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🔥 内容介绍
纳米多孔膜材料由于其独特的微观结构和优异的性能，在诸多领域展现出广阔的应用前景，例如海水淡化、气体分离以及能量转换等。在这些应用中，蒸汽的传输和相变过程至关重要，对其进行精确建模和分析则需要深入理解纳米多孔膜内部的传热和能量方程。本文将重点探讨通过纳米多孔膜的蒸汽流量，并对其中复杂的传热和能量方程进行深入分析，考察其耦合作用对蒸汽传输的影响。
首先，我们需要明确纳米多孔膜的特性。其多孔结构赋予了其巨大的比表面积，这使得蒸汽与其内部表面发生强烈的相互作用，包括吸附、解吸以及毛细凝聚等现象。这些现象不仅影响蒸汽的传输速率，也改变了膜内的温度场和压力场分布。因此，单纯的宏观传热模型不足以准确描述纳米尺度下的蒸汽传输过程。我们需要考虑微观尺度下的传热机理，例如分子动力学和非平衡态热力学等理论。
其次，在分析蒸汽流量时，我们需要考虑能量方程和传热方程的耦合作用。能量方程描述了系统能量的守恒关系，其中包含了传导、对流和辐射等多种能量传递方式。在纳米多孔膜中，蒸汽的相变过程会释放或吸收大量的潜热，这直接影响了膜内的温度分布，进而影响蒸汽的传输速率。传热方程则描述了温度场在空间中的分布，其与能量方程相互耦合，共同决定了蒸汽的传输特性。
为了更精确地描述蒸汽在纳米多孔膜中的传输过程，我们可以建立一个耦合的传热和能量方程模型。该模型需要考虑以下几个关键因素：
-
多孔介质的有效热物性参数: 由于纳米多孔膜的复杂结构，其有效热导率、比热容等参数与构成材料的本征参数存在显著差异。我们需要采用合适的模型来计算这些有效参数，例如考虑孔隙率、孔径分布以及固体骨架的热物性等因素。
-
蒸汽的相变行为: 蒸汽在纳米多孔膜中可能发生凝聚或蒸发，这些相变过程会释放或吸收大量的潜热，对温度场和压力场造成显著影响。因此，需要在模型中考虑相变过程的动力学特性，例如采用相变潜热、界面张力以及核化速率等参数。
-
毛细作用的影响: 在纳米尺度下，毛细作用对蒸汽的传输具有显著影响。毛细力会影响蒸汽在孔隙中的分布和流动，从而改变蒸汽的传输速率和压力分布。因此，需要在模型中考虑毛细压力以及其对蒸汽流动和相变的影响。
-
表面效应: 在纳米多孔膜中，表面积非常大，表面效应不可忽略。表面吸附和解吸会影响蒸汽的密度和传输速率，需要在模型中考虑这些效应。
建立耦合模型后，我们可以采用数值方法，例如有限元法或有限体积法，对模型进行求解，得到蒸汽的流量、温度场和压力场等信息。通过参数分析，我们可以研究不同因素对蒸汽传输的影响，例如孔隙率、孔径分布、膜材料的热物性以及温度和压力等。
最后，需要指出的是，对纳米多孔膜中蒸汽传输的建模和分析是一个复杂的问题，目前的研究仍处于不断发展之中。 未来研究方向可能包括：发展更精确的微观模型，考虑更复杂的边界条件，以及实验验证等。 通过深入研究纳米多孔膜内的传热和能量方程，我们可以更好地理解蒸汽传输的机理，为设计和优化纳米多孔膜材料提供理论指导，从而推动其在各个领域的应用。 同时，对多尺度模拟方法的探索和应用，将进一步提高模型的精度和预测能力，为纳米多孔膜技术的进步贡献力量。
📣 部分代码
function state = downstreamstate(T2,p2,a2,q2,s,m)
%DOWNSTREAMSTATE Return a STATE struct.
% DOWNSTREAMSTATE(T2,P2,A2,Q2,SUBSTANCE,MASSFLUX) constructs and returns
% a struct STATE that describes the downstream state. If A2 is empty, the
% state of the fluid is calculated by comparing P2 with the saturation
% pressure, i.e., assuming free space. A saturated liquid or saturated
% vapor can be given by setting A2 to 0 or 1, respectively, omitting P2.
% For two-phase flow, the homogeneous flow model FMODEL('plug') is used.
% Does not need MEMBRANE('free') or FLOWSETUP(S) for the free space. (Why
% did i write those?)
%
% If A2 is empty and P2 = PSAT, a state of a saturated vapor is returned.
