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1.
对不同季节生产的酱香高温大曲在不同贮存期质量变化进行研究,通过理化指标、感官质量、损耗率及主要微生物数量分析,结果发现,高温大曲在贮存前期水分下降较快,后期下降较慢,酸度变化和水分变化呈正相关,糖化力变化幅度不大,贮存时间越长损耗率越大,主要微生物随着贮存时间的延长,优胜劣汰,种类和数量发生改变。综上,酱香高温大曲夏季曲储存时间4~6个月为宜,冬季曲储存时间5~8个月为宜。  相似文献   
2.
采用Gleeble-2000热模拟试验机对Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢进行高温拉伸试验,利用扫描电镜-能谱仪对拉伸试样断口形貌及断口附近的显微组织进行观察,用Thermo-Calc软件计算试验钢的相变及析出相,研究了Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢的高温力学性能。结果表明,试验钢的第Ⅰ脆性区>1200 ℃,第Ⅲ脆性区为850~950 ℃,未出现第Ⅱ脆性区,第Ⅰ脆性区的出现主要是在加热过程中试验钢由γ奥氏体向δ铁素体转变引起的,第Ⅲ脆性区的出现是因为沿晶析出M23C6、M2(C, N)等硬脆相引起的;试验钢的抗拉强度随着拉伸温度升高而降低,断面收缩率在1000~1200 ℃温度范围内逐渐增大并表现出极佳的热塑性,断面收缩率均在70%以上,温度超过1200 ℃后断面收缩率急剧下降;Mn18Cr18N高氮奥氏体不锈钢的热锻温度应选择在1000~1150 ℃之间,在此温度范围内试验钢的断面收缩率均在70%以上,并且可以避开第Ⅰ与第Ⅲ脆性区。  相似文献   
3.
电解精炼是乏燃料干法后处理工艺中的关键环节。针对氯化锂-氯化钾(LiCl-KCl)熔盐环境中的电解精炼行为,基于电极表面处的反应过程建立了动力学模型。通过与现有实验数据的比较验证了模型的有效性。通过该模型,可以预测电解精炼过程中液镉阳极中乏燃料的溶解和阴极处金属沉积的动力学特征,以及所涉及元素的分电流、电极电位和熔盐中离子浓度的演变。除此之外,该模型还能模拟多元素复杂体系电解精炼的过程。当使用锆、铀、钚及稀土作为阳极时,模拟结果显示在阳极处锕系元素和稀土元素随时间逐渐溶解,而惰性金属几乎不溶解。在熔盐中,钚的浓度逐渐增加而铀的浓度逐渐减少,当钚开始在固体阴极发生沉积后,铀的沉积速率减小,而稀土元素和锆在阴极的沉积量极少。  相似文献   
4.
5.
杨永斌  董寅瑞  钟强  李骞  王林  姜涛 《化工进展》2022,41(12):6419-6429
高温煤焦油沥青(high temperature coal tar pitch,HTCTP)具有优良的润湿性和黏结性,可用作黏结剂。HTCTP黏结剂能与炭质颗粒物料产生良好的固结作用,因此在不同类型炭质型材的制备中获得广泛的应用与研究,HTCTP高温过程的黏结性能及碳化固结作用效果决定了炭质型材的机械强度和理化性能。本文综述了HTCTP作黏结剂制备炭质型材的一般工艺过程和相关研究进展,梳理了不同应用领域对HTCTP碳化固结作用的共性机制和个性特点,总结了HTCTP的性能影响因素及碳化固结作用机理。通过分析HTCTP不同组分在碳化固结过程中的作用及转化过程,揭示HTCTP碳化固结作用与炭质型材机械强度的关联机制及影响碳化固结强度的关键因素,提出强化HTCTP碳化固结作用的措施,提升HTCTP黏结剂在炭质型材制备中的应用效果。  相似文献   
6.
介绍了大藤峡水轮发电机推力轴承的设计和冷却系统的改进措施。大型水轮发电机推力轴承设计,重点考虑支承结构、参数、冷却方式等。推力瓦和支承结构是保证推力轴承性能的基础,而润滑冷却对推力轴承性能具有重要的影响。对于低速重载的大型水轮发电机,球面支柱支承的小支柱双层瓦推力轴承是最优选择之一。推力轴承采用内循环冷却方式,油槽内油的循环按照设定的路径进行,才能保证冷却效率,实现所设计的冷却效果。挡油板(刮油刷)减小镜板热油携带对瓦温的影响,以及冷热油的有效分隔,有利于降低瓦的进油温度,进而降低瓦温。  相似文献   
7.
电力保护装置在出厂前要进行严格的板卡测试,传统板卡测试系统自动化程度较低,功能不够强大,且开发成本高,通用性不好。针对以上不足,设计了一种基于虚拟仪器的板卡测试系统,该系统主要由测试程序和上位机两部分组成,测试程序主要完成对板卡设备的模块化测试,并给出测试结果;上位机通过以太网与测试板卡通信,借助FTP和telnet技术,完成整个测试程序的发送、执行、测试结果的获取等功能。以电力保护装置内的CPU板卡为研究对象,结果表明,该测试系统可对板卡进行高效率自动测试,测试结果可靠,故障信息可追踪,可有效提高电力保护装置调试的通过率,保证企业产品的可靠性。  相似文献   
8.
孙鹏翔  毕利  王俊杰 《计算机应用》2022,42(12):3733-3739
光伏板积灰会降低光伏发电的转换效率,同时易造成光伏板的损坏;因此,对光伏板的积灰进行智能识别具有重大意义。针对以上问题,提出一种基于改进深度残差网络的光伏板积灰程度识别模型。首先,通过分解卷积和微调下采样,对次代残差网络(ResNeXt)50进行改进;然后,融合坐标注意力(CA)机制,将位置信息嵌入到通道注意力中,通过精确的位置信息对通道关系和长期依赖性进行编码,并通过二维全局池操作将特征图像分解为两个一维编码,以增强关注对象的表示;最后,用监督对比(SupCon)学习损失函数替代交叉熵损失函数,从而有效提高识别准确率。实验结果表明,在真实光伏电站4个等级的光伏板积灰程度识别中,改进后的ResNeXt50的识别准确率为90.7%,与原始ResNeXt50相比提升了7.2个百分点。所提模型可满足光伏电站智能运维的基本要求。  相似文献   
9.
10.
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