一种防回火燃烧器火嘴、燃烧器及工作方法

    公开(公告)号:CN114893773B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202210452042.3

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种防回火燃烧器火嘴、燃烧器及工作方法。本发明所述的防回火燃烧器火嘴,包括喷嘴、设置于所述喷嘴下方的输送通道;所述喷嘴包括调节通道、位于所述调节通道侧壁的若干个喷孔、用于封堵所述喷孔的调节机构、用于支撑所述调节机构的支撑机构以及位于所述调节通道上方的喷嘴顶端;所述调节机构在向上气流的作用下沿着所述调节通道向上移动,位于所述调节通道侧壁的喷孔打开,气流从所述喷孔进入调节通道的外侧。本发明的燃烧器火嘴保证了废气燃烧的安全性,满足了废气高流速、低温控制、不回火、及时泄压的性能,保证火焰的温度不向废气管路流动的相反方向进行传递,保证废气管路不被点燃。

    一种码头油气回收处理方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119607768A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411883942.9

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本申请公开了一种码头油气回收处理方法,包括:混合气自第一进口送入壳体内部,壳体内部设置有分离装置,分离装置与壳体之间具有第一腔室,油气混合气在分离装置的作用下实现混合气中油气和水混合物的分离,完成一级分离;经过一级分离后的混合气进入第一过滤装置的第二腔室,第一过滤装置位于第一过滤装置内部,第一过滤装置与分离装置围成第四腔室,经过第一过滤装置过滤后的混合气自第二腔室进入第四腔室;进入第四腔室中的混合气从第一出口中送至第一出气管。本申请的处理方法能够有效分离油气混合物中的气体和液体,还能高效过滤固体颗粒物。本申请的处理方法适用于船舶与岸基设施间的油气传输系统,以确保油气传输的安全性和稳定性。

    一种防回火多火嘴燃烧器及废气处理方法

    公开(公告)号:CN114738751B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202210364307.4

    申请日:2022-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种防回火多火嘴燃烧器及废气处理方法。本发明所述的燃烧器包括燃烧器主体,所述燃烧器主体包括换热腔,所述燃烧器主体的底部设置有通入废气的第一管道、用于燃料气通入的第二管道以及用于助燃风通入的第三管道;所述第一管道上连接有若干根废气支管,所述废气支管向上延伸至所述燃烧器主体顶部,所述废气支管的废气出口处设置有废气烧嘴燃烧器火嘴;所述第二管道上连接有若干根燃料气支管,所述燃料气支管向上延伸至所述燃烧器主体顶部,所述燃料气支管的燃料气出口处设置有燃烧器火嘴;所述燃烧器主体顶部设置有用于助燃风送出的助燃风出气口。本发明的燃烧器保证火焰的温度不向废气量进行传递,不发生回火,废气管路不被点燃。

    一种基于知识蒸馏实现特征对齐的个性化联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN119005299A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411066474.6

    申请日:2024-08-05

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏实现特征对齐的个性化联邦学习方法及系统,所述方法包括:客户端利用本地的数据进行蒸馏训练,将样本同时输入到全局特征提取器和局部特征提取器中得到样本的全局全局特征和局部特征;使用均方误差损失衡量全局特征和局部特征之间的差距;通过同时最小化分类损失和蒸馏损失,局部特征提取器同时学习到全局特征信息和局部特征信息,分类器学习本地信息;本地训练完成后,各个客户端将局部特征提取器上传到服务器,而分类器头保持在本地;服务器将各个客户端上传的局部特征提取器进行聚合,得到新一轮的全局特征提取器;此过程反复进行,直至模型收敛或者达到指定的模型精度。本发明提高了客户端个性化模型的精度。

    一种水下定向接收网络时隙调度方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN118804319A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410778524.7

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种水下定向接收网络时隙调度方法、装置及系统。在一个方面中,方法包括:在调度开始时广播一个链路信息请求LIR数据包;接收由发射节点回复的携带链路信息的请求发送RTS数据包;根据所有链路信息,建立一个以最大化传输数据包的数量、最大化传输数据包的平均广义信噪比GSINR值、最小化时隙数量为目标的优化问题并利用多目标优化算法求解问题,得到链路调度方案;将链路调度方案编码到控制CTL数据包中并广播到所有节点,由对应链路上的发射节点在指定时间传输数据,接收节点在指定时间设置引导角。本发明充分利用定向接收的空间指向性,有效的提高网络吞吐量;提高网络效率的同时,保证了网络的稳健性。

    一种基于知识蒸馏的图神经网络模型压缩方法及系统

    公开(公告)号:CN118643861A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410787972.3

    申请日:2024-06-18

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的图神经网络模型压缩方法及系统,所述方法首先获取关系型数据集并进行数据预处理,获取图结构数据的节点集合和特征集合;然后采用迭代优化算法生成扰动确保添加的噪声经过优化,最大程度挑战了学生网络模型的性能;并采用多阶蒸馏将教师模型的最后一个全连接层的输出与中间层节点表征丰富信息相结合,促进更全面的知识转移;通过将扰动样本纳入训练过程,迫使学生网络模型专注于获取对任务至关重要的稳健特征,学习教师模型在不同数据上的高适应性,更有效地适应多样化的动态输。在模型训练过程中本方法采用联合损失策略来提高网络模型的节点分类精度,优于现有技术的方法。

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