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31.
用电渣堆焊的方法在D32低合金钢表面堆焊高铬铸铁硬面层,测量了堆焊过程中热影响区的温度场,研究了热影响区、复合界面及硬面层的微观组织和力学性能.结果表明,电渣堆焊加热和冷却速度较慢,稳定阶段时低合金钢基材温度分布均匀,在堆焊方向最大温度梯度为-21.25℃/mm;低合金钢基板内最大热应力为53.4 MPa,低于低合金钢的抗拉强度,有效避免了裂纹的产生;复合界面平整清晰,存在宽度约50μm的奥氏体带状区;热影响区晶粒有所长大,为铁素体加珠光体组织;高铬铸铁硬面层由奥氏体、碳化物和少量马氏体组成,M7C3型碳化物细小且均匀分布于奥氏体晶界;复合界面结合强度为96 MPa;试样熔合区的冲击吸收能量(53 J)较硬面层冲击吸收能量(10.7 J)明显提高;亚共晶高铬铸铁硬面层在较大磨损载荷下发生马氏体相变,硬度提高,耐磨粒磨损性能优良. 相似文献
32.
介绍用灰色关联度定量分析已采的杉木树矿井北八采区断层长度与其他地质因素的关系,以及建立断层长度与其他地质因素的多元线性回归预测模型,可以半定量预测井巷第一次揭露的断层长度。 相似文献
33.
34.
以六亚甲基四胺(HMT)为导向剂,通过水热法,在不同温度下合成了六边形薄片状的高取向三元前驱体NixCoyMn1-x-y(OH)2,采用氯化钾与氯化钠的混合熔盐法对前驱体进行煅烧后得到高取向富锂正极材料。经X射线衍射、扫描电镜等表征,材料具有良好的层状结构,在(003)晶面具有很高的择优取向。电化学测试结果表明,在0.1 C倍率下(20 m A/g),材料的首次放电容量为282.5 m A·h/g;1 C倍率下经30次循环放电容量从195.7 m A·h/g降至178.8 m A·h/g,容量保持率为91.4%;当倍率分别为2 C和5 C时,材料的放电容量分别为150.6 m A·h/g和110.0 m A·h/g。材料具有良好的循环稳定性和倍率性能。 相似文献
35.
讨论了英语比喻表达形式及其来源与汉译,试图由此找出语言学习中修辞手段对学习者所产生的作用与影响,从而找出其中的规律,提高学习效率与翻译水平,促进中西文化对比研究。 相似文献
36.
目的 构建一种简便、快速、可降低非特异性荧光干扰的时间分辨免疫层析检测方法,实现快速检测扇贝中原肌球蛋白(tropomyosin,TM)过敏原。方法 本研究采用双抗体夹心免疫层析法,以含有铕(Eu)纳米微粒的荧光微球作为标签偶联兔抗TM多克隆抗体,制备荧光探针并对其进行表征。以4 mg/mL兔多克隆抗体作为T线,羊抗兔免疫球蛋白G (immunoglobulin g,IgG)作为C线组装免疫层析试纸条。结果 本研究组建的试纸条视觉检出限为0.05μg/mL,仪器检出限为0.01μg/mL。试纸条除对虾蟹有交叉反应外,对其他10余种物种无明显交叉反应。加标样品批内和批间变异系数分别为3.71%~7.94%和12.09%~12.80%,在不含TM的4种食物基质中加入浓度由低到高的TM,检测结果与实际加标情况相符。结论 本检测方法准确性良好、灵敏度高、特异性强,可在多种食物基质中实现对扇贝TM的快速检测。 相似文献
37.
泄漏是造成电力系统非计划停产的主要因素.从安全生产的角度简介了带压密封技术的基本原理、消除泄漏的基本条件和方法.并通过成功的应用实例,论证了带压密封技术在确保电力系统安全长周期运行,避免非计划停产方面的突出效能. 相似文献
38.
为了实现鄂尔多斯盆地侏罗纪煤田受顶板水害威胁的煤炭资源安全开采,基于侏罗纪煤炭资源赋存条件、顶板含水层特征、顶板水害分布范围与防控难题,对离层水害、薄基岩溃水溃沙、厚层砂岩水害和烧变岩水害4种典型顶板水害的形成机理、判识方法、主控因素和防控技术进行了系统研究。侏罗纪煤田离层水害发生的地质条件为砂泥岩互层,泥岩隔水层厚度是控制离层水害发生的主控因素,研发了离层水体精准定位探放技术,实现了离层水害判别与防控技术的定量化;导水沙裂隙带是薄基岩溃水溃沙的主控因素,构建了基于导水沙裂隙带与基岩厚度对应关系的溃水溃沙危险性评价体系,发明了含水松散沙体高效注浆技术,有效避免了薄基岩溃水溃沙的发生;发现了厚层砂岩含水层在垂向上的非均质特性,揭示了递进渗流充水模式,提出了"适当波及,主动防控"的厚层砂岩水害防控新理念,解放了大量受厚层砂岩水害的煤炭资源;揭示了烧变岩的"边界富水"效应,将烧变岩完整断面分为直接露头区、中部埋藏区和火烧边界区,并构建了烧变岩不同断面注浆材料选择准则,提出了双位双向孔序优选引流注浆帷幕技术,显著减少了烧变岩对工作面的补给水量,同时实现了采煤保水。通过将典型顶板水害防控技术在鄂尔多斯盆地侏罗纪煤田的推广应用,有效遏制了顶板水害事故的发生。 相似文献
39.
针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板"下三带"理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以"下三带"理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。 相似文献