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采矿和石油工程学院的原料工艺系研究出一种能预告均匀跳汰床层中孔隙度分布的数学模型。若知道了均匀跳汰床层中孔隙度的分布，就可与一种密度的矿粒（与床层颗粒的密度不同）的沉降速度联系起来，因而成为跳汰分层的一种模型。为了测定跳汰床层中孔隙度的分布，在光吸收技术在基础上设计出一种方法。 相似文献
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本文介绍按跳汰床层松散度确定影响跳汰过程各参数的初步理论。所开发的理论模型以液流在松散区通过跳汰床层的速度为依据。斯利斯等人曾研究过流化速度突变时流化床特点的预测理论。其公式则用于跳汰床特点的预测。为了检验这一理论模型是否适用于跳汰机,对现阶段的模型研究进行了计算机模拟。为了通过试验检验理论模型的模拟情况,专门制造了一台特殊的实验室跳汰机。试验用特殊液体与跳汰床层中固体颗粒的折射率相同。通过这种方法可获得某些数据。试验时跳汰机床层的固体颗粒取统一粒度和密度。试验过程的记录与资料整理借助一视频装置完成,然后将试验结果与模拟模型的结果加以比较。 相似文献
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浅谈人工床层在铁厂选煤厂的应用通化矿务局铁厂选煤厂陈祥君通化矿务局铁厂选煤厂设计能力１５０万ｔ／ａ，实际入洗量仅６０万ｔ／ａ左右。原料煤为本局部分矿井及其附近小煤矿所产焦煤，主要产品供鞍钢、通钢等用户炼焦用，其它产品作动力煤和民用。工艺上，原煤经湿式... 相似文献
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跳汰床层适当松散的表示形式及检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了用床层的跳动高度和水波的跳动高度来表示跳汰床层松散度的表示方法,并论述了检测方法,这种表示方法有利于实现跳汰过程的自动化和智能化。 相似文献
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针对跳汰选煤过程中跳汰床层的期望值设定问题,将智能控制方法运用其中,采用基于神经网络专家系统的方法,在设计时,在确定神经网络结构、连接权值和阈值、学习算法之后,网络的知识获取、知识表示过程同时进行,不仅提高了时间效率,且保证了更高的质量。现场运行结果表明,将跳汰床层设定纳入智能控制的范畴,可使整个跳汰系统更加智能化,选煤效率和产品质量明显提高。 相似文献
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跳汰床层密度分布规律的研究 总被引：8，自引：2，他引：6
文章在对跳汰机进行床层局部全高采样分析的基础上,对床层密度分布特性进行了具体描述,找到了跳汰机床层密度分布规律服从乘幂规律,并确定了其数学模型。 相似文献
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用递归人工神经网络实时检测跳汰过程 总被引：2，自引：0，他引：2
跳汰系统是一个典型的复杂非线性时变系统，运用BP算法对跳汰系统进行适当描述，是跳汰控制的第一步。简单介绍了人工神经网络系统中的信息系统，并介绍了人工神经网络系统中的Sigmoid函数，在BP算法中引入该函数，可对跳汰选煤工艺中的床层进行实时控制，同时也分析了人工神经网络系统的优点和局限性。 相似文献
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动筛跳汰机床面运动曲线的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
根据动筛跳汰分选过程的特点,分析了动筛降期颗粒沉降规律,讨论了机械驱动装置产生的正弦速度曲线和液压驱动装置产生的梯形速度曲线特片,推导了床面纵向各点动力学参数变化规律,提出了床面各点上颗粒脱离筛面实现床层松散的通用条件,计算了两种床面运动曲线下不同密度颗粒在床层不同位置的脱离点,发现梯形波曲线驱动时筛面各点加度远大于高密度颗粒沉降加速度,筛面各点物料均能脱离筛面,床层有足够的松散空间和时间且移动速度快、处理量大、分选精度高、适应性强;正弦曲线驱动时,在选煤工艺要求的频率、振幅条件下,排料端的高密度颗粒难以完全脱离筛面或脱离床面的时间短,矸石层移动只能靠纵向压力梯度,移动速度慢,通过量仅为梯形波曲线的1／2－1／3,导致处理量小,而在相同处理量时分选精度低,矸石带煤量较高。 相似文献
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根据跳汰机在太原选煤厂实际操作中出现的供风不足等问题,提出了采用风冷式全自动高压风机、更换新设备和新风包等工艺系统技改措施,从而提高了跳汰机的产品质量指标及稳定性。 相似文献
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对影响BATAC块煤跳汰机洗选效果的主要因素———控制风、工作风、水位和水量、采制化、配仓和灰分调节进行了分析 ,提出了解决问题的对策 相似文献