杜马斯定氮仪验收关键环节探究

杜马斯定氮仪是利用杜马斯高温燃烧法对样品中氮含量进行检测的一个专用化学分析仪器。主要讨论了在验收D100杜马斯定氮仪时,根据仪器生产企业的一般交货验收规定、验收用相关标准、仪器运行稳定性数理统计等,探究了杜马斯定氮仪含氮量检测的相关验收关键技术要求,为今后仪器验收工作探索了一些有益的经验。     

基于系统稳定性的燃煤发电机组综合对标评价方法研究与实践

对标管理方法在电力行业应用普遍，但传统火电机组对标方法由于指标覆盖面窄、数据利用不充分等原因而存在明显的局限性。对此，本文提出了燃煤发电机组稳定性对标评价的方法，确立了以过热蒸汽系统、再热蒸汽系统、冷端系统、烟风系统以及燃烧系统为主的系统集合，并用层次分析法根据各系统的特点进行了权重分配计算。筛选了各分系统的特征参数子集，根据重要程度进行了评级，最终形成燃煤机组综合对标评价体系。以某电力公司14台机组为例，计算了机组运行稳定性指标，对各机组的稳定性进行了评价，采用综合对标法进行排名。计算结果表明:本文所研究的综合对标法有着效率高、评价全面、结果清晰等特点，该方法在多台机组的应用中效果良好，有效地反映了各机组的稳定性运行情况，对提升燃煤机组生产管理水平起到了积极作用。     

基于Smith预估模糊PID的电镀废水处理系统改进

为解决以pH值和ORP为期望的电镀废水处理系统存在的测量误差大和试剂投放精度低等问题,设计带基准校验的pH值和ORP测量模块,应用Smith预估补偿和模糊控制整定PID参数,优化控制试剂投放。模块采用升降电极间歇测量pH值和ORP,避免油污等黏附增大测量误差,带Smith预估补偿的模糊PID能优化电镀废水处理系统的动态性能,实现对电镀废水和所需试剂的精细化管理。仿真与应用效果表明,电镀废水处理系统的动态响应得到明显改善,试剂消耗降低,水污染物排放低于国家标准限值。     

基于泛在物联网技术的采集性能提升技术研究

为解决传统配用电通信技术存在的容量小、组网能力弱、实时性差等问题,充分应用泛在物联网技术,应用新技术、新思路。介绍了LTE230电力无线配用电通信网技术的组成、特点和应用尝试,并解决以上问题。     

聚氨酯分散剂在液体靛蓝制备中的应用

采用异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚乙二醇200、400、600、800(PEG200、PEG400、PEG600、PEG800)、2,2-二羟甲基丙酸(DMPA)、1-苯基-1,2-乙二醇、中和剂三乙胺(TEA)、甲乙酮肟等为原料,制备了一种阴离子聚氨酯分散剂.通过FTIR、GPC、TG表征了分散剂的结构与性能.利用自制的分散剂采用研磨法制备了液体靛蓝分散液,以液体靛蓝分散液粒径、离心稳定性、储存稳定性为指标,探讨了分散剂链长、用量对分散液性能的影响.结果表明,研磨1 h后,以PEG400为软段合成的聚氨酯分散剂用量为染料质量的60％时制备的液体靛蓝粒径为277.1 nm,1000 r/min离心稳定性达到93.98％,3000 r/min离心稳定性为51.13％,常温放置7 d后粒径变化在20 nm以内,染色后织物的颜色深度(K/S)为10左右,约是粉状靛蓝染色K/S的2倍,染色织物的颜色性能并未改变,SEM显示分散体颗粒大小分布均匀,与分散剂甲基萘磺酸钠的甲醛缩合物(MF)和木质素85A相比,其分散体系稳定性差别不大.     

井工转露天采区顶板厚度不足诱发滑坡问题研究

井工转露天开采是安全生产遇到的新问题。以紫金山金铜矿为背景，利用数值模拟法系 统研究了井 工转露天开采工况下顶板厚度从 68 m 逐渐减小至 44 m 时顶板的安全性，界定出顶板最小安 全厚度为 45 m。同时 系统研究了顶板厚度变化对上部边坡应力场的影响特点，得出随着顶板变薄坡脚处塑性破坏区 增大，导致边坡稳 定性变小的规律，并通过边坡稳定性分析计算验证其正确性。因此在井工转露天开采过程中， 为了确保安全生产 需要确保顶板有足够的厚度，避免作业设备和工作人员坠入老井采区及滑坡灾害发生。     

射频电缆的幅相稳定性测试研究

对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.