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  哈尔滨工程大学学报  2018, Vol. 39 Issue (12): 1956-1962  DOI: 10.11990/jheu.201801059
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引用本文  

鲁正, 刘晓蕾, 张坤, 等. 船舶压载水紫外处理模块的模拟优化及实验研究[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2018, 39(12), 1956-1962. DOI: 10.11990/jheu.201801059.
LU Zheng, LIU Xiaolei, ZHANG Kun, et al. Simulation of optimization and experimental research on ultraviolet sterilizer for ballast water system[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2018, 39(12), 1956-1962. DOI: 10.11990/jheu.201801059.

基金项目

国家重点研发计划项目(2017YFC1404605);国家自然科学基金项目(51579049,51509044);高技术船舶项目

通信作者

施悦, E-mail:shiyue2018@126.com

作者简介

鲁正(1989-), 男, 博士研究生;
施悦(1977-), 女, 教授, 博士生导师

文章历史

收稿日期:2018-01-18
网络出版日期:2018-09-27
船舶压载水紫外处理模块的模拟优化及实验研究
鲁正 1, 刘晓蕾 2, 张坤 1, 施悦 1     
1. 哈尔滨工程大学 动力与能源工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001;
2. 哈尔滨工程大学 经济管理学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
摘要:针对应用紫外(UV)技术处理船舶压载水过程中存在的机制不清、模拟困难等机理问题,采用系统改进前的实验结果作为样本,利用神经网络模型对影响系统杀菌效果的不同因子进行重要性排序。并结合计算流体力学(CFD)和光学仿真(Tracepro)对系统内UV灯管的不同排布方式进行内部流态和光强分布研究,提出系统的优化控制参数与调控对策。结果表明:UV为系统最重要的可控因子;卧式反应器低流量下易形成涡流,高流量下水力停留时间短,可能导致杀菌不彻底,而立式反应器更加合理,其水流主体方向上流态为推流,在径向方向上能够完全混合;UV灯管横置时光强分布最均匀,杀菌效果最好,与实验结果一致,实现了“灰箱”问题趋于部分“透明”。
关键词压载水    紫外杀菌器    数值模拟    人工神经网络    流场流态    光强分布    工艺优化    灭活效果    
Simulation of optimization and experimental research on ultraviolet sterilizer for ballast water system
LU Zheng 1, LIU Xiaolei 2, ZHANG Kun 1, SHI Yue 1     
1. College of Power and Energy Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China;
2. School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
Abstract: To solve the mechanical problems in the application of ultraviolet (UV) sterilizer to ship ballast water treatment, such as vagueness of internal mechanisms and difficulty of simulation, this paper applies experimental results as samples before improvement of the system, and uses back propagation-artificial neural network to rank the importance of various factors that affect the sterilization effect of the system. Furthermore, computational fluid dynamics and TracePro are used to conduct the study on internal flow field and UV intensity distribution, and proposes the optimization control parameter and control countermeasures for the system. Results show that the UV factor is the most important controllable factor in the system. The horizontal reactor is prone to form eddy currents under low flow, and the hydraulic residence time is short under high flow, which could lead to incomplete sterilization. However, a vertical reactor is more rational because its main flow is plug flow and can be mixed completely in the radial direction. The light intensity is most evenly distributed when the UV tube is horizontal, which brings the best sterilized effect and is consistent with the experimental results, achieving partial transparency from the "gray-box" state.
Keywords: ballast water    ultraviolet sterilizer    numerical simulation    artificial neural network    flow state    light intensity distribution    process optimization    inactivated effect    

船舶运输了世界上超过90%的货物,每年约有100亿吨压载水通过约85 000艘船舶在世界范围内转移,随之带来的压载水中外来物种入侵现象已成为亟待解决的世界性环境难题[1-3]。国际海事组织(IMO)在D-2标准中规定,排放的压载水中大肠杆菌浓度不得超过250 CFU/100 mL。目前,现有的压载水处理技术主要包括机械处理技术、物理处理技术及化学处理技术。根据Mamlook等[4-5]对现有压载水处理方法的收益与成本之间比率的评估,机械处理技术中的过滤法与物理处理技术中的紫外法优势明显,因而紫外辐射方式被认为是最佳的生物灭活手段。

