选煤厂煤炭除尘系统设计

煤炭在运输和原煤筛分破碎过程中,由于冲击、下落、振动、破碎等原因,产生大量的粉尘。目前,由于没有安装有效的除尘装置以及现有除尘系统在设计方面存在很多不足。我国大部分选煤厂粉尘排放严重超标。因此,如何加强选煤厂粉尘治理工作越来越受到火电厂、选煤厂等厂家的重视,本文对此展开探讨。     

针对哈密地区某动力煤选煤厂的工艺环节的探讨

结合考虑国内动力煤选煤厂发展的综合情况,充分考虑本选煤厂的煤质情况,简要说明本选煤厂的工艺环节的设计思路,为同类型的选煤厂提供一定的经验借鉴。     

连铸结晶器内钢液流场的水模型试验

采用物理模拟的方法研究连铸结晶器中钢液在不同拉速、浸入深度和水口结构情形下的流动情况。通过流场显示技术分析现有水口的问题,设计了四种水口结构,并且进行了对照试验。试验结果证明:合理的水口结构可以很好的减低冲击深度,随着拉速的增大,冲击深度增加,而浸入深度对冲击深度的影响不大。     

石粉替代水泥掺量对砌筑砂浆收缩性能的影响

试验研究了石粉等量替代水泥后砌筑砂浆的干缩性能的影响,结果表明采用适量的石粉等量替代水泥可以有效减小砂浆的收缩值,对砂浆早期干缩性能影响更为显著;影响效果随着水灰比的减小而增大.分析了水灰比和石粉取代水泥量对砂浆收缩性能影响的相关关系,可供工程应用选取最佳水灰比和石粉掺量.     

手势识别中的图像预处理技术研究

在手势识别过程中,当获取到的手势信息转换成可用计算机处理的数字图像时,手势图像在生成,传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响,手势图像的画质将会因噪声而在不同程度上出现畸变,因此需要先对图像进行预处理。图像预处理的过程包括图像平滑和图像二值化,本文分别对多种平滑技术和二值化方法进行了研究和实验对比,为手势识别过程中的手势分割和特征提取提供了有效的数据样本。     

小波神经网络在MC-CDMA多用户检测技术中应用研究

对多载波码分多址(MC-CDMA)系统的干扰受限问题,提出了利用小波变换良好的时频局部特性和神经网络的良好自学习能力,提高多用户检测性能的原理。同时为解决网络权值和参数修正进化缓慢并且容易陷入最小的问题,采用增加动量项的方法提高网络学习效率。建立了基于小波神经网络的多用户检测器并应用于MC-CDMA系统中。用MATLAB/Simulink软件搭建仿真系统,接收端采用解相关检测(MMSEC)和正交恢复(ORC)检测算法。实验表明,基于小波神经网络的多用户检测技术在误码率(BER)性能上更接近单用户的BER性能。     

易切削钢中硫化物形态的研究

以易切削钢20CrMnTiSH为研究对象,通过喂硫线增加钢中硫化物数量,再喂入SiCa线使长条形的硫化物变性为球形或纺锤形,在改善钢材切削性能的同时不降低钢材的机械性能。对LF、VD和轧材取样进行检验。检验结果表明:钙处理后夹杂物数量增多,94%以上的夹杂物粒径集中在0～4μm之间;夹杂物纺锤率平均值达到50.73%,在钢中呈细小弥散的分布;氧、Mn/S、Ca/S是影响硫化物形态的重要因素。     

基液氨浓度对卡琳娜循环不同目标参数的影响

为了探究基液氨浓度a对卡琳娜循环综合性能的影响,提出了分别以系统热效率ef、换热器经济参数AP、汽轮机尺寸参数TP、系统经济性能参数ECO和系统综合性能参数Obj作为目标函数时,基液氨浓度对其的影响.在分析经济性能和综合性能的变化情况时,采用了最优化理论中的线性加权和法对其进行了讨论.结果表明:浓度变化对不同性能参数的影响不同,随着浓度的增大,热效率ef先增大后减小,汽轮机参数TP越来越大,而参数AP、ECO、 Obj却随浓度的增大先降后升,存在最佳浓度使得各性能达到最优.同时通过对比得出不同目标函数下所对应的最佳浓度不同.汽轮机入口压力P₁一定时,各目标函数所对应的最佳浓度之间的关系为a_TP< a_ECO< a_Obj< a_ef< a_AP,且压力越大,最佳浓度越大.当P₁为1.5MPa、2MPa、2.5MPa时,系统综合性能最优,所对应的基液氨浓度分别为0.44、0.52、0.62.     

50t钢包吹氩行为的物理模拟与优化

以50t钢包为原型,采用水模拟的方法研究吹气位置、吹气量对钢水混匀时间和卷渣情况的影响,从而得出最佳工艺参数:喷嘴布置方式为180°对称分布,喷嘴与中心间距为0.5～0.66R之间,吹气量控制在150～200L/min。     

利用DAD-HPLC和LC-MS法检测金丝小枣中黄酮类化合物

采用二极管阵列高效液相色谱分离技术和液相色谱-质谱联用技术对金丝小枣中黄酮类物质进行分析和鉴别。液相色谱条件为：色谱柱为Hypersil BDS-C18（250 mm×4.6 mm,5 μm）,柱温30 ℃,甲醇-0.1%甲酸溶液为流动相,梯度洗脱,流速0.8 mL/min,进样量10 μL,采用270 nm和370 nm双波长检测。结果表明：金丝小枣中含有杨梅素、芦丁、槲皮素、异鼠李素4 种黄酮类物质,含量分别为40.90、8.40、32.60 μg/g和12.56 μg/g。并且在5～125 μg/mL范围内,该方法显示良好的线性关系和重复性,当信噪比为3时,检出限为1.23～1.73 ng/L。精密度实验的相对标准偏差为1.10%～4.31%,加标回收率为93.50%～106.70%（相对标准偏差为0.68%～2.90%）。由此可以看出：该方法样品前处理简单、回收率较高、精密度良好,是一种便捷且精确的分析方法,适用于金丝小枣中黄酮类化合物的检测。