6、泳池过滤系统全解析

泳池过滤系统全解析

1. 替代石英砂的过滤介质——ZeoSand

ZeoSand 是由火山岩中的矿物质沸石制成的,是石英砂的一种替代过滤介质。其每个颗粒都有蜂窝效应,过滤表面积约为普通介质的 100 倍,能过滤至 2 - 5 微米的微小颗粒。不过,它也有明显缺点。刚开始使用时,需要通过反冲洗来清洁,首次添加到过滤罐时要频繁清洗,反冲洗会浪费大量水,而且添加后的几周内,ZeoSand 的灰尘可能会循环回到泳池,使池水变浑浊。

在向砂滤罐添加过滤介质时,要按照说明添加适量的介质。所有过滤器都有标签,列出了过滤器的尺寸和介质要求,如下表所示:
| 介质 | 袋数 | 每袋重量 | 总重量 |
| — | — | — | — |
| #20 石英砂 | 2 | 50 磅 | 100 磅 |
| ZeoSand | 2 | 25 磅 | 50 磅 |
| 玻璃 | 2 | 40 磅 | 80 磅 |

2. 砂滤器的工作原理

砂滤器的工作原理较为简单。当设置为过滤模式时,水流从过滤器顶部进入,通过扩散器分散,然后从上到下穿过沙子,接着通过侧管进入立管,最后回到泳池。在水通过沙子的过程中,水中的颗粒会被沙子(或其他过滤介质)截留。

砂滤器还有反冲洗和冲洗两个常用设置,二者需配合使用。反冲洗时,罐内的水会剧烈搅动,冲洗可以使漂浮的污垢沉淀并排出剩余杂质。如果只进行反冲洗而不冲洗,可能会有一股污垢回到泳池。

当过滤器非常脏,回到泳池的水流明显减弱时,就需要使用这两个设置。也可以通过压力计的读数来判断过滤器的脏污程度,过滤器变脏时压力会升高。对于砂滤器,建议在压力计读数上升到 7 - 1

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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