西门子MMI-2电子皮带秤在锦丰矿业公司的应用

电子皮带秤作为一种在线称量仪表,要求运行稳定、精度高、重复性好。详细介绍了西门子MMI-2电子皮带秤的工作原理和特点。针对安装过程中影响电子皮带秤测量精度的因素,通过合理布置秤架、调校称重传感器等措施,减小了电子皮带秤安装时导致的误差,提高了电子皮带秤的测量精度和重复性。在此基础上,通过实物验证,进一步提高了电子皮带秤的测量精度,将测量误差控制在±0.25%以内,满足工艺使用要求。     

矿井电气设备开盖断电保护的设计研究

现用矿井电气的开关主腔机械闭锁装置只能起到本身停电才能打开端盖的作用,但开盖后旋回锁柱仍可恢复送电,无法实现防止上级设备误送电和开关本身带电操作或检修。文章以矿井电气设备开盖断电保护为目的,根据煤矿井下防爆安全生产需要,设计了一种简单可行、造价低廉的煤矿电气设备开盖断电闭锁装置。     

成膜胺法对火电机组停备用热力设备保护效果的研究及应用

在构建新型电力系统的背景下,火电机组停备用热力设备的保护至关重要。使用成膜胺法保护火电机组停备用热力设备的控制要求不明确,通过试验研究和现场应用得出方法应用的关键指标。结果显示：在成膜胺药剂十八烷基胺浓度25 mg/L、主蒸汽温度390～420℃、液相反应温度200～230℃、循环镀膜时间60～90 min、pH值9.2～9.6时,火电机组停备用保护效果较好。     

生物氧化预处理工艺在卡林型金矿的应用实践

针对卡林型金矿石含砷、含汞,硫含量低,金主要以包裹金形式嵌存于硫化矿物中等性质,锦丰矿业公司采用生物氧化工艺对其浮选金精矿进行预处理。经过近10年的生产运行表明,生物氧化工艺能有效处理卡林型金矿石,金回收率等技术指标均达到并超过设计水平,取得了良好的经济效益和社会效益。在运行过程中,根据现场生产情况对各项工艺参数进行不断优化及流程改造等,金炭浸回收率提高至93%左右。炭浸后废水采用INCO法和A/O法处理氰化物和硫氰酸盐,出水水质达到国家废水排放标准。     

混合离散变量优化设计的随机步长法

本文对机械优化设计中的混合离散变量的优化问题进行了探讨,提出了一种混合型或全离散型约束非线性规划问题的优化方法——随机步长法。经工程实例考核表明本方法较目前采用的离散变量连续化凑整解的处理方法具有较高的可靠性和有效性,而且本方法简单,易于程序化,便于工程技术人员掌握和应用。     

高密度金属包装液体的双能CT检测方法

基于投影分解的双能CT液体探测方法能有效抑制射束硬化效应的影响,但对于由高密度金属容器包装的液体检测,原子序数的计算误差较大。本文在双能分解预处理CT重建框架下,通过数据分析,研究了一种针对高密度金属圆柱形容器包装液体的电子密度和有效原子序数计算结果的线性校正方法。该方法可大幅提高原子序数求解精度,且适用于多瓶液体同时检测。实验数据验证了该方法的有效性。     

Mo_2N催化剂加氢脱硫性能的研究

在中压反应装置中以环己烷６９％（ｍ），环己烯２０％（ｍ），苯１０％（ｍ），噻吩１％（ｍ）混合液为反应物，考察了不同比表面Ｍｏ２Ｎ的加氢脱硫（ＨＤＳ）、环己烯加氢（ＨＹＤ）和苯加氢（ＢＨＤ）的活性。表面积大的催化剂，ＨＤＳ、ＨＹＤ活性均高，但若用比活性比较，则刚好相反。在一较宽温度范围内测试Ｍｏ２Ｎ催化性能，ＨＤＳ和ＨＹＤ活性随温度升高而增加，但各温区变化幅度差异较大。对Ｍｏ２Ｎ催化剂采用３种预处理方法：（１）４００℃下Ｈ２还原；（２）４００℃下Ｈ２Ｓ／Ｈ２硫化；（３）不处理。结果表明，ＨＤＳ和ＨＹＤ活性顺序为预还原＞不处理＞预硫化。预还原处理的Ｍｏ２Ｎ具有接近硫化态商品ＮｉＣｏＭｏ／Ａｌ２Ｏ３的催化剂性能，此催化剂具有良好的应用前景     

房建工程卫生间渗漏原因及防治措施

通过对两个卫生间渗漏水原因的分析 ,提出了防止卫生间渗漏的具体措施 ,即从设计、施工、建筑材料等方面进行设防     

基于Grassmann线几何的平面柔索驱动并联机构奇异分析

柔索驱动并联机构奇异的本质是部分柔索作用在操作末端的力旋量失效,基于此,将柔索对操作末端的作用定义为线矢量,利用Grassmann线几何方法对这些线矢量之间的线性相关性进行判断,从而可以判定柔索驱动并联机构是否处于奇异的位形,并得出平面柔索驱动机构在无奇异设计时必须要满足的几何条件。利用此线几何方法对几类机构的奇异进行判定,并根据平面无奇异的几何条件给出两种无奇异机构。对发生奇异的机构通过改变机构的尺寸或增加部分柔索等方法对机构进行改进,从而避免了机构的奇异。利用雅可比矩阵数值方法对机构改进前后的奇异性进行分析,结果表明改进后机构有效地消除了机构原有的奇异,也说明线几何方法分析柔索驱动并联机构奇异问题的适用性。     

新型的动态粒子群优化算法

为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法。在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。对几种典型函数的测试结果表明,该算法的收敛速度明显优于文献算法,收敛精度也有所提高。