%
% The struct STATE also contains functions to set a state, see
% DOWNSTREAMSTATE>STATESTRUCT.
%
% DOWNSTREAMSTATE does not check the input.
%
% See also SUBSTANCE, DOWNSTREAMSTATE>STATESTRUCT.
alphaliquid = 0;
alphavapor = 1;
% Check if the the fluid is a liquid or a vapor, if a2 is not given.
if isempty(a2)
if p2 > s.ps(T2)
% liquid phase
a2 = alphaliquid;
else
% gaseous phase, vapor
a2 = alphavapor;
end
elseif isempty(p2)
% for a two-phase mixture, assume free space
p2 = s.ps(T2);
if ~isfinite(p2), error('Downstream pressure out of range'); end
end
switch a2
case alphavapor
state = avapor(T2,p2,q2);
case alphaliquid
state = aliquid(T2,p2,q2);
otherwise
% p2 == s.ps(T2);
homogeneous = fmodel('plug');
% q_mh is relative to the enthalpy of the liquid at T2!
hvap = s.hvap(T2);
q_mh = q2 + m*homogeneous.xdot(a2,s.v(T2,p2),1/s.rho(T2))*hvap;
state = atwophase(T2,q_mh,hvap,p2,0,0,0);
state.q = q2; % must be zero here, though. Or, to simulate a two-dimensional
% heat loss?
end
end %%% END DOWNSTREAMSTATE %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% END DOWNSTREAMSTATE %%%
%%% SUBFUNCTIONS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% SUBFUNCTIONS %%%
function state = avapor(T,p,q) %----------------------------------------- avapor
%AVAPOR Construct and return a STATE struct for a vapor.
% STATE = AVAPOR(T,P,Q)
state = statestruct;
state.T = T;
state.p = p;
state.a = 1;
state.q = q;
state.phase = 'g';
end %---------------------------------------------------------------- end avapor
function state = aliquid(T,p,q) %--------------------------------------- aliquid
%ALIQUID Construct and return a STATE struct for a liquid.
% STATE = ALIQUID(T,P,Q)
state = statestruct;
state.T = T;
state.p = p;
state.a = 0;
state.q = q;
state.phase = 'l';
end %--------------------------------------------------------------- end aliquid
function state = atwophase(T,q_mh,hvapK,pk,pcap,dpk,dpcap) %---------- atwophase
%ATWOPHASE Construct and return a STATE struct for a two-phase mixture.
% STATE = ATWOPHASE(T,Q_MH,HVAPK,PK,DPK,DPCAP)
state = statestruct;
state.T = T;
state.q_mh = q_mh;
state.phase = '2';
state.hvapK = hvapK;
state.pk = pk;
state.pliq = pk - pcap;
state.dpk = dpk;
state.dpcap = dpcap;
end %------------------------------------------------------------- end atwophase
function state = statestruct %-------------------------------------- statestruct
%STATESTRUCT Construct a struct STATE.
% STATE = STATESTRUCT constructs the struct STATE with the fields
% STATE.T Temperature [K]
% STATE.p Pressure [Pa]
% STATE.a Vapor volume fraction
% STATE.q Heat flux [W/m2]
% STATE.vapliqequilibrium True, if vapor or liquid flow terminated prematurely
% STATE.q_mh Flux of heat plus flux of enthalpy [W/m2]
% STATE.phase Phase letter: 'l', 'g' or '2'.
% STATE.hvapK Enthaply of vaporization at curved interface
% STATE.pk Pressure of the vapor, in a two-phase mixture [Pa]
% STATE.pliq Pressure of the liquid, in a two-phase mixture [Pa]
% STATE.dpk d pk/dT
% STATE.dpcap d pcap/ dT, where pcap = pvap - pliq
% STATE.avapor Function to return a vapor state, AVAPOR(T,P,Q)
% STATE.aliquid Function to return a liquid state, ALIQUID(T,P,Q)
% STATE.atwophase Function to return a two-phase state, see
% DOWNSTREAMSTATE>ATWOPHASE
%
% See also DOWNSTREAMSTATE>AVAPOR, DOWNSTREAMSTATE>ALIQUID,
% DOWNSTREAMSTATE>ATWOPHASE.
state = ...
struct('T',[],'p',[],'a',[],'q',[],'vapliqequilibrium',false,'q_mh',[],...
'phase',[],'hvapK',[],'pk',[],'pliq',[],'dpk',[],'dpcap',[],...
'avapor',@avapor,'aliquid',@aliquid,'atwophase',@atwophase);
end %----------------------------------------------------------- end statestruct
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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