油田低温含油污水净水剂的研究

为了解决吉林油田低温含油污水处理的难题,作者采用环氧氯丙烷开环聚合、二甲胺阳离子化的方法合成阳离子净水剂XL-01,并考察药剂加量、沉降时间和水温对XL-01除油效果的影响.实验结果表明:XL-01不仅除油性能良好,而且除油速度快.在水温25℃、沉降时间2 h和XL-01投加质量浓度60mg/L的条件下,处理后污水的油质量浓度低于100mg/L,达到了气浮前的要求,为下一步处理创造了有利的条件.     

镀铜铁屑/H2O2法预处理油田酸化废水

采用镀铜铁屑/H2O2法预处理华北油田酸化废水,考察了初始pH、H2O2加入量、镀铜铁屑加入量和反应时间对CODCr去除率的影响.实验结果表明,镀铜铁屑/H2O2法比较适宜的工艺条件:初始pH为3.52、H2O2加入质量浓度为40 mg/L、镀铜铁屑加入质量浓度4g/L、反应时间30min,此时CODCr去除率达到90.2%,为酸化废水的进一步处理提供了有利的条件.     

β-成核剂对聚丙烯/木粉复合材料结晶与力学性能的影响

通过挤出成型法制备聚丙烯/木粉复合材料(PP/WF),添加一种镧系稀土金属络合物(WBG)成核剂诱导PP/WF复合材料中等规聚丙烯(iPP)形成β晶型。以差示扫描量热和X射线衍射为表征方法,分析成核剂对PP/WF结晶行为的作用,进而研究其对力学性能的影响。结果表明,WBG成核剂能有效地诱导PP/WF产生β-iPP结晶,当WBG的添加量为m(WBG)/m(PP)=0.3/100时其产生的β晶相对含量达到78.75%,β-iPP的相对含量还与PP/WF的冷却速率密切相关;添加WBG提高了复合材料中iPP的结晶温度;WBG成核剂能显著改善复合材料的冲击韧性,但对弯曲和拉伸性能略有不利影响。     

基于三维时频空间模型重构算法的离心泵故障诊断方法

信号的空间信息容易被传统的时频分解所忽略,例如主成分分析(PCA)、快速傅里叶变换(FFT)和独立成分分析(ICA)。对以通道、频率和时间组成的三路张量进行分析,称为平行因子分析(PARAFAC)。将平行因子分析应用于经过连续小波变换后组成的通道-时间-频率信号,利用平行因子分析将每个三阶张量分解为通道、时间和频率特征。它能够从机械非线性多故障模式的多源动态特征识别中提取单源故障信号的时间、频率和空间特征信息,得到非线性变量、多故障模式和多源故障特征在时间、频率和空间上的对应关系。本文研究了多尺度平行因子分析理论,提出了一种多源特征因子的三维时频空间模型重构算法,这个基于平行因子分析和连续小波变换(CWT)的泥沙泵多故障状态监测新方法能够提高故障检测的准确性和有效性。     

添加A12O3纳米粉对中空钢55SiMnMo力学性能与夹杂物的影响

研究了中空钢55SiMnMo还原前期加0、018％、铸锭时加0．002％的120nmAl2O3纳米粉后钢的力学性能和夹杂物。结果表明，添加0．02％Al2O3纳米粉使锻后空冷55SiMnMo钢的屈服强度提高了13．9％，常温冲击韧性提高了70．8％；场发射SEM观察得出Al2O3纳米颗粒大多数成为非金属夹杂物的核心，钢中大部分夹杂物得到了细化，尺寸均在300nm～3μm之间。     

精细高分子化学选修课教学探索与实践

精细高分子化学是精细化工专业的一门重要选修课程,该课程的学习可以为学生从事精细高分子材料领域工作或相关科学研究打下基础。本文根据我校精细化工专业的学科特色及专业背景,明确学生对相关知识的需求情况,通过调整课程体系及教学内容,完善教学方式,优化评价机制,使精细高分子化学专业基础知识与相关科研进展及发展前沿融会贯通,丰富教学内容、激发学生兴趣,提高教学质量,满足不同学生学习目的与需求。     

浅谈工程造价的全过程管理与控制

文章对我国造价控制与管理存在的基本问题进行归纳,有针对性提出如何做好工程造价的控制与管理措施,着重阐述了工程造价控制与管理中的"事前控制、事中控制、事后控制"三个重要环节。     

塑料异型材挤出模工程图自动标注系统研究

塑料异型材挤出模结构相对固定,但其板块工程图冗余废线较多,尺寸标注处理繁 琐。以塑料异型材挤出模为研究对象,在UG 平台上构建了塑料异型材挤出模工程图自动标注系 统,并就以下方面进行了研究：提出板块冗余废线识别方法,并采用删除与转换两种方式实现各 视图废线的自动消除;提出孔定位标注元素识别方法,并采用四象限递增排布法实现孔定位尺寸 及其公差的自动标注;提出孔特征的识别与匹配方法,实现各板块孔特征规格、公差与文字的自 动标注。通过实例分析表明该系统极大减少了图纸设计工作量,有效提高了异型材挤出模工程图 的设计效率。     

基于CBR-HJaya-BP的液压缸加工工时预测研究

为了提高冶金行业液压缸加工工时预测精度,提出一种结合基于案例的推理（CBR）和混合Jaya算法优化BP神经网络的液压缸加工工时预测方法（CBR-HJaya-BP）。使用混合Jaya算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,采取基于Sin混沌反向学习的种群初始化策略提高初始解的质量,引入阿基米德优化算法中的转移算子,在探索阶段采用均匀交叉产生中间种群,在开发阶段使用Jaya公式产生中间种群,在解的保留策略中引入了模拟退火算法中的Metropolis准则,以跳出局部最优。以某冶金液压缸制造企业的历史加工数据库为样本,采用CBR方法提取与待预测液压缸的特征参数相似度最高的历史数据,使用提出的HJaya-BP模型进行预测实验,并与改进前的Jaya-BP模型以及原始BP神经网络模型进行对比。实验结果表明,HJaya-BP模型的预测准确度和稳定性均为最优。