然而,在研究过程中,越来越多的学者认识到紫外压载水处理反应器其系统地运行效果受诸多因素影响[6-9],常规的数学模型很难对其运行效果进行有效的预测,而相关的系统影响因子、流体流态、紫外光强分布仿真模拟等方面理论研究是短缺的,因此一直以来对船舶压载水处理系统的定量分析都很困难,而这些正是提高紫外处理效率、降低出水污染物的关键[10-13]。本研究将对压载水处理工艺形式进行改进,从核心理论研究角度,针对反应器模拟预测困难、调控机制不清等灰箱问题,结合BP神经网络、计算流体力学(CFD)及TracePro仿真技术实现模拟与控制,提出工艺系统的优化控制参数与调控对策,最终建立能够大大提高处理效力的新型船舶压载水工艺系统,从而为满足国际海事组织的排放标准和减轻环境污染提供保障。

1 实验材料与方法 1.1 试验水样配制及菌种培养

实验用水采用Mocledon人工海水配方配制模拟的海水,盐度为33‰,温度为20 ℃,pH值为8.0。实验利用活性污泥中的细菌作为实验菌种,采用LB培养基,于37 ℃、振荡速度为200 r/min的条件下培养约24 h至对数生长期,接种于灭菌后的海水中,最终配置成总菌浓度约为107 CFU/100 mL的菌液,其中压载水公约D-2标准中的大肠杆菌指标,浓度约为104 CFU/100 mL。

1.2 改进前压载水处理装置及实验方法

实验考察了改进前压载水处理装置的处理能力,装置如图 1所示,进水箱中的压载水经过滤后进入分流装置,分流后的压载水进入圆柱形紫外联合臭氧(UV/O3)灭活单元,UV/O3装置长800 mm,内径100 mm,中心为外径24 mm的石英管,石英管内为UV光源,可拆卸。在整个实验过程中,将紫外强度(0、30、55、75 W)、水流量(200、400、600、800 L/h)及臭氧制取量(300、600、900、1 200 mg/L)三个因素作为影响因子。采用三因素四水平的正交试验法,从全面的试验组别中挑选出16组具有代表性的影响因子组合进行实验,从而考查各个影响因子对实验处理结果的影响。

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图 1 改进前压载水处理装置 Fig. 1 Ballast water treatment device before improvement
1.3 压载水处理装置优化实验

为了测试紫外灯管不同的排布方式对杀菌效果的影响,设计了竖置式(反应器轴向方向布置一根30 W直线型紫外灯管)、横置式(反应器径向方向布置两根15 W直线型紫外灯管,间距20 cm)和环管式(反应器径向方向布置两根15 W环型紫外灯管,间距20 cm)三种不同的灯管排布方式,装置如图 2所示,三种反应器高均为800 mm,内径200 mm,石英管套直径为24 mm,竖置式、横置式和环管式三种紫外灯管的有效长度或周长分别为670、200、376 mm,入水口在下,出水口在上。在紫外强度为30 W、臭氧制取量为300 mg/L的情况下,考察不同水流量(1 000、2 000、3 000 L/h)对大肠杆菌的处理效果。

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图 2 紫外灯管的不同排布方式 Fig. 2 Different arrangements of UV tubes
1.4 BP神经网络模拟仿真

基于BP神经网络具有智能性、稳健性等特点[14],本文利用其对反应器各个影响因子(紫外强度、水流量、臭氧制取量)定量化组合下的运行效果进行预测模拟,从而得出各影响因子对系统处理效果的影响度排序及影响途径,以此确定系统稳定运行的调控对策。利用Matlab平台建立模型来考察各影响因子与结果的非线性映射关系,采用3-6-2的网络结构训练,其中输入层的传递函数设计为对数函数,输入参数分别选取容易量化且具有代表意义和关键控制作用的紫外强度、压载水流量以及臭氧制取量,三个变量既是可控的因子,也是致变因子,输入层中的各个神经元结构负责接收外界输入信息,并继续传递至中间隐含层;中间隐含层的神经元节点数目为6,传递函数采用正切传递函数,其主要任务是根据信息的变化来实现对信息的变换处理;输出层采用纯线性传递函数,输出参数为大肠杆菌及总菌个数。经过577次迭代,当网络总体误差MSE为0.009 987 2,小于0.01时,网络的训练精度达到要求。

