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1.
我公司1#生产线的窑头使用布袋收尘器,型号:HMMC391-4×4,处理风量:1 350 000 m3/h,过滤风速<0.9 m/min,收尘器风室4 排×4 列。投入使用3个月后停机检查,发现第一排4 个风室的滤袋较多底部被磨穿,主要集中在灰斗四周的前3 环区域,前两排风室其他位置的滤袋也较多出现异常磨损,但后
两排风室的滤袋却完好无损。 相似文献
2.
采用气质联用法检测复合包装膜袋中芥酸酰胺在4种模拟物中(水、4%乙酸、20%乙醇和95%乙醇)的迁移量,并研究其影响因素.迁移试验所得的模拟物浓缩至干后用无水乙醇定容,外标法定量.结果表明,芥酸酰胺在浓度为0.2~4.0 mg/L范围内线性关系良好,相关系数为0.9991,检出限为0.05 mg/kg,回收率为90.8%~95.0%,RSD值为1.81%~3.85%.迁移条件一致时,芥酸酰胺在95%乙醇中的迁移量最大;样品中芥酸酰胺的残留量越大,同等条件下其向食品模拟物的迁移量就越大. 相似文献
3.
目的 通过对广泛使用的PBAT–PLA生物降解膜袋在受控需氧堆肥条件下的降解机制研究,为生物降解塑料的大规模推广提供重要理论基础。方法 根据GB/T 19277.1—2011,在(58±2)℃需氧条件下,对PBAT–PLA膜袋进行为期160 d的生物降解测试(即工业堆肥),并以常见的可降解材料微晶纤维素作为参比样品。对降解前后的材料进行红外、扫描电镜、能谱分析,并结合其所在堆肥样本的脂肪酶活性,从多角度探寻降解机制。结果 PBAT–PLA膜袋与微晶纤维素所在的堆肥脂肪酶活性都达到空白堆肥的3倍以上。红外显示由微晶纤维素水分子吸附、糖环打开、基团氧化形成的吸收峰加强,PBAT–PLA膜袋中的酯键峰明显减弱;扫描电镜发现降解的PBAT–PLA膜袋表面覆盖了微生物膜;能谱分析发现,碳元素大幅减少,氧元素增加。结论 微生物在PBAT–PLA膜袋表面生长形成生物膜,分泌大量脂肪酶,水解PBAT–PLA的酯键,使聚合物降解为不同链长的中间体或小分子,同时伴随着氧化,随后被作为碳源,在相关微生物体内被代谢利用,形成最终产物。 相似文献
4.
北极地区战略地位的提高促进了极区各种应用的快速发展,冰下水声通信成为其中一个热点问题。为了研究冰下单载波水声通信性能,在黄海冰区开展冰下试验。重点分析了内嵌锁相环的多通道判决反馈均衡(Multi-channelDecision Feedback Equalization, M-DFE)技术在冰下水声通信中抗多途时延的能力,研究比较了改进比例归一化最小均方(Improved Proportional normalized Least Mean Square, IPNLMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的均衡性能。试验结果表明IPNLMS和RLS都能克服信道多途效应带来的影响。在牺牲计算复杂度的前提下,RLS具有更好的均衡效果,M-DFE在冰下环境中能够有效消除码间干扰。 相似文献
5.
摘 要:为了提高码索引调制(code index modulation,CIM)系统的传输效率,提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出(single input single output,SISO)的广义正交码索引调制(generalized orthogonal code index modulation,GQCIM)系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息,但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制,同时充分利用了调制符号的正交性,增加扩频码索引以传输更多的额外信息位,提高了系统的传输效率。此外,分析了GQCIM系统的理论性能,推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能,对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下,结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统,如广义码索引调制(generalized code index modulation,GCIM)系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided quadrature spatial modulation,CIM-QSM)系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided spatial modulation,CIM-SM)系统、脉冲索引调制(pulse index modulation,PIM)系统。 相似文献
6.
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针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法. 相似文献