CWD2005热值分析仪在套筒窑燃烧系统的应用

本文主要介绍了CWD2005型热值分析仪的系统构成、测量原理,在京唐公司5座套筒窑燃烧系统及煤气混合站的应用,并结合其在线多年的使用、维护经验,针对其常见故障处理,总结出保证热值仪稳定运行、测量精准的几点注意事项。     

矿粉颗粒表面微观形貌对过滤性能的影响

为研究矿粉表面微观形貌对过滤性能的影响,将-200目80%的5种不同的铁精矿粉A、B、C、D、E在过滤压力0.06 MPa、过滤时间3 min的条件下进行过滤试验;并测定5种铁精粉的最大分子水和最大毛细水,用扫描电镜观察其微观形貌。试验结果表明:5种矿粉的滤饼水分、最大分子水和最大毛细水由大到小依次均是A、B、C、D、E,并且与矿粉的表面微观形貌密切相关。矿粉颗粒表面粗糙,吸附较多细小颗粒,其比表面积和表面能较大,毛细管作用较强,所含的最大分子水和最大毛细水较大;毛细管作用强使得过滤速率降低,毛细水的脱除难度增大,最终导致滤饼水分较高。     

早强剂对固结粉胶凝材料混合骨料充填体强度的影响

为实现废石和固结粉胶凝材料在金川矿区充填采矿中的应用，首先开展了不同配比废石—棒磨砂混合骨料粒径级配分析，获得废石与棒磨砂配比为4∶6混合骨料的堆积密实度为0.635和泰波幂指数n为 0.591；然后，针对废石含量为10%~50%的混合骨料，分别开展了添加和不添加早强剂的固结粉胶结充填体强度试验。结果表明：充填体强度随着废石含量增加呈现先提高后降低趋势。当废石含量为40%，料浆浓度为 79%~81%时，不添加早强剂的固结粉胶结充填体3、7、28 d平均强度分别达到1.23、3.79、5.98 MPa，其早期强度低于矿山设计强度；添加早强剂时，胶结充填体3、7、28 d平均强度分别达到1.55、3.34、6.46 MPa， 满足金川矿区下向分层进路胶结充填采矿作业对胶结充填体强度的要求。由此确定，胶砂比1∶5、废石∶棒磨砂4∶6、浓度79%~81%、添加1%早强剂的固结粉胶凝材料混合骨料可在金川矿区推广应用。     

最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。     

基于差分隐私的混合位置隐私保护

针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。     

顺南超深水平井分段完井管柱优化设计方法

针对塔中北坡顺南超深水平井的超高压、超高温特性及管柱设计矛盾突出问题,提出了一套用于超深水平井分段完井管柱的优化设计方法。对塔中北坡顺南某超深水平井的井筒压力、温度分布及油套管安全系数进行计算,并对完井管柱的尺寸、完井液密度和封隔器位置等参数进行优选,有针对性地制定了解决管柱设计难题的对策,完成管柱组合优化设计,得到了不同工况下的施工控制参数:在50 MPa平衡套压下,低挤酸液时最大泵压不得超过74 MPa;压裂排量为7m3/min时,预测泵压110 MPa;假设日产纯气20×104m3,预测油压53 MPa,不需平衡套压;关井时预测油压68 MPa,不需平衡套压;开采后期产能衰竭,纯气油压不低于14 MPa。基于优化完井管柱组合,对封隔器进行校核可知,各工况下悬挂封隔器和分段裸眼封隔器性能均满足设计要求。研究结果对类似完井管柱的优化设计有很好的借鉴作用。     

基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差值较小的类簇进行合并处理。实验结果表明,与QRD算法相比,f-QRD算法能够有效减少类簇数目并提高聚类准确率。