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针铁矿是分布广泛、储量丰富的铁氧化物,其主要成分为α-羟基氧化铁(α-FeOOH)。为了探究针铁矿在催化H2O2烟气脱硝反应中的性能,本文通过沉淀-水解法制备了α-FeOOH,并在自行搭建的实验台上开展了α-FeOOH催化H2O2的低温烟气脱硝实验研究,深入分析了H2O2流量、H2O2浓度、汽化温度、反应温度和共存气体浓度等工况参数对脱硝性能的影响。采用离子色谱(IC)分析了单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后的含氧酸成分,结合各项表征分析技术考察了催化剂反应前后的理化特性和稳定性。实验结果显示,随着汽化温度和反应温度的升高,NO的脱除效率先增加后降低;增加H2O2浓度对脱硝效率有明显的促进作用。当汽化温度为140℃、反应温度为160℃时,以2.5mL/h注入10mol/L的H2O2脱硝效率达到80%。当SO2浓度为1000μL/L时,脱硝效率提高至86.4%。离子色谱分析结果显示,单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后含氧酸产物为HNO3和H2SO4。反应前后催化剂的表征结果显示,α-FeOOH在脱硝反应后依然具有良好的稳定性,显示出针铁矿在低温烟气脱硝工艺中的潜在应用前景。 相似文献
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南京梅山选矿厂针对水平磁系高梯度磁选机在现场使用中暴露出的精矿管堵塞的问题,通过测量水平磁系高梯度磁选机不同位置的漏磁场强度,对磁系的漏磁场分布特性进行研究。研究得出,精矿管堵塞为漏磁场导致,从力场计算结果得出,磁系漏磁产生的最大磁场力可使粒度大于0.3 mm的磁铁矿颗粒在精矿管中发生沉积。 相似文献
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为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。 相似文献
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采用化学浸泡实验研究了6%FeCl_3+1%HCl混合溶液中温度与浸泡时间对2205双相不锈钢点蚀行为的影响,并分析2205双相不锈钢在含Cl~-环境下点蚀机理。通过高分辨相机与激光共聚焦显微镜及X射线光电子能谱(XPS)观察并分析样品表面形貌及钝化膜成分,采用电化学手段及原子力显微镜分析模拟海水溶液中温度对2205不锈钢耐腐蚀性能的影响。结果表明:2205双相不锈钢的临界点蚀温度(CPT)在45℃左右,当温度低于45℃时,延长浸泡时间样品表面未出现明显点蚀;温度高于45℃时,随浸泡时间延长点蚀在样品表面随机萌生并长大扩展,55℃时点蚀坑尺寸达到500μm。随着温度的升高,样品钝化区间缩短,点蚀电位显著降低,由30℃时的0.74 V降低到60℃时的0.27 V。XPS结果显示,随温度增加,样品钝化膜稳定性增加,表现为金属稳定氧化物及氢氧化物的含量增加。样品阻抗值的大小随温度的升高不断减小,在30℃时样品阻抗值为5.066×10~5Ω·cm~2,温度升高到60℃阻抗值减小到1.814×10~5Ω·cm~2。随着温度的逐渐升高,2205不锈钢腐蚀速率增大,电化学阻抗值减小,钝化膜的保护能力下降,耐点蚀性能变差。 相似文献
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根据积分的近似计算模型,结合计算机语言建模与程序编写的方法,用计算机程序模拟计算周期信号的傅立叶级数,并应用Matlab实现仿真。这种模拟计算与仿真使得复杂的数学计算问题可视化、简单化。 相似文献
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