1.5 计算流体力学(CFD)模拟仿真

根据船用压载水处理系统的工艺布置与流态特性,选择了最适合的湍流模型对卧式反应器及紫外灯管不同排布方式下的立式反应器进行系统装置结构优化与过程仿真的相关研究。设定紫外装置内流体运动的数学基础为连续性方程和Navier-Stokes运动方程,采用有限体积法,求解不同工艺的紫外装置内部流场的三维湍流问题。为了计算具有实际的可行性,在计算过程中我们对流体的流动状态做了以下假设:不可压缩流体,流体密度为998.2 kg/m3,动力粘度为0.001 003 kg/(m·s)。

流动状态湍流是各向同性的,采用标准k-ε湍流模型[15-16],流场中的流动是单相流,水体不存在温度差异,且假定系统内部流体无热传导现象。进口定义为速度输入;出口流动符合完全发展条件,除了压力之外,其他参量梯度为0;定义管道所有的管壁为静止的无滑移条件,流体与周边没有物质和能量的交换[17]

1.6 TracePro模拟仿真

紫外光强的分布直接影响到紫外反应器的灭菌效果。TracePro是一个建立在实体模型基础上的光学仿真软件[18],本试验利用TracePro的可视化优势,结合数值模拟,直观的得到竖置式、横置式和环管式三种不同紫外灯管布置方式在反应器内的光强分布情况,为紫外反应器的设计和优化提供了有利条件。实验中由于紫外灯管外部套有石英套管,紫外线在穿过套管后才能进入水体,因此将石英套管定为光源。由于反应器所要模拟的光照强度仅限定在紫外段,所以波长为253.7 nm的光线为主要研究对象。在建立的模型中除了光源,其他部分均为水,因此将材料定义为液体,然后根据海水的性质来具体定义液体的参数,让其模拟光在海水中的传播过程。

2 结果与讨论 2.1 改进前压载水处理系统的动态试验研究

实验考察紫外反应器在紫外强度(0、30、55、75 W)、水流量(200、400、600、800 L/h)及臭氧制取量(300、600、900、1 200 mg/L)三个因素四个水平组合下对大肠杆菌及总菌的灭活效果。采用正交试验法共挑选出16组具有代表性的影响因子组合进行实验,其中在紫外线强度为0的情况下,涉及的4组实验结果中大肠杆菌和总菌数都远远的超出了压载水D-2标准,数量太多而无法进行数据统计。其余各组实验结果如图 3所示,当紫外强度在30 W的情况下(图 3(a)),只有一个组合即水流量200 L/h、臭氧制取量600 mg/L时,可以满足D-2标准中对于大肠杆菌的数量要求,其余组别仍然与规定要求有一定的差距,当紫外线强度达到55 W(图 3(b))和75 W(图 3(c))时,8组实验结果中的大肠杆菌均能满足IMO的D-2标准,但紫外强度在75 W的状态下,较紫外强度在55 W状态下对总菌的灭活效率又有了进一步的提高。本实验中当紫外强度为32 W,臭氧制取量为600 mg/L,压载水流量为200 L/h,以及当紫外强度为55 W与75 W时,压载水流量及臭氧制取量的任何水平组合均可以符合排放的标准,说明紫外强度在细菌灭活中具有重要作用。

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图 3 不同灭活条件对细菌灭杀效果的影响 Fig. 3 Effect of different inactivated conditions on the inactivation of bacterial
2.2 基于BP神经网络的预测与仿真

为了考察BP神经网络的泛化能力,在总菌及大肠杆菌的数据中随机抽取了6组不同因子组合下的实际检测数据与模拟过程中的预测值进行对比,结果如图 4所示,可以看出模拟过程中的预测值与实际检测值较为接近,其中总菌最大误差值为7.51%,而最小误差值为0.68%,大肠杆菌最大误差值为6.69%,而最小误差值为1.40%,总体的误差均在8%以内,从总菌及大肠杆菌的模拟情况来看,BP神经网络具有良好的泛化能力、外推能力,因此采用BP神经网络模型模拟实际过程,可以实现在实验条件有限情况下的预估计,并且可以更方便地诊断不同影响因子的组合对设备的影响。

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图 4 细菌预测值与实际检测值对比 Fig. 4 Comparison of bacterial prediction value with actual detection value

