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介绍了交叉筛的组成、工作原理及优点,分析了交叉筛在实际应用中可能存在的物料堵塞、扬尘、均匀布料、筛分效率、制造及安装精度、检修等问题,并探讨了交叉筛在炼焦配煤生产中的应用前景。交叉筛的实际生产应用表明:交叉筛该设备结构简洁,其筛分效果显著、设备故障率低、设备安全可靠系数较高且节能及易检修;交叉筛组合粉碎机的筛分粉碎,可解决炼焦配煤过度粉碎的问题,对提高焦炭质量及改善作业环境具有重要的意义。 相似文献
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为研究炼焦煤在不同粒度下的性质,对肥煤、1/3焦煤、焦煤、贫瘦煤进行了不同筛分粒级的煤岩显微组分及煤质分析,进行了单种煤在不同粉碎粒度下的坩埚焦实验,分析了粒度对焦炭冷热态强度的影响。筛分结果表明:随筛分粒级的减小,镜质组含量增加,惰质组含量减少;灰分主要集中在-1 mm的细粒部分与+10 mm的粗粒部分,硫分主要集中在-1 mm的细粒部分,粒度对煤挥发分影响不大,黏结指数在1~5 mm时优于其它粒级。坩埚焦实验表明:肥煤、1/3焦煤、焦煤等强黏结性煤粉碎到1 mm以下时,热态性能劣化;贫瘦煤配入量多时,细粉碎后没有足够的活性物质包裹惰性组分,焦炭强度急剧下降。 相似文献
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合理利用钢铁流程中所产生的固体废弃物,实现其无害化和资源高效利用,对节能减排、降低环境污染具有重要意义。为确定焦化固废在配煤中的应用效果,首钢京唐焦化公司进行了回配焦化除尘灰的300 kg半工业炼焦试验以及焦化除尘灰与生化污泥浆混配比例研究。试验表明,焦化除尘灰回配比例不应超过1.5%,生化污泥与除尘灰的适宜混合比例应控制在20%~25%。综合前期研究结果以及京唐焦化生产现状,设计并成功应用了焦化除尘灰回配工艺装置。在配煤以及焦炭质量保持稳定的前提下,成功解决了焦化除尘灰和生化污泥两大固废的处理难题,实现了焦化固废资源的循环利用。 相似文献
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选择适合的特征子集和预测算法用于考研结果或考研成绩预测,在机器学习领域中受到研究者的青睐.影响报考决策和考研结果的因素很多,虽然采用小样本或者范围较大的特征子集,可以获得精度较高的预测结果,但较难保证预测模型的实用性和泛化能力.论文提出一种基于SVM的高校考研预测模型,该模型面向高校所有理工科本科生,以高考成绩和在校原始成绩作为特征子集,并构造三种样本集,分别采用内积核函数、径向基核函数和多项式核函数训练SVM模型.通过与Logistics算法、kNN算法进行训练建模对比测试后,发现本文的预测模型在考研报考决策场景下,具有较高的适应能力和稳定性,对学校鼓励考研和学生制定考研决策具有较高的实用性. 相似文献
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