含CO工业尾气煅烧改性磷矿石结块成因分析

含CO工业尾气煅烧中低品位磷矿石工艺实际应用时，常出现磷矿石结块和窑体结瘤问题，导致设备损坏。针对煅烧产物进行组分分析，并对可能产生的产物体系进行熔融特性和流动特性研究，判断发生熔融的临界条件，分析结块成因，为优化煅烧工艺提供依据。结果表明：磷矿石中的Fe₂O₃和Al₂O₃杂质降低了磷矿石的熔融温度，增加了流动性，造成结块。最容易发生熔融结块体系：在氧化条件下，w(CaO)/w(Fe₂O₃)为0.25且w(MgO)为5%的Fe₂O₃-CaO-MgO体系，流动温度为1 262.3℃，熔融时间为1.34 min，流动性指数为26.87；在弱还原条件下，w(SiO₂)/w(CaO)为1.8且w(Al₂O₃)15%的Al₂O₃-CaO-SiO₂体系，流动温度为1 388.3℃，熔融时间为3....     

“三塔一旋”氟回收工艺在过磷酸钙生产中的应用与实践

“三塔一旋”氟回收工艺 ,能生产 12 %～ 2 0 %的氟硅酸 ,氟的吸收率≥ 99.9% ;排放尾气中氟化物浓度≤ 10 0mg/m3,排放速率≤ 0 .6 9kg/h。     

浅谈某县页岩制砖企业事故隐患排查分析

事故隐患排查组受某县安监理局委托,对某县境内的14户页岩制砖企业进行事故隐患排查工作,对企业存在的隐患,提出有针对性的安全对策及建议,且为企业制定危险有害因素的防范措施及安监部门日常监督提供一定的参考依据。页岩砖是利用页岩和煤矸石为原料进行高温烧制的砖块;其生产工艺为：原料破碎、搅拌、挤压、切条、入窑、烧成的工序及与相应设备来完成;页岩制砖企业主要有粉尘、噪声、机械、车辆、触电、高温、高处坠落等危险有害因素。如2013年4月,某县某砖厂,员工发现皮带运输上有异物,在未停车情况,伸手去捡异物,手臂及脖子卷入运输机机头,导致手断裂且死亡;这类企业的劳动防护设施极为简陋,且人员习惯性违章时有发生,砖窑不但粉尘大,温度也非常高,很多人在没有任何防护的情况下,长期在高粉尘高温作业场所从事工作,可能患尘肺病,因此搞好页岩制砖企业安全生产管理和监督管理工作是非常有必要的。     

汽车起重机平衡阀的使用与修理

1.平衡阀的3种功能 (1)在汽车起重机的伸缩、变幅、起升3种机构中,平衡阀前端(油源方向)经高压软管与中心回转接头、操纵阀相连,后端经高压钢管与执行元件、液压缸或马达相连.当机构运动方向与负载重力作用方向相反时,即当外伸、起升、变幅缸上举时,平衡阀只起通路作用,同时,执行元件有杆腔液压油经另一条油路流回油箱;当平衡阀与手动换向阀之间的管路(多为高压软管)损坏漏油时,平衡阀能封闭无杆腔油液,使负载停留在空中原位置不动,避免造成坠落事故,可起到安全保护作用.     

采油设备日常管理与维护探讨

油田在生产作业过程中会设计到很多生产作业设备,采油作业设备不仅影响着油田的生产开采质量,同时也是油田实现得正常生产作业的基础。由于油田的生产作业环境比较恶略,因此在实际生产作业过程中采油设备不可避免的会出现各种故障。因此,必须要对采油设备进行严格的管理、维护这样才能保证采油设备保持良好的状态,进而保证油田生产作业能够正常进行。     

汽车起重机平衡阀的使用与修理

1.平衡阀的3种功能(1)在汽车起重机的伸缩、变幅、起升3种机构中,平衡阀前端(油源方向)经高压软管与中心回转接头、操纵阀相连,后端经高压钢管与执行元件、液压缸或马达相连。当机构运动方向与负载重力作用方向相反时,即当外伸、起升、变幅缸上举时,平衡阀只起通路作用,同时,执行元件有杆腔液压油经另一条油路流回油箱;当平衡阀与手动换向阀之间的管路(多为高压软管)损坏漏油时,平衡阀能封闭无杆腔油液,使负载停留在空中原位置不动,避免造成坠落事故,可起到安全保护作用。     

在Teamcenter协同设计环境中实现与NX数据交互的研究

分析了Teamcenter的协同设计环境,协同设计可实现产品数据的统一管理与共享。介绍了NX及NX Manager的基本概念、Teamcenter的数据结构。从单个零件创建及装配件导入2个方面阐述了Teamcenter与NX进行数据交互的方法,并以一个工程实例介绍了将装配件导入Teamcenter的操作步骤。     

KMAS冲压仿真在压力锅盖工艺优化中的应用

在优化冲压成形工艺过程中,为了防止仅仅依靠经验而造成设计周期长、成本高,甚至难以控制冲压件成形质量的问题,需要先在计算机上进行试模.介绍使用KMAS软件进行冲压成形仿真的流程和关键步骤,并模拟了铝合金压力锅盖拉深件的一次拉延成形工艺.研究了工艺参数对冲压件成形质量的影响,经过不断改变冲压速度、压边力、摩擦系数等工艺参数,最终得到较好的模拟结果,提出了合理的工艺参数设置,为后续工件的一次拉延工艺优化设计提供参考.     

面向石质文物裂隙的超声定位系统及算法研究

面向石质文物多年风化、干裂，急需修复的场景，针对深度学习在文物裂隙检测应用中的不足，提出一种基于缺陷特征增强和卷积神经网络(CNN)的石质文物缺陷定位算法。算法通过小波包分解进行特征提取并选择包含丰富特征信息的有效频段，作为CNN网络的输入，通过模型训练和波形分类识别，缩小定位范围，提高缺陷定位算法的泛化能力和识别率。本文搭建了以现场可编程门阵列(FPGA)为核心的超声检测平台，并在边长为40 cm的立方体试件上进行了实验验证，实验结果表明，波形识别准确率相较传统算法提高了11.3%,平均定位误差小于10%,为石质文物裂隙检测提供了可靠依据，有助于文物保护和修复。