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1.
大型原油储罐腐蚀原因分析及防护对策 总被引:1,自引:0,他引:1
本篇分析了大型原油罐产生腐蚀的原因,提出了涂料防腐方案,支柱对应处底板增焊不锈钢板等防护措施,罐底板采用涂料与阴极保护的联合保护方案。 相似文献
2.
球磨机衬板材料及热处理工艺 总被引:1,自引:0,他引:1
对传统的中碳低合金耐磨铸钢的化学成分和热处理工艺进行了优化设计 ,使新材料具有较高的强度、硬度和韧性 ,因而抗冲击、抗疲劳、抗磨损性能良好。实际应用表明 ,用此种材料代替油淬和风冷中碳低合金耐磨铸钢 ,不仅生产成本低 ,而且在矿山、电力球磨机制粉等工矿条件下 ,其使用寿命长 相似文献
3.
目的:提供一种后脱羧协同超临界萃取制备大麻二酚(CBD)的方法.方法:工业大麻花叶预处理及干燥后进行二氧化碳超临界萃取.萃取温度为20~50℃,压力为10~30 MPa,二氧化碳流量为500~900 kg·h-1,时间为1~4 h.萃取物经过前处理后进行脱羧.脱羧后的CBD粗油通过分子蒸馏及高效液相色谱纯化,真空浓缩,结晶,制得高纯度CBD晶体.结果:与脱羧前相比,脱羧后CBDA含量明显降低,转化率在75%以上.制得的成品CBD晶体纯度均在99.7%以上,平均质量分数为99.86%.结论:脱羧协同二氧化碳超临界萃取可提高CBD提取效率、降低生产成本,适合工业化大规模生产. 相似文献
4.
针对低阶煤表面含氧官能团多,传统浮选药剂分选效果较差的难题,采用阴离子表面活性剂十二烷基苯磺酸钠(SDBS)作为浮选促进剂开展了低阶煤浮选试验研究。通过单因素条件试验,确定适宜的柴油和SDBS用量分别为6~9 kg/t和800~1 500 g/t,仲辛醇与柴油用量比为1∶10~1∶5。在此基础上,采用响应面法对柴油、仲辛醇和SDBS的用量进行优化,优化试验结果表明,柴油、仲辛醇、SDBS之间存在交互作用,其主效应关系为:SDBS柴油仲辛醇,并获得了以浮选完善度为响应值的二阶回归方程,确定了柴油、仲辛醇、SDBS的最佳用量分别为8. 57 kg/t、1. 28 kg/t、1 307 g/t,此时浮选完善度的理论值为24. 16%,在最优药剂用量条件下开展了浮选验证试验,获得的浮选完善度为23. 98%,与响应面法得到的理论值基本相符,表明采用响应面法优化药剂制度准确可行。XPS宽程扫描检测结果表明,低阶煤表面的氧碳比为1. 40%,吸附SDBS、柴油和柴油+SDBS后,氧碳比分别降至1. 26%、1. 12%和1. 01%; XPS C1s分析结果表明,低阶煤表面的C—C/C—H基团含量为66. 47%,吸附SDBS、柴油和柴油+SDBS后,分别提高到72. 60%、75. 13%和77. 12%;吸附前后,低阶煤表面含氧官能团含量均明显降低,C—O基团含量由吸附前的16. 59%分别降低至15. 71%、14. 66%和12. 71%,C O基团由10. 09%分别降低至7. 70%、4. 23%和5. 64%,O C—O基团由6. 85%分别降低至3. 99%、5. 98%和4. 54%。XPS检测结果表明,将柴油和SDBS复配使用,作用效果优于单独使用柴油和SDBS。SDBS作为促进剂时,低阶煤表面C—C/C—H基团含量的增加以及含氧官能团含量的降低,表明SDBS与低阶煤表面发生了以氢键吸附为主的物理吸附,实现了对低阶煤表面含氧官能团的有效覆盖,同时,SDBS中的C—C/C—H基团暴露在低阶煤表面,增强了低阶煤表面的疏水性,有利于改善低阶煤泥的可浮性。 相似文献
5.
6.
介绍了乙烯法聚氯乙烯生产中的节能降耗措施,包括母液水回用,蒸汽冷凝水回用,聚合釜搅拌增加变频器,冷凝水热量回收等。 相似文献
7.
流化催化裂化(FCC)油浆外甩量通常超过5%,需要脱固处理得到澄清油再利用。本文分析得出了向延迟焦化、溶剂脱沥青、减压蒸馏、加氢等重质油加工装置直接掺炼,局限性较大;利用减压蒸馏、溶剂抽提、超临界流体萃取等工艺,对澄清油“掐头去尾”,分离组分可生产针状焦、环保橡胶填充油、沥青树脂以及碳素纤维等高附加值产品。油浆组分通过延迟焦化制备针状焦,是工业化应用主体方向,但国内产品质量与国外尚有很大差距;油浆制备环保橡胶填充油,在降低环保橡胶油多环芳烃(PCA)和8种危害性稠环芳烃(PAHs)分别至3%和10mg/kg以下的同时,必须提高芳碳率(CA)值至10%以上来保持橡胶相容性,其收率及生产成本是工业化应用推广的制约因素。 相似文献
8.
本文采用B/S三层网络体系结构,在VS.NET环境下,用SQL Server 2005构建数据库,通过ADO.NET实现与数据库的连接,使用ASP.NET结合VB.NET设计Web应用程序,开发了装备管理信息系统。该系统能够及时呈现装备的动态信息,对于提高装备管理工作的信息化、现代化水平具有一定的工程应用价值。 相似文献
9.
传统的选修课系统存在结构性的不足和缺憾,为了避免高校学生盲目的选择选修课程,本文利用改进的协同过滤算法对高校学生进行个性化的选课推荐.本文首先介绍了两种推荐算法,并着重介绍基于协同过滤的推荐算法,并分析了两种算法的优缺点,最后针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法,即在协同过滤中加入基于内容的因素来解决这个问题.这种改进的协同过滤算法避免了传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,以学生为本推荐适合学生的课程,满足学生学习的个性化要求. 相似文献
10.