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基于S7-300的污水处理自控系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了结合SBR污水处理工艺采用S7-300基本控制单元的集生产过程自动控制、信息处理及显示、报警监测、远程操作、生产数据统计、自动报表打印等功能的智能分布式污水处理自动控制系统,适合于污水处理站自动化生产的需要。 相似文献
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IEEE802.16e终端具有移动性,导致其系统配置受限于电池容量。而休眠模式作为移动终端的必备功能,它能有效地管理有限的电池容量,延长移动终端的单次充电使用时间。该文回顾了IEEE802.16e移动终端休眠模式的3种功率节省类型,通过建模移动终端的休眠模式,研究了多种功率节省类型相组合的情况,探讨了休眠模式状态下移动终端的平均能量消耗和平均能量节省问题。通过系统模型仿真,提出了基于参数配置变化的休眠模式性能评估及优化的方法。 相似文献
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总结了在冬季气温较低条件下 ,常减压蒸馏装置的开工经验 ,分析了影响装置冬季开工进程的主要因素 ,指出装置开工各阶段的重点防冻防凝步骤及部位 ,并提出应对措施 相似文献
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阐述了以工控机和PLC以及检测仪表与控制设备组成污水处理自动监控系统的设计方法,工控机以WinCC软件进行组态,PLC作为现场控制单元,配合各种检测设备对污水处理中的工艺参数进行采集,实时监测污水处理过程与设备运行状态,并对现场设备进行相应控制;利用现场总线进行数据交换,完成污水处理的自动监控与管理。 相似文献
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万古金矿位于江南造山带中部,是该成矿带最具代表性的金矿床之一。万古金矿的赋矿围岩和矿石中可见大量碳质物(CM),然而碳质物的类型、成因及其与金成矿的关系仍不明确。通过进行系统的岩相学和激光拉曼光谱分析,发现万古金矿有3种类型的碳质物(CM1、CM2和CM3)。其中,CM1(T=507~613 ℃)呈粒状,分布在石英和云母中;CM2(T=390~470 ℃)呈层状,分布在黄铁矿和毒砂等矿物中;CM3(T=240~355 ℃)与石英和黄铁矿等热液矿物共生,且其形成温度与成矿温度相近。由此推断,CM1和CM2可能是变质成因,而CM3可能是热液成因。通过硫化物LA-ICP-MS分析,认为与CM2相关的黄铁矿更富Au和As。结合前人研究,认为万古金矿成矿前形成的层状CM2可作为还原剂,与含矿热液中金的络合物发生反应,致使金沉淀;CM3与黄铁矿共同沉淀,也有利于金成矿作用。 相似文献
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针对TiBw网状增强钛基复合材料加工时表面质量差、加工过程不平稳等问题,开展其旋转超声磨削的法向磨削力研究。分析旋转超声磨削中的磨粒运动规律,建立旋转超声磨削TiBw网状增强钛基复合材料的法向磨削力模型,并通过单因素磨削试验对模型进行验证。结果表明:在一定的主轴转速、进给速度、磨削深度及固定磨削宽度条件下,法向磨削力随主轴转速的增加而减小,随进给速度、磨削深度的增加而增大,且其磨削试验值与模型计算值的相对误差绝对值均在6%以内。模型很好地预测了TiBw网状增强钛基复合材料磨削时的法向磨削力,验证了预测模型的有效性。 相似文献
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万古金矿区大塘冲矿段位于万古金矿区东部,是近年来新设立的金矿勘查区。在野外地质调查基础上,对大塘冲矿段的矿脉、矿体及矿石特征进行了详细研究,厘定了矿床类型及成因,探索了成矿规律,并指出了进一步的找矿方向。研究表明,大塘冲矿段内含金矿脉受控于北西(西)向断裂破碎带,断裂破碎带由构造角砾岩、石英细脉及蚀变板岩组成,倾向北(北)东。矿石构造主要为块状构造、角砾状构造、条带状构造、板状构造等,矿石结构包括碎裂结构、角砾状结构、显微鳞片变晶结构、镶嵌结构等。矿石类型以石英脉型、蚀变破碎板岩型、构造角砾岩型及蚀变板岩型为主。大塘冲矿段矿床成因类型为受断裂控制的岩浆期后远成中低温热液型,矿体富集在舒缓波状弯曲、断裂分支部位;北西(西)向和近东西向断裂或层间滑脱带,硅化、绢云母化、黄铁矿化、毒砂矿化、辉锑矿化、褪色化较强地段和Au、As、Sb、Hg等元素的组合异常及金的重砂异常是重要的金找矿标志。14号矿脉深部是成矿有利地段,具有较大找矿潜力。 相似文献
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为减小大型金属反射镜在金刚石车削中,刀具的热变形对加工精度的影响,研究了金刚石刀具在温度影响下的热变形规律,结合俄罗斯在热力学方面的研究成果,根据金刚石晶体和刀体的热膨胀系数和导温系数的不同,建立了刀具变形量随温度变化的理论计算模型,并采用高精度的热像仪和电感测微仪记录刀具的温度变化和变形量,发现当温度从23.4℃升高到32.1℃时,刀具变形量达到1.48μm. 相似文献
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为提高算法对车辆检测的准确性,解决原有算法在复杂交通场景下对车辆检测效果不佳的问题,提出一种基于注意力机制和改进密集连接网络结构的车辆检测方法。首先在过渡层中使用SoftPool整合密集块之间的特征信息;其次通过轻量化通道注意力机制加强有效通道特征的表达,将其作为Darknet-53的深层特征提取层;引入CIOU损失作为模型的边界框位置预测损失项,使用深度可分离卷积缩减模型体积;与原算法相比mAP值提高2.6%,模型体积缩减为原来的42%,实验证明本算法在复杂交通场景下具有良好的检测性能。 相似文献