戴森艺术与科学学院,纽约州普莱斯维尔,纽约州Pleastville,6个生物学和生物技术学院,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,高等教育学院6,生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院,南卡罗来纳州医科大学神经科学系8,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系1 DARBY儿童研究所,南卡罗来纳州医科大学,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国2个儿科系,南卡罗来纳州医科大学,南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州,美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系Lomonosov莫斯科州立大学,俄罗斯,俄罗斯,5化学和物理科学系,戴森艺术与科学学院,纽约州普莱斯维尔,纽约州Pleastville,6个生物学和生物技术学院,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,高等教育学院6,生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院,南卡罗来纳州医科大学神经科学系8,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系