锆英石对铝铬锆砖抗侵蚀性能及六价铬形成的影响

铝铬锆砖因具有优异的抗渣侵蚀性能,被作为炉衬材料广泛应用于工作环境恶劣的危废焚烧炉。然而,铝铬锆砖在制备和服役过程中可能形成有毒的水溶性Cr(VI),相关研究工作却未见报道。本研究分别以单斜氧化锆和锆英石为氧化锆源制备了两种铝铬锆砖,研究了铝铬锆砖在四种不同组成危废焚烧炉渣中的侵蚀行为及熔渣侵蚀前后砖中Cr(VI)的含量。结果表明,锆英石高温下分解形成单斜氧化锆和无定形的二氧化硅,促进化学稳定性较好的(Al,Cr)₂O₃固溶体的形成,提高了铝铬锆砖的致密化程度,同时改善了铝铬锆砖的抗渣侵蚀性能。此外,生成的二氧化硅可以还原砖中Cr(VI)化合物,降低铝铬锆砖中的Cr(VI)含量。熔渣侵蚀后,铝铬锆砖渗透层中Cr(VI)含量与熔渣成分密切相关。在被高碱性氧化物含量的熔渣侵蚀后,铝铬锆砖渗透层中的Cr(VI)含量较高,但锆英石作为氧化锆源的铝铬锆砖在不同熔渣中侵蚀前后的原砖层和渗透层内的Cr(VI)含量均低于欧盟限制标准。     

危废焚烧炉用Al2O3-Cr2O3-ZrO2砖抗渣侵蚀性及六价铬形成研究

Al2O3-Cr2O3-ZrO2砖具有较优良的抗渣侵蚀性能和力学性能,被作为内衬材料应用于危废垃圾焚烧炉.然而,危废垃圾来源广,成分复杂,其焚烧所产生的渣对砖的侵蚀程度及机理也必然不同.此外,砖中的Cr2O3在高温下可能氧化为含Cr(Ⅵ)的有害物质.为此,通过静态抗渣实验研究了四种不同组成危废灰渣对Al2O3-Cr2O3-ZrO2砖的侵蚀过程及机理,并通过浸出实验研究了熔渣对砖中Cr(Ⅵ)形成的影响.结果 表明:不同渣对Al2O3-Cr2O3-ZrO2砖的侵蚀程度及机理各不相同.高钙渣A侵蚀过程中,生成了高熔点的CA6、Ca2Al2SiO7和Ca2SiO4相,在一定程度上减缓了渣的侵蚀速度,砖体表现出最好的抗侵蚀性.高铁渣D侵蚀过程中生成熔点较低的CaFe2O4相,加之砖中Al2O3在Fe2O3-SiO2渣中的溶解度较高,因此高铁渣D对砖体的侵蚀程度最严重.高硅渣B和C侵蚀过程中主要生成钙铝黄长石新相,渣对砖体的侵蚀程度居中.不同的渣侵蚀后,渗透层中的Cr(Ⅵ)含量均增加,且渣的组成对Cr(Ⅵ)含量影响较大.由于CaO能显著促进Cr(Ⅲ)氧化为Cr(Ⅵ),高钙渣A侵蚀后,渗透层中的Cr(Ⅵ)含量最高,为84.7 mg/kg.SiO2可优先与CaO和Na2O等碱金属氧化物反应生成稳定化合物,高硅渣B和C侵蚀后,渗透层中的Cr(Ⅵ)含量较低,分别为9.9 mg/kg和13.6 mg/kg.对于高铁渣D,浸出过程会有含Cr(Ⅵ)的水化相(3CaO· Al2O3·CaCrO4·nH2O)形成,降低了Cr(Ⅵ)的浸出能力.     

无线遥控超微型云台的研究与实现

机器人视觉伺服控制是机器人研究领域的一个重要方向,特别是针对微小型机器人的视觉伺服控制领域,而微型云台是实现微型机器人视觉伺服控制的主要载体,由于系统云台造价高、体积大、结构复杂等问题,针对微型机器人视觉伺服控制系统的弊端而设计研制一种超微型云台满足需求,提出一种基于单片机控制驱动一体化的二自由度微型云台,并基于射频调制解调技术的对超微型云台进行无线遥控控制。     

基于分位数损失的短期概率负荷预测

为提高电力负荷预测精度,并针对用电不规律导致的负荷数据波动性大的问题,提出一种分位数损失引导的门控卷积神经网络模型。首先,使用卷积神经网络提取出历史数据中更多的重要特征;其次,在模型训练过程中采用分位数损失指导训练,然后添加门控单元使得关键特征更加明显;最后,模型输出每个分位点的预测值。实验结果表明,相对于多种概率负荷预测模型,所提的分位数引导的门控卷积神经网络模型在概率负荷预测方面具有更好的预测精度,同时具有良好的实际应用前景。