沈阳化工股份有限公司财务分析

文章根据沈阳化工股份有限公司2018年至2022年的财务指标,对企业的偿债能力、盈利能力、营运能力及现金流量进行了分析,指出其存在的问题,并提出提高资产的流动性、加强技术创新并提升核心竞争力、调整应收账款周转率、优化资本结构降低财务杠杆和提升企业风险防范能力五条建议。

氟化工行业的水分测定方法

氟化工行业产品的水分含量是其中的重要技术指标之一。在生产和应用中,直接影响着氟化工行业产品的质量与性能。主要概述了氟化工行业水分测定方法的原理及适用范围,并对在线水分分析的优点及测量对象进行了简要说明,为企业和监管部门对氟化工行业产品的水分检测提供了可参考的技术依据。

一种家电用小型蒸汽发生器的传热与流动特性模拟及实验研究

针对应用于各类家电中的小型蒸汽发生器的高功耗、易结垢问题,在传统使用腔体型结构上进行了改进,加大换热面积,增强换热系数,使热效率进一步提高,减小能耗。该设计可以规避一般管道型加热方式易产生的水垢阻塞流道导致换热器失效的问题。对改进型蒸汽发生器进行了热力计算及数值模拟,比较了上部进与下部进水两种方式的传热及流动特性。根据模拟结果选用具有更好的传热及流动性能的上部进水方式对增加泡沫金属铜前后的蒸汽发生器进行了实验测试,实验得到改进结构(增加金属泡沫)后蒸汽发生器的热效率可以高达98.92%,较改进前热效率约有5%的提升,改进效果明显。根据热力学原理分析,热效率的提升来自于漏热的减少和电热效率的提高。

超额吉布斯自由能-状态方程模型在含硫天然气中的应用研究

甲烷+硫化氢(CH_(4)+H_(2)S)体系汽液平衡(VLE)数据对酸性天然气脱硫具有重要意义,直接影响天然气脱硫的工艺设计。为了比较不同超额吉布斯自由能-状态方程(GE-EoS)模型在再现甲烷-硫化氢体系相行为时的准确性,采用PR方程,从不同参考压力系下进行考虑,选择了Huron-Vidal(HV)、modified Huron-Vidal one-order(MHV1)、linear combination of Vidal and Michelson(LCVM)三种混合法则搭配Wilson、NRTL、UNIQUAC三种活度系数模型所组成9种GE-EoS模型,且将van der waals模型作为对比模型,探究了不同模型对二元混合物CH_(4)+H_(2)S的VLE数据的关联与预测上的表现,推荐PR+MHV1+UNIQUAC模型结合温度关联函数A+B×ln T来关联或预测二元混合物CH_(4)+H_(2)S在温度为273 K以下时的汽液相平衡相行为,为天然气脱硫工艺提供有效的参考。

倾斜角对金属泡沫脉动热管传热性能研究

不同倾斜角的放置对金属泡沫脉动热管传热性能有重要影响。本文采用去离子水作为工质,开展了充液率为0.2、倾斜角分别在90°,60°和30°下金属泡沫脉动热管传热性能的实验研究。实验结果表明,金属泡沫脉动热管在90°倾斜角下热阻最小,传热性能最好;在60°倾斜角时其热阻相比90°时增大19.8%;在30°倾斜角时其热阻相较60°倾斜角下增大2.6%。与常规脉动热管相比,金属泡沫脉动热管传热性能受倾斜角影响较小。此外,本文还观察了金属泡沫脉动热管稳定运行下蒸发段温度的波动,发现30°倾斜角下蒸发段温度波动较大,60°和90°倾斜角下的温度波动较为平稳。与常规脉动热管相比,金属泡沫脉动热管蒸发段温度的稳定性较好。

脉动热管气液塞初始分布可视化实验研究

脉动热管中气液塞的初始位置和长度的分布对于理论模型的精确性和启动性能有很大的影响。针对此,本文搭建了内径2 mm脉动热管的可视化实验装置,研究了气液塞初始分布位置和长度的规律,以及气液塞初始分布对脉动热管启动性能的影响。脉动热管充注统计规律显示,中间管段较容易出现长气塞,其他管段气液塞分布较为均匀;分次充注和增大充液率有利于提高脉动热管内气液塞分布的均匀性。在0.3～0.7充液率下,液塞长度均集中在1～10 mm范围内,其中,2～4 mm长度范围内的液塞出现频率最高。根据启动试验,初始气液塞的均匀分布有助于脉动热管的有效启动。脉动热管蒸发段气液塞初始分布较为均匀时,管内气液塞能够在较小的加热热流下开始振动。

混合制冷剂HFC-134a+HFC-152a液相黏度实验研究

寻找替代制冷剂的过程需要对制冷剂的物性有充分的了解,黏度是最重要的物性之一。本文使用一种将翻转法升液和压力容器承压相结合的黏度测量实验装置,对混合制冷剂HFC-134a+HFC-152a(摩尔比为0.29:0.71)进行液相黏度测量实验研究,测量了278.15~333.15 K温度范围内的液相黏度数据。为了方便工程运用,采用四种形式的Andrade方程对实验数据进行拟合,其中三种仅表征温度与黏度的关系,其余一种同时考虑了温度和压力对黏度影响。结果表明,由后者所得的关联式精度最高,平均绝对误差(AAD)和最大绝对误差(MAD)分别为0.495%和1.050%。此外,仅考虑温度的影响时,在Andrade方程中加入非线性修正对关联式的精度影响不大。