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大冶有色冶炼厂收尘系统已运行接近二十年,外排烟气含尘浓度偶尔无法达标,在不进行大规模的投资和改造下,对现有的备料电收尘系统进行了改造。改造措施包括:对干燥窑燃烧室拱顶使用耐火材料一次性浇筑,加强燃烧室的密封性能;对电收尘系统进行改造升级,并加强日常检查及维护;对动力波系统进行改造,并加强清理作业;在动力波洗涤液中添加起泡物质,增加动力波泡沫产生量。改造后,收尘效率大幅提升,尾气含尘浓度已下降至61 mg/Nm~3,满足环保外排烟气含尘浓度≤80 mg/Nm~3标准要求。此次改造成功对其他老旧电收尘系统的改造有一定的借鉴意义。 相似文献
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某房地产项目质量问题总结 总被引:1,自引:0,他引:1
某房地产别墅项目施工质量问题较多,本文从甲方现场工程师的角度总结产生质量问题的原因及实际整改方案,从屋面渗水、外墙开裂及渗水、地面开裂、砌体及抹灰质量问题、铝合金门窗渗水等几方面阐述产生质量问题的原因及解决方案,生要从设计、材料、施工管理及施工工艺等方面深层分析,总结该项目整个施工和整改维修阶段形成的主要工艺施工经验,供类似项目参照施工。 相似文献
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在铜电解液中加入水合肼产生沉淀,使铜电解液中砷、锑、铋杂质得到有效去除。当电解液Cu2+质量浓度为22g/L,硫酸质量浓度为203g/L,反应温度为42℃,反应时间为60mi,n砷、锑、铋质量浓度分别为8.80 g/L、0.36 g/L、0.20 g/L时,按照铜电解液与水合肼体积比为20:1在铜电解液加入水合肼,铜脱除率为97.04%,砷、锑、铋去除率分别为5.28%、37.92%、94.40%。在卤化物作用下,有助电解液中砷的去除。杂质的脱除有一定影响。在铜电解液中加入水合肼产生沉淀有Cu4SO4(OH)6·H2O、Cu2(OH)3NO3、Cu3(AsO4)(OH)3等。 相似文献
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以穆利亚希矿样作为原料进行球磨和浸出试验。在试验中研究了磨矿浓度和时间对细度的影响,同时还研究了浸出温度、硫酸浓度和时间对浸出率的影响。发现穆利亚希矿在磨矿过程中矿浆浓度为50%,磨矿时间为3min时得到合适的细度;在浸出过程中温度为65℃,硫酸浓为12g/L和浸出时间为6h才能得到较高的浸出率。但是在铜萃取工艺中,只有在浸出液的pH值为1~2时,萃取才能得到较高的效率。为了解决这个问题,研究开发出了新的流程。在新流程里,能够在不影响浸出率的情况下控制浸出液H2SO4:5~6g/L,Cu:4~10g/L,同时节省45%的热能消耗。 相似文献
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评价边坡稳定性关键问题是确定滑动面和可靠的抗剪强度参数。基于数值模拟技术,提出一种新的方法,可在无需事先假定滑动面的情况下得到可靠的强度参数。通过对兰州地区30个极限状态黄土边坡的坡高和坡宽参数进行统计,发现二者呈线性关系,且拟合度较高。根据所得到的回归方程,采用FLAC建立边坡模型,利用强度折减法对兰州地区边坡进行强度参数反演,将4个邻近高度边坡得到的参数反演曲线绘于同一坐标系中,得到该坡段综合强度参数值。反演结果表明:随着坡高的增加,黄土内摩擦角逐渐减小,黏聚力增大。根据计算结果,绘制60~120 m边坡高度下强度参数综合反演曲线,可直接进行黄土高边坡稳定性评价,提高了工作效率,也为高边坡几何形态的设计提供可靠的数据支持。 相似文献
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为了改进低秩嵌入在数据重构和噪声抑制方面存在的不足,提高特征的识别准确度,提出了一种基于正交投影学习的图像特征提取算法,设计了半二次方的交替方向乘子法用于求解正交投影学习模型。 该模型通过引入正交矩阵保留样本的主要特征,引入范数约束使提取的特征更加显著;使用加权 Schatten p 范数来逼近秩的最优解。为提高模型的鲁棒性并使其适用于有监督场景,将广义相关熵用于数据项建模和分类损失函数的构建。 在不同规模数据集上的实验结果表明,所提模型具有比现有其他模型更优良的特征提取性能。 相似文献
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介绍大冶有色30万t铜电解进液系统,结合实际和查阅文献,分析了主进液管道结垢的因素,指出最严重的部分管道以及产生的原因。工艺管道的结垢会影响电解的关键工艺参数-电解液循环流量,所以需要隔一段时间进行管道清垢检修处理。在考虑检修时间、成本和产量等因素上,分析整体更换、拆除清理和开孔冲洗三种检修方案的优缺点,结合生产条件制定了铜电解主进液管道检修方案——不停产冲洗。通过对工艺设施进行精确测量,并提前制作好备件,对阳极板供应进行及时预测,合理排出检修的计划,精心进行组织,达到了缩短检修时间、降低检修成本、确保产量和顺利完成主进液管道检修的目的。 相似文献
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针对深度学习在图像处理领域中多尺度特征提取能力弱、特征内部信息捕获能力差的问题,提出了一种基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络(PPSANet)。首先,引入小扩张率的空洞卷积对空洞空间金字塔池化(ASPP)模型进行改进,提高局部特征信息的感受野;其次,将改进的ASPP模型合并到残差网络(ResNet)的每个残差块中,使网络在多个维度上都具有多尺度特征提取能力;最后,将残差网络的底层残差块替换为多头自注意力(MHSA),增强网络特征学习能力,捕获数据和特征内部的相关性。图像分割实验中,与残差网络相比,在肺结节数据集中DICE相似系数(DICE)提升了5.16个百分点,肝癌数据集中DICE提升了5.22个百分点;目标检测实验中,与残差网络相比,平均精度均值(MAP)提升了2.9个百分点。实验结果表明,PPSANet能够有效解决图像处理中多尺度特征提取能力弱和内部信息捕获能力差的问题,在一定程度上提高了图像处理的能力。 相似文献