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1.
新疆水泥厂3号干法烧煤窑外分解工艺线采用一台Φ3.0×9.0m的圈流中心传动边缘卸料的生料磨机。由于工艺上种种因素,自投产至1989年,磨机台时产量一直未能达到设计的要求,电耗、生料的成本均较高。从1990年后,我们在保证生料出磨细度的前提下,采取了一系列提高台时产量的方法,如大幅度地降低入磨物料粒度,合理选用研磨体级配等,使其台时产量逐年提高。1992年通过改造磨内隔仓板,增加磨内通风,改善了工艺状况,当年的5、6、7三个月的平均台时产量达到70.19t/h,比往年(即1988年)最高台时产量提高了16.7%,单位  相似文献   
2.
金川矿山利用镍渣开发新型胶凝材料替代水泥以降低充填成本,为了使镍渣胶凝材料更好地应用于矿山充填,需要对其力学性能与水化机理进行研究.首先对试验材料进行物化分析,然后在此基础上进行强度试验,确定激发剂配比、物料比表面积及料浆质量分数,最后利用XRD分析、红外光谱分析、差热分析、能谱分析以及SEM微观结构分析来探究镍渣胶凝...  相似文献   
3.
本文介绍了HSDPA的发展背景,针对HSDPA的主要技术特点,依据市场发展规划、用户需求等方面对HSDPA部署进行探讨,并对HSDPA的覆盖与容量方面进行规划分析.  相似文献   
4.
高谦  张国杰  张树才 《通信技术》2008,41(6):153-154
为了实现高速语音特征参数的提取,在分析了美尔频率倒谱特征参数提取算法的基础上,提出了算法的硬件设计方案,介绍了各模块的设计原理.该方案增加了语音激活检测功能,可对语音信号中的噪音帧进行检测,提高了特征参数的可靠性.最后将设计实现于Stratix Ⅱ系列FPGA上,仿真结果表明设计可以实现高速,高精度的MFCC特征参数提取.  相似文献   
5.
地下矿山岩石工程设计机理路径分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍用于岩石工程设计的新系统方法———机理路径分析方法 ,指出通过研究岩石工程系统内部的机理网络 ,能够预测系统的总的行为特性 ,能够为地下矿山岩石工程问题的优化设计提供可靠的决策依据。  相似文献   
6.
针对金川二矿区复杂的地质条件,作研究开发了金川二矿区不良岩层采场巷道支护设计智能辅助决策支持系统(IDSSRSD),本介绍IDSSRSD开发研究指导思想,系统结构及解决的关键技术,最后,说明该系统的优、缺点以及需进一步完善的工作。  相似文献   
7.
王飞  高谦  王刚  杨志丽 《压电与声光》2010,(1):78-79,81
目的研究软组织内热治疗针在体外的温度分布特点,为进一步研究其在体内温度分布打下基础。方法使用数字测温仪测量软组织内热治疗针在设定42%、50%、60%、80%下加热5min、10min、15min、20min时从针尖至针体末端每隔2cm处的温度。结果内热针针身温度分布分3段:针尖温度中等,距针尖2—6cm段温度较高,距针尖10cm到针体末端段温度较低。针尖到针身8cm段温度差别较小,与设定加热温度接近。针尖温度比设定加热温度低1-2℃。针身温度随加热时间的变化波动不明显。结论软组织内热治疗针在体外加热过程中,针身温度容易控制,稳定性好,针尖温度与设定温度接近。  相似文献   
8.
高谦 《水泥》2004,(2):28-30
我厂有2条60m干法带余热发电中空窑,在几年的生产实践中,我们在窑内耐火材料合理选择及应用方面取得了一定的经验,为窑系统提高运转率奠定了良好的基础。  相似文献   
9.
金岭铁矿全尾砂新型胶凝材料开发研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
钟海斌  高谦  南世卿 《粉煤灰》2013,(1):26-28,33
对金岭铁矿全尾砂的物理特性和化学特性展开研究,揭示全尾砂充填材料的物理性质、颗粒级配、含泥量以及化学成分对充填膏体强度特性的影响,并展开了全尾砂充填体的强度研究。在一定的灰砂比及膏体浓度下,分析胶凝材料各因素对充填膏体强度的影响,并通过DPS数据处理软件对适用于金岭铁矿的全尾砂充填材料的激发剂配方进行优化决策,得出最优配方。试验表明,采用最优配方的新型胶凝材料,全尾砂充填体强度是32.5号水泥全尾砂充填体强度的2倍。该材料不仅全尾砂充填体强度高,而且成本低,完全可以替代水泥应用于全尾砂胶结充填。  相似文献   
10.
改进的BP神经网络模型预测充填体强度   总被引:2,自引:1,他引:2  
为了准确评价和预测充填体强度,采用改进的BP神经网络算法,利用实验室做的18组充填体单轴抗压强度试验结果,建立了充填体强度与影响因素之间的5-7-1网络模型结构(输入层为5个神经元,隐含层为7个神经元,输出层为1个神经元,输入为胶砂比及各胶凝材料掺量,输出为充填体28 d单轴抗压强度).结果表明,改进的BP神经网络对于充填体的强度具有良好的预测能力,建立的网络模型不仅收敛速度快而且训练精度高,对充填体强度的预测结果与训练数据和测试数据的最大相对误差仅为4.23%.  相似文献   
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