最低点火温度条件下煤粉自燃特性试验研究

火电厂及煤化工行业中需要将原煤加工成煤粉,煤粉在制备及输送过程中具有粒度小、环境温度高和供氧条件充分等特点,易发生自燃现象。最低点火温度Tm指在一定条件下煤粉能够发生自燃的最低环境温度,是衡量煤粉自燃危险性的重要参数。因此,研究煤粉在最低点火温度下的自燃特性参数及热动力学行为,对了解在最低点火温度时煤粉自燃行为、建立相应的预警机制具有重要意义。以3种不同变质程度的煤粉(张家卯弱黏煤ZJM、兖州气煤YZ和长治贫瘦煤CZ)为研究对象,采用油浴程序控温试验装置对煤样自燃特性进行测试,确定了3种煤粉的Tm和延迟点火时间ti;得出最低点火温度下各煤样耗氧速率、CO及C2H4产生量的变化规律;采用热动力学分析方法计算了3种煤粉的表观活化能。试验结果表明:①ZJM、YZ和CZ煤粉的最低点火温度分别为120、130、164℃,随变质程度的增加而增加;煤的变质程度越高,内部活性基团数量越少,自燃需要热量更多,导致高变质程度煤的最低点火温度较高;3种煤粉在最低点火温度处的延迟点火时间均约为20 min。②耗氧速率呈现出先增加后缓慢减少的趋势,在试验后期由于氧气浓度较低,引起煤粉氧化反应强度降低,最终导致耗氧速率出现缓慢下降;最低点火温度处的CO产生量随时间呈现出先升高后降低趋势,当煤粉温度约120℃时,产生C2H4。③最低点火温度处ZJM、YZ和CZ煤粉的表观活化能分别为24.33、29.50和18.67 kJ/mol,其中变质程度最高的CZ煤粉的表观活化能低于另外2个煤样,这表明高变质程度煤样的最低点火温度高,初期氧化反应速率较高。     

基于WaveMesh的煤矿井下无线应力在线监测系统

设计了基于WaveMesh的井下无线应力在线监测系统;系统可在井下完成压力检测并现场显示数据,与监测子站间通过WaveMesh无线通讯技术,可显示每个测点的通讯和压力情况,并将数据通过井下以太环网传送到地面中心站,最终通过监测分析软件实现实时监测和报警。     

硫含量对煤自燃特性及极限参数的影响

为了研究高硫煤的自燃特性,并探究煤中硫含量对自燃的影响规律。选择桑树坪煤矿5种不同硫含量的煤样,采用油浴程序升温实验测试煤样的自燃特性并计算了极限参数。结果表明:煤氧化过程中的耗氧速率和CO产生量均随着硫含量的增加呈现出先增加后减少的趋势,煤的硫含量为5.06%处达到最大值。最小浮煤厚度和极限氧浓度均随着温度的增加呈现出先增加后减少的趋势,最大漏风强度则表现出相反的变化趋势;最小浮煤厚度和极限氧浓度均随着硫含量的增加呈现出先降低后升高的趋势,在硫含量为5.06%煤样处达到最小值;最大漏风强度则随着硫含量的增加呈现出先增加后降低的趋势,且在煤样硫含量5.06%时达到最大值。     

一次熟料强度波动的分析

1前言某新型干法窑厂在2009年3月至10月熟料强度不是很理想,抗压强度3d<30MPa、28d<56MPa,但2009年11月至2010年2月熟料强度发生了明显的变化,抗压强度3d>30MPa、     

预分解窑采用钢渣配料的工艺措施

利用铁矿石、硫酸渣等作为铁质校正原料进行配料,是水泥生产传统的配料方法,但由于铁矿石价格较贵,硫酸渣水分较高,在工业生产过程中易造成黏结和堵塞,给正常生产带来不便。为此,我公司于2008年2月下旬开始用附近钢铁厂排放的钢渣代替铁矿石配料，     

准谐振软开关控制器IRIS4015的设计及应用

IRIS4015是一款专用准谐振软开关控制器，该芯片功能齐全，使用外围元件少，并具有完善的保护电路。文中详细介绍了该芯片的特点、功能，给出了其典型应用电路。     

基于动力学分析的核桃壳最佳炭化工艺

核桃壳产量多,固定碳含量极高且灰分少。选取核桃壳作为研究对象,对其炭化过程的热动力学参数进行分析,探究其炭化进程及原理,最终通过实验和响应面模拟分析得到核桃壳炭化的最佳工艺。研究发现,综合炭化特性指数随着升温速率的增大呈先增大后减小的趋势,且在10℃/min左右时指数达到峰值,此升温速率下炭化反应更剧烈。核桃壳的炭化过程是一个多阶段的复杂反应过程,其分阶段进行半纤维素、纤维素和木质素的分解,该过程活化能总体逐渐升高。最后通过模拟和实验分析得出最佳工况为：升温时间为14.8min,最终温度为324.7℃,保温时间为60min,材料粒径为5mm左右,最佳炭保留率为69.4%。     

内带监控器的高电压电流型PWM控制器HV9606应用

本文介绍一款高电压电流型PWM控制器HV9606。该芯片功能齐全，专用内部监控器有效的减小了输出电容容量，超低工作电流，软启动时间可调，电源电压VDD最低可降至2.9V，适用于同步正激、正激和反激单端变换器控制器，并给出了具体应用电路。     

改进卷积神经网络在互感器故障诊断中的应用

低压电流互感器作为电网中的关键设备,已经得到广泛使用。低压电流互感器故障诊断的在线检定也显得十分重要。提出了一种改进的全局平均池化的一维卷积神经网络（1DCNN-SVM）故障诊断模型应用于低压电流互感器在线检定。该方法改进了传统卷积神经网络（CNN）模型的结构,引入全局平均池化而不是全连接网络结构,并在测试阶段使用支持向量机（SVM）替代Softmax函数。通过进行实验分析,将所提的方法与传统的CNN进行实验对比,实验结果表明所提方法在训练时间、测试时间以及模型的测试精度等方面的表现都比传统的CNN结构模型要好。     

高速高精度运动控制算法的研究与应用

为解决裁床运动控制系统在加工不规则轨迹曲线中存在的插补精度低,效率不高的问题,提出了基于改进BP神经网络B样条曲线插补算法的研究与设计。该算法通过加入动量因子改进BP神经网络离线训练B样条曲线,利用负反馈校正输出预测插补点,避免了BP神经网络插补器自身带来的偏差。同时根据加工曲线曲率半径的变化完成对速度的前瞻规划,实现了加工在拐角处的高速过渡。最后在Matlab上进行了算法仿真并在实验平台上进行了测试,实验结果表明本文提出的裁床运动控制算法能够高效高精度的完成材料切割。