由此利用BP神经网络在模拟仿真的基础上对影响因子的权值进行定量分析,从而为识别反应器在实际工作过程中的主要控制因子提供一条快速有效的途径。此过程中使用了分离权值因子法,即在运行过程中将隐含层与输出层之间的权值进行分离,将其与输入层进行关联。经过BP神经网络的分析,如图 5所示,紫外强度、臭氧制取量及水流量三个输入变量的指数RI分别为53.7%、5.8%、40.5%,重要性由大到小依次为紫外线强度、水流量、臭氧制取量。因此在今后的优化中将重点放在提高紫外强度上,以此来提高设备的灭活效果,更好地满足IMO的相关处理准则。

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图 5 影响因子相对重要性指数 Fig. 5 The relative importance of the impact factors
2.3 基于CFD对改进前压载水处理系统流体流态的模拟仿真

利用CFD对紫外灭活单元在四个不同流量(50、100、150和200 L/h)下进行了流场仿真,结果如图 6所示。四个流量均在进水口和出水口附近速度变化较快,速度梯度较大,在流量为50 L/h时,当水流通过进水口遇到紫外线灯管后形成上下两个涡流,随后沿径向流向反应器内壁,当水流到达出水口附近时,由于反应器末端壁面的阻挡水流开始向反应器的上下壁面流动,并在出水口的上下两侧形成部分回流。与进水50 L/h的流量相比,流量为100 L/h时的流速显著增加,因此水流从进水口进入反应器后没有形成涡流,直接沿径向流向反应器内壁,但随着流速的逐渐下降,在反应器中段再次形成涡流。当流量为150 L/h和200 L/h时,流速的增大使得不论在反应器的前部、中部、后部都没有涡流的形成,当水流进入反应器后,径向截面上进口处水流得到完全混合,水流在反应器中的轴向上成推流,没有短流和前后返混。因此在低流量下水流进入反应器后会形成部分涡流,在更低的流量下还可能出现反应器内不满流的情况,这对整个反应器的灭活效率有所影响。随着流量的不断增大,反应器内部水流主体方向基本成推流状态,此时径向方向水流有一定的混合效果。但流量较大时,细菌的水力停留时间过短,这会造成紫外等灭活单元杀菌不彻底,因此这种卧式反应器在工艺上存在一定的缺陷,在接下来的优化设计中将主反应器改为立式。

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图 6 不同流量下紫外灭活单元内部流速分布矢量图 Fig. 6 Vector distribution of the UV inactivation unit under different flow rates
2.4 基于CFD及Tracepro的压载水处理系统优化仿真

根据前期BP神经网络的模拟结果得到了紫外强度在影响因子方面占主导地位。因此在接下来的优化模拟中,将采用CFD和Tracepro模拟仿真方法,对立式反应器内紫外灯管在不同排布方式下进行内部流态和紫外光强分布的仿真研究,从根本上对船用压载水处理系统进行优化设计。

在计算结果收敛的基础上,对紫外灯管为竖置式、横置式和环管式的三种反应器在不同流量下内部流态进行仿真模拟,如图 7所示结果相类似,在流量为1 000、2 000、3 000 L/h时三种反应器在进水口处和出水口处的速度变化均较快,速度梯度较大,进水口处最大流速分别达到0.88、1.76和2.64 m/s,随后逐渐下降,水流在到达紫外灯管底部时流速趋于稳定,在水流的主体方向上,流态为推流,在径向方向上,水流状态完全混合,当到达出水口时,出水口处最大速度分别为0.77、1.55和2.32 m/s,从仿真结果来看,在不同流量下竖置式、横置式和环管式紫外灯管的布置方式对反应器内部的水流流态影响不大,因此实验中基本可以忽略因灯管排布方式带来的反应器结构不同对杀菌效果产生的影响。

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图 7 不同流量下三种反应器的速度分布图 Fig. 7 The velocity distribution of three reactors under different flow rates

紫外光强的分布直接影响到紫外反应器的剂量分布及灭菌效果。本试验利用TracePro的可视化优势,结合数值模拟,直观的得到竖置式、横置式和环管式三种不同排布方式的紫外灯管在反应器内的光强分布情况。在紫外强度均为30 W的情况下结果如图 8所示,竖置式反应器中心位置的紫外光强明显高于其他部分,这可能造成反应器内壁附近紫外辐射剂量不足,反应器内壁附近杀菌效果不够理想,因此竖置式反应器紫外分布不够均匀;横置式反应器的紫外光强分布均匀,在整个反应器径向截面上无死角,各个方向的压载水都可以受到相同大小的紫外线辐射;环管式反应器紫外线光照分布虽然比较均匀但紫外辐射密度过小,强度过低,会造成整体杀菌效果不强,因此紫外灯管与水流成错流的横置式排布最理想。

