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随着我国经济实力不断提升,化工行业的发展速度也在不断加快,越来越多的新技术被应用在整个生产过程当中。如何确保化工生产的安全,就成为了很多人关注的问题。化工生产安全问题研究,将会对保证生产质量,维护工作人员生命安全起到关键作用,对社会发展产生积极向上的意义。本文将会结合实际工作经验和化工工艺中可能涉及的安全隐患进行分析和讨论,为化工生产的安全维护提供工作帮助和支持。进一步提高化工工艺危险识别和控制能力,保证化工企业的安全生产。 相似文献
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针对传统气动扳手冲击大、拧紧力矩不稳定、手动操作劳动强度大以及活塞部件装配过程中弹簧与活塞易剐蹭的问题,研制一种汽车制动主缸活塞部件拧紧工装设备。设备结构为双工位形式,左工位使用伺服电机搭配转矩传感器实现活塞部件的装配拧紧及拧紧力矩检测,与此同时,右工位应用位移传感器技术对活塞总成的半高尺寸进行检测,并实时把拧紧力矩和半高尺寸值显示在操作屏上。该活塞部件拧紧机具有拧紧力矩可观测、效率高、模块化、安全可靠、操作方便等特点,具有较高的应用价值。 相似文献
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铁煤集团大兴矿(以下简称"大兴矿")2019年产240万t,井田位于铁法煤田的西南角,火成岩侵入及地质构造复杂,煤层破坏程度严重[1-2]。受火成岩影响,煤层瓦斯含量大幅增加[3-4],渗透性能差,力学强度低,煤的含水率低,自然发火期较短,是煤与瓦斯突出矿井。在采煤过程中,防治自然发火是重中之重,综采设备在设计初期未考虑实施灭火的操作空间,为此,笔者提出通过改造综采设备增加实施灭火的操作空间,降低出现自然发火灾害时防治的难度,保证采煤安全。 相似文献
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在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。 相似文献