基于羧酸功能化离子液体的含铽发光材料的合成与表征

合成了两种带羧酸官能团的长链咪唑离子液体,离子交换前后分别溶解稀土氧化铽,得到新型的荧光软材料,荧光光谱及荧光寿命表征显示离子液体配体与稀土离子之间进行了有效的能量传递,此荧光材料兼具稀土离子的优异荧光特性和离子液体本身的性质,有较高的潜在应用价值.     

粉尘检测与翻车机底层洒水联动系统设计与研究

为了抑制煤炭港口翻堆作业带式输送机转运煤炭过程中产生的煤尘，设计了粉尘检测与翻车机底层洒水联动系统，在带式输送机转接塔和翻车机底层料斗处分别安装粉尘质量浓度检测装置和洒水装置，定量分析煤尘大小后调节洒水装置，避免水电过投，在环保、节能、煤质 3 个方面寻找最佳平衡点。该系统从带式输送机源头开始治理煤尘，较传统的在带式输送机沿线分布洒水装置的形式既节省了水电，又减少了维护工作量，在煤炭港口具有较高的推广应用价值。     

高压离子色谱法快速测定水中7种无机阴离子

目的：建立高压离子色谱法快速测定水中氟离子、亚氯酸根离子、氯离子、硝酸根离子、氯酸根离子、溴离子、硫酸根离子7种无机阴离子含量的方法。方法：选用Dionex Integrion高压离子色谱仪和Ionpac AS19色谱分析柱，KOH淋洗液浓度为20 mmol/L、流速为2.00 mL/min条件下，通过抑制型电导检测器测定水中7种无机阴离子含量。结果：7种无机阴离子在7 min内实现分离，该方法的线性相关系数≥ 0.999，相对标准偏差＜2%，7种阴离子的样品加标回收率为95.3%~105.8%。结论：该方法具有简便快速、准确灵敏、环保高效等优点，适用于水质分析中7种无机阴离子的同时快速测定。     

维美德面向制浆造纸客户推出新型刀式浓度变送器

本刊讯(Valmet消息) 2021年2月,维美德面向制浆造纸客户推出一种全新设计的Valmet Blade Consistency Measurement刀式浓度变送器。凭借一流技术、全新用户界面和专利化探测原理,该设备可确保所有应用领域可靠、准确、极具成本优势的浓度测量。     

90 t/h四角切圆燃烧锅炉优化调整及试验研究

某炼油厂90 t/h自然循环燃气锅炉燃烧器低氮改造后，运行调整总是不太理想。在40%～90%负荷工况下，出现炉膛和过热器的高温/低温段、省煤器两侧烟气温度（烟温）偏差大，NO_x、氧含量及颗粒物排放浓度较高的问题。经过分析，造成该现象的主要原因是4个燃烧器配风不均。针对此问题，对4个燃烧器配风进行了优化调整，优化后的锅炉省煤器α/β侧烟气温差较原来减少30℃,炉膛内部两侧温差较原来减少9℃,过热器高温/低温段温差较原来减少40℃/30℃,各侧点温度α侧变化较大，β侧变化较小。NO_x平均质量浓度下降了近100 mg/m³;颗粒物质量浓度由16.3 mg/m³降低到5.8 mg/m³。有效地解决了锅炉两侧燃烧偏烧和氧气分布不均匀及NO_x、颗粒物排放浓度较高的问题。     

铜离子掺杂对高铁低钙水泥熟料性能的影响

基于C4AF可以提高水泥基材料的抗蚀性,以高铁低钙水泥熟料为研究对象,掺入不同含量的CuO,通过对熟料及其水化产物进行X射线衍射(XRD)、水化热、抗压强度、非蒸发水含量和固化氯离子能力等测试,探究Cu2+对高铁低钙水泥熟料水化性能与氯离子吸附固化能力的影响.结果发现,适量CuO的掺入促进了高铁低钙水泥熟料中C4AF的生成,降低了熟料液相的粘度,有利于C3S的晶粒生长,有利于提高高铁低钙水泥熟料的水化活性和固化氯离子能力,最佳掺量为0.2 wt％.     

水泥窑分级燃烧脱硝技术优化效果分析

<正>1前言水泥窑分级燃烧减排NOx技术是通过对窑尾分解炉的温度场、流场和化学反应及分解炉结构、煤粉分级燃烧等的综合研究,实现降低NOx排放浓度的有效方法。其减排效率可以达到30%左右,5000t/d水泥熟料生产线年减排NOx量可达到1100t左右。减少污染物排放可获得显著的环境效益,同时优化回转窑的运行条件(减少煅烧系统引入干扰),降低企业生产运行成本(可大量减少额外的非碳系还原剂的使用)。     

离子色谱仪测定水中阴离子的实验研究

离子色谱的应用,改变了实验室中人工滴定、比色等最原始的分析方法,已经成为水质监测中的重要手段。充分发挥了使用试剂少,检测灵敏度高,多项目检出限低,能同时测定多组分的优点。针对氯化物、硝酸盐氮和硫酸盐三个检测项目进行传统化学方法和离子色谱法间的比对。根据实际情况,在保证数据精确和仪器的正常安全使用基础上,讨论通过改变淋洗液的浓度,减少阴离子的保留时间,以提高工作效率。     

高抽巷束管监测采空区瓦斯浓度试验研究

为了探究采煤工作面采空区不同深度瓦斯浓度分布情况,在高抽巷内布置6个测点,利用高抽巷与回风巷之间的穿透孔,将束管由高抽巷测点敷设至回风巷,随着工作面的回采,通过束管观测各测点进入采空区不同深度的瓦斯浓度,进而分析高抽巷瓦斯来源,为今后高抽巷布置层位与利用方式的选择提供参考。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。