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图 8 三种反应器的紫外光强分布 Fig. 8 Distribution of UV intensity in three reactors
2.5 紫外灯管不同排布方式对压载水处理效果的比较

为了验证紫外灯管不同排布方式对于灭菌效果的影响,将竖置式、横置式和环管式三种反应器在紫外强度为30 W,水流量分别为1 000、2 000、3 000 L/h条件下灭活大肠杆菌的效果进行了对比。如图 9所示,紫外线灯管不同的排布方式在处理效果上存在着很大的差异,在三种反应器中,只有紫外线灯管排布方式为横置式的反应器在三个流量下均能够达到国际海事组织所要求的D-2排放标准,因此,紫外线灯管排布方式为横置式的反应器的处理效果最佳,其次为紫外线灯管排布方式为竖置式的反应器,紫外线灯管排布方式为环管式的反应器的杀菌效果最差,这和仿真得到的结论一致。

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图 9 三种反应体系对大肠杆菌灭活效果的对比 Fig. 9 Inactivation profiles of E. coli for the different processes
3 结论

1) 总菌及大肠杆菌的实验灭活结果与BP神经网络的模拟结果较为接近,两者的最大偏差为7.51%,最小偏差为0.68%,BP神经网络可以实现在实验条件有限的情况下对实验结果进行预估计。在此基础上,得到三个可控因子的相对重要性排序依次为紫外线强度、流量、臭氧制取量。

2) 立式反应器在水流主体方向上流态为推流,在径向方向上能够完全混合,基本可以满足使紫外线辐照分布均匀的水力条件。

3) 紫外灯管横置式反应器的紫外光强分布最均匀,在整个反应器径向截面上无死角,各个方向的压载水都可以受到相同大小的紫外线辐射,且剂量合适。

本研究旨在开发新型反应器过程中,利用仿真模拟和人工神经网络结合技术,进行反应器主控参数的优化与数据模拟、调控,确定系统的优化工艺参数和最佳调控对策,进一步提高该系统运行的可预见性、可控制性,从而提高压载水处理水平与处理能力,使“灰箱”部分透明化。

