钛基Ce掺杂SnO_2-RuO_2电极的制备及其对焦化废水的电解处理

采用溶胶-凝胶法制备了经稀土元素Ce掺杂改性的Ti/RuO_2-SnO_2-Ce电极,利用SEM、XRD、EDS等分析方法对电极表面的形貌、物相和涂层成分进行了表征,利用CV曲线、LSV曲线等检测手段对电极的电化学性能进行了测试。以Ti/RuO_2-SnO_2-Ce电极为阳极,钛板为阴极,构建电化学氧化反应装置,并采用其对焦化废水进行电解处理。结果表明,Ti/RuO_2-SnO_2电极经稀土Ce改性后极板表面活性位点数量明显增大,金属涂层的结晶化程度明显增强,电极的催化氧化活性显著提高。室温条件下,保持pH值为7.83,在电流密度为30mA/cm~2,电解时间为30min时,焦化废水经电解处理后COD去除率可达91.63%,TOC去除率可达66.22%,UV254值下降到0.921。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

轧制速度对AZ31镁合金管材冷轧成形的影响

轧制速度是三辊式冷轧成形过程中关键的工艺参数，决定其力学特征及温升情况。基于此，本文以冷轧AZ31镁合金管材为研究对象，通过全流程数值仿真计算，对比分析不同轧制速度在各特征变形段对等效应力、等效塑性应变及节点温度的影响规律。结果表明，等效应力、等效塑性应变及节点温度均随轧制速度的增大而增大。通过元胞自动机模型及实验等手段，探明了晶粒在轧制过程中产生连续再结晶并细化的初步组织演变规律；对比分析实验与模拟结果并结合多方面因素，得到800mm/s的轧制速度可以更好的满足工艺要求的结果，为冷轧镁合金管材轧制速度的选择提供依据。     

某低品位铜铅锌多金属硫化矿选矿工艺研究

某低品位铜铅锌多金属硫化矿的原矿品位分别为Cu 0.47%、Pb 1.236%和Zn 0.891%。矿石中铜铅锌有用矿物的嵌布粒度较细且共生关系较复杂。试验着重探讨了磨矿细度、浮选捕收剂和调整剂的优化,在解决矿物有效解离的前提下,提高铜铅锌浮选分离的选择性。当原矿磨矿细度为-0.074mm占80%时,采用乙硫氮作捕收剂,石灰、硫酸锌和亚硫酸钠作调整剂,粗选获得的铜铅混合粗精矿再磨至-0.043mm占81.31%后,经两次精选获得铜铅混合精矿。铜铅混合精矿采用活性炭脱药,亚硫酸钠和CMC组合抑铅,Z200浮选铜,实现了铜铅分离。铜铅混合浮选尾矿,采用硫酸铜活化,丁基黄药作捕收剂,浮选获得锌精矿。最终浮选指标为:铜精矿的铜品位27.26%,铜回收率80.62%;铅精矿的铅品位59.35%,铅回收率85.20%;锌精矿的锌品位41.14%,锌回收率为82.74%。为该低品位铜铅锌多金属硫化矿资源的开发利用提供了可行的技术方案。     

机制砂混凝土耐磨性的主要影响因素分析及多因素计算模型

本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R₃>压碎值R₂>粗糙度R₁>抗压强度R₅>石粉含量R₄>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

我公司延长耐火砖寿命的工艺管理措施

正0引言我公司有两条2 500 t/d的熟料生产线,于2000年先后投产,现正常生产,随着近年来对耐火材料使用的技术攻关和精心管控,烧成带窑砖使用寿命超过40个月。下面就我公司的延长耐火砖寿命的工艺管理措施进行介绍,供借鉴研讨。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

产品族设计与供应商的订单分配关联优化研究

针对统一采购情形下产品族设计与供应商订单分配问题,提出了一个以产品族利润最大为目标,满足产品配置要求、供应商最小订单数量等约束的产品族设计与供应商订单分配关联优化模型,并开发了一种自适应遗传算法对模型进行求解。为了防止由于优化问题中存在的订单等式约束导致算法产生大量不可行的染色体,给出了一种按比例分配订单的染色体编码与解码方法。同时算法设计了自适应的交叉方式与变异方式尽可能避免陷入局部最优解。最后通过一个实例验证了所提优化方法和求解算法的有效性。     

某进口固体废物“铁精粉”的鉴别方法探析

为了确保不进口污染环境的固体废物，针对某冒充铁精粉的进口固体废物，通过外观、成分、物相分析进行了系统的鉴别。确定样品主要为经研磨加工的氧化铁皮，属于禁止进口的固体废物——轧钢产生的氧化皮。