石油化工企业消防设施的设计、选型及维护管理分析

石油化工企业的消防安全问题日益受到重视。消防设施是石油化工企业安全防护的重要组成部分。首先,文章分析了消防设施设计、选型及维护管理的要求,并结合实际情况,提出了满足设计要求的一系列选型原则;其次,介绍了石油化工企业消防设施选型内容;最后,提出了维护管理的各项内容,包括消防设施的保养、检验、定期更换以及应急处理等,旨在为石油化工企业消防设施的设计、选型及维护管理提供参考,以保障企业安全生产。     

无溶剂型封闭聚氨酯改性环氧树脂制备与性能

以3,5-二甲基吡唑为封闭剂,对合成的聚氨酯(PUR)预聚体进行封闭后再对环氧树脂(EP)进行改性,得到封闭PUR改性EP.探讨了封闭PUR预聚体的封闭率对封闭PUR改性EP综合性能的影响.利用傅立叶变换红外光谱仪和差示扫描量热仪分别检测封闭PUR预聚体的封闭效果和封闭后的解封温度.利用热重分析仪、动态热机械分析仪测试...     

基于摩擦学的凸轮设计方法论

凸轮机构被广泛应用于内燃机的配气系统.凸轮与其从动件之间是以滑动为主的点线接触摩擦副,摩擦磨损大,致使传动精度降低,影响凸轮副使用寿命.将摩擦学的理论方法引入凸轮设计能够有效地保障系统正常工作,提高传动精度,延长系统的使用寿命.通过对本领域发展现状的论述,归纳了凸轮传动系统摩擦学设计的基本方法,阐明了凸轮关键参数对润滑状态的影响,探讨了凸轮润滑设计中有待解决的关键问题.     

2020年(第四届)中国铜板带产业二十家企业领导人峰会在河南洛阳召开

[本刊讯]2020年12月18-19日,中国有色金属加工工业协会(以下简称"加工协会")主办,中色科技股份有限公司、中铝洛阳铜加工有限公司承办的"2020年(第四届)中国铜板带产业二十家企业领导人峰会"在河南省洛阳市召开.国内二十家重点铜板带生产企业的董事长、总经理出席本次峰会.     

基于TwinCAT与C++的光谱数据传输系统

为实现DCS(Distributed Control System)控制系统与在线傅里叶红外光谱仪之间的高速、准确通讯,根据工业现场的需求,设计采用倍福公司的CX8090嵌入式控制器及数字输入模块、Modbus通讯模块实现数据实时传输。在该系统中TwinCAT做主站,DCS为从站,分析了基于C++与TwinCAT之间的通讯、实现数据交互的原理及实现的方法。实验结果表明,该系统能够准确可靠、快速地完成数据的传输。     

基于NCUT优化的岩心体视图像岩粒分割方法

为了克服传统NCUT算法运算效率低、分割准确度和自适应性差等问题,基于岩心体视图像的特征,提出适用于体视图像岩粒分割的算法.首先将检测出的高光点的亮度值用该像素点邻域中亮度最小值代替,以消除图像高光噪声;然后采用2次分水岭算法分割图像,将得到的区域映射为NCUT输入节点,以块代点减少节点数量,提高分割效率;再引入边缘梯度特征和自适应的高斯核尺度因子重新设计NCUT权值矩阵,提高分割准确度和自适应性;最后加入限制条件约束K-means初始聚类中心选择,提高NCUT聚类稳定性.实验结果表明,该算法降低了对初始参数的依赖,对岩粒有更好的分割效果,且运算时间明显缩短.     

一种动态未知环境下的机器人路径搜索方法

提出了一种新的路径搜索算法——"触觉感知法"来实现机器人在未知静态与动态环境情况下的路径搜索。该方法不需要提供地图信息,机器人仅收集目标点的距离和方位信息以及通过自带传感器作为触觉器收集周围局部环境信息。机器人以BP神经网络作为决策器,经过训练,可以在静态和动态环境中搜索出一条光滑无碰撞且便捷并能有效避开动态障碍物的运动轨迹。对所提出的方法进行了仿真实验,仿真结果表明算法在静态和动态环境下均能有高效率的路径搜索表现。     

多媒体网络课件的设计方法

介绍了多媒体网络课件模块结构与设计工具和方法.     

减肥类保健食品中非法添加化学药物及检测技术研究进展

保健食品中非法添加化学药物的市场乱象受到广泛关注.本文一方面,总结当前减肥类保健食品非法添加化学药物的种类、化学药物名单.减肥类保健食品非法添加主要包含食欲抑制剂、能量消耗增强剂、利尿剂、吸收抑制剂、缓泻药和其他类药物;通过查阅近年来文献报道的减肥类保健食品非法添加文章和案例,列出当前已纳入监管范围的减肥类保健食品非法...     

有机污染物色度降解动力学常数的神经网络研究

高级氧化技术是一种处理难降解有机污染物废水最具应用前景的方法,为了建立利用高级氧化技术降解有机污染物降解速率的预测模型,分析了20种有机污染物的分子结构与色度降解动力学常数之间的关系,计算了这20种有机污染物分子的分子形状指数K_m及电性拓扑状态指数E_m,筛选了分子形状指数的K₁和K₄、电性拓扑状态指数的E₁₃共3种结构参数,将这3种结构参数作为人工神经网络的输入层节点,色度降解动力学常数作为输出层节点,采用3∶2∶1的神经网络结构,获得了预测色度降解动力学常数的神经网络模型,所得模型相关系数R_总为0.997 6,色度降解动力学常数的预测值与实验值吻合度较好.利用该模型预测了茜素S、溴酚蓝、百里酚蓝、中性红和α-萘酚酞5种化合物的色度降解动力学常数,结果令人满意.这表明分子的环性和—OH、—O—等基团片段是影响有机污染物色度降解动力学常数大小的主要因素.