参考文献
[1]
党坤. 船舶压载水管理公约现状及履约建议[J]. 中国远洋航务, 2015(2): 62-63.
DANG Kun. Status and compliance recommendations of ballast water management convention[J]. China maritime, 2015(2): 62-63. DOI:10.3969/j.issn.1673-6664.2015.02.016 (0)
[2]
杜还, 张小芳, 张芝涛, 等. 中国近海入境船舶压舱水输入特征与风险分析[J]. 海洋通报, 2016, 35(1): 112-120.
DU Huan, ZHANG Xiaofang, ZHANG Zhitao, et al. Input characteristics and risk analysis of ballast water in entry ships at China's offshore sea area[J]. Marine science bulletin, 2016, 35(1): 112-120. (0)
[3]
TAO Ping, XU Yuanlu, ZHOU Yichen, et al. Coal-based carbon membrane coupled with electrochemical oxidation process for the enhanced microalgae removal from simulated ballast water[J]. Water, air, & soil pollution, 2017, 228(11): 421. (0)
[4]
MAMLOOK R, BADRAN O, ABU-KHADER M M, et al. Fuzzy sets analysis for ballast water treatment systems:best available control technology[J]. Clean technologies and environmental policy, 2008, 10(4): 397-407. DOI:10.1007/s10098-007-0130-7 (0)
[5]
CEBI S, CELIK M. Assessment of technology options for ballast water treatment onboard merchant ships based on information axioms under fuzzy environment[C]//Proceedings of the 38th International Conference on Computers and Industrial Engineering. Beijing, China, 2008: 652-657. (0)
[6]
U.S. Environmental Protection Agency Office of Water. Ultraviolet disinfection guidance manual[R]. EPA 815-R-06-007. Washington, DC: EPA, 2006. (0)
[7]
NAUNOVIC Z, PENNELL K G, BLATCHLEY Ⅲ E R. Development and performance of a fluence rate distribution model for a cylindrical excimer lamp[J]. Environmental science & technology, 2008, 42(5): 1605-1614. (0)
[8]
LIU Dong, WU Chin, LINDEN K, et al. Numerical simulation of UV disinfection reactors:evaluation of alternative turbulence models[J]. Applied mathematical modelling, 2007, 31(9): 1753-1769. DOI:10.1016/j.apm.2006.06.004 (0)
[9]
侯月晖, 冯丽娟, 张大海, 等. 船舶压载水处理方法研究进展及应用[J]. 环境科学导刊, 2018, 37(S1): 90-94.
HOU Yuehui, FENG Lijuan, ZHANG Dahai, et al. Research status of ballast water treatment technologies and system[J]. Environmental science survey, 2018, 37(S1): 90-94. (0)
[10]
刘畅, 傅祥棣, 李俊霞, 等. 基于Fluent的压载水UV杀菌装置的优化及仿真[J]. 舰船电子工程, 2018, 38(7): 80-84.
LIU Chang, FU Xiangdi, LI Junxia, et al. Optimization and simulation of UV processing device for ballast water based on fluent[J]. Ship electronic engineering, 2018, 38(7): 80-84. DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2018.07.020 (0)
[11]
XU Chen, RANGAIAH G P, ZHAO Xiusong. A computational study of the effect of lamp arrangements on the performance of ultraviolet water disinfection reactors[J]. Chemical engineering science, 2015, 122: 299-306. DOI:10.1016/j.ces.2014.09.041 (0)
[12]
张光辉. UV消毒MBR出水及反应器水力特性和UV剂量计算的研究[D].天津: 天津大学, 2006.
ZHANG Guanghui. Study on disinfection of MBR effluent and reactor hydraulic characteristics and calculation of UV dose[D]. Tianjin: Tianjin University, 2006. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10056-2008182021.htm (0)
[13]
ELYASI S, TAGHIPOUR F. Simulation of UV photoreactor for water disinfection in Eulerian framework[J]. Chemical engineering science, 2006, 61(14): 4741-4749. DOI:10.1016/j.ces.2006.03.010 (0)
[14]
曲朝阳, 计超, 郭晓利, 等. 基于传递函数自我优化的BP网络算法改进[J]. 电测与仪表, 2014, 51(11): 56-59, 64.
QU Zhaoyang, JI Chao, GUO Xiaoli, et al. BP neural network algorithm improvement based on transfer function self-optimization[J]. Electrical measurement & instrumentation, 2014, 51(11): 56-59, 64. DOI:10.3969/j.issn.1001-1390.2014.11.012 (0)
[15]
胡坤, 李振北. ANSYS ICEM CFD工程实例详解[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2014: 151-155.
HU Kun, LI Zhenbei. Detailed explanation of engineering examples of ANASYS ICEM CFD[M]. Beijing: Posts & Telecom Press, 2014: 151-155. (0)
[16]
徐仲, 陈国桢, 苏婷, 等. 紫外/臭氧复合压载水处理系统的建立与运行[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2018, 50(2): 100-103.
XU Zhong, CHEN Guozhen, SU Ting, et al. Establishment and performance of the O3/UV pilot-scale ballast water treatment[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2018, 50(2): 100-103. (0)
[17]
陈宁, 孙玉科. 纳米TiO2光催化和紫外线辐照法相结合杀灭压载水中藻类模拟实验研究[J]. 船舶工程, 2012, 34(2): 96-99.
CHEN Ning, SUN Yuke. Simulation study of killing algae in ballast water by the combination of nanometer TiO2 photocatalysis and ultraviolet irradiation[J]. Ship engineering, 2012, 34(2): 96-99. DOI:10.3969/j.issn.1000-6982.2012.02.026 (0)
[18]
易瑔, 孙先知, 杨建昌, 等. 高能激光与K9玻璃相互作用仿真实验研究[J]. 激光与红外, 2017, 47(7): 808-812.
YI Quan, SUN Xianzhi, YANG Jianchang, et al. Simulation research on the interaction between high-energy laser and K9 spectralite[J]. Laser & infrared, 2017, 47(7): 808-812. DOI:10.3969/j.issn.1001-5078.2017.07.004 (0)