高硫铝土矿分散态焙烧脱硫实验研究

为了探索高硫铝土矿在稀相反应器中的焙烧脱硫特性,自制了一种模拟悬浮态的分散态焙烧炉,在焙烧炉中对贵州某地的高硫铝土矿进行焙烧脱硫处理,考察了焙烧温度、焙烧时间对脱硫率的影响,通过对脱硫率和脱硫速率的分析,探讨了高硫铝土矿的焙烧脱硫机理。结果表明,分散态焙烧可以实现高硫铝土矿的高效脱硫,能够在短时间内快速脱除大部分硫,脱硫率达到80%左右以后,升高温度或延长焙烧时间对脱硫率的提高影响甚微;焙烧温度650℃、焙烧时间120s时,可以实现75.91%的脱硫率,焙烧矿中的S为0.36%,能够满足我国氧化铝工业的生产要求。

碳酸钙渣悬浮态和堆积态煅烧产品的理化性能比较

本文研究了碳酸钙渣悬浮态和堆积态煅烧后的石灰产品的理化性能。对悬浮态和堆积态煅烧后的石灰产品进行SEM、XRD、粒度、有效CaO质量含量等分析。结果表明:堆积态和悬浮态煅烧的样品性质区别显著,堆积态煅烧下样品的CaO质量含量高于悬浮态产品的CaO质量含量,但悬浮态产品的CaO活性却远高于堆积态样品的活性,这是结构不同导致的原因。当以300目作产品的粒径划分时,大于300目产品的CaO质量含量可以达到60%以上,分级效果明显,对实际生产有指导意义。

外循环式分解炉压力损失的冷模试验研究

外循环式分解炉是西安建筑科技大学开发的新型碳酸盐分解反应炉,在工程应用中取得了很好的效果,为进一步优化反应炉的结构,试验测试了分解炉截面风速为5～8 m/s,三次风入口风速为24 m/s、26 m/s和28 m/s,固气比Z=0.5的条件下,外循环式分解炉系统主体段压力损失和粗分离器压力损失。结果表明：系统空载运行时,随分解炉截面风速的增大,分解炉主体段和粗分离器的压力损失增大;分解炉截面风速不变,随三次风入口风速的增大,分解炉主体段压力损失减小。系统投料运行时,随分解炉截面风速的增大,分解炉主体段和粗分离器的压力损失增大;三次风入口风速对其压力损失的影响不大。相比空载运行,投料运行时分解炉主体段压力损失增加约1～1.2倍,粗分离器压力损失增加约10%～50%。适当降低分解炉截面风速,是降低分解炉压力损失的有效手段。

磷矿悬浮态焙烧半工业化试验研究

为提高中低品位磷矿石(W(P2O5)<30%)的利用率,提升产品中碳酸盐的分解率和活性,以悬浮态焙烧-快速冷却技术为依据,并在前期基础实验和半工业化试验的研究基础上,研究设计了工业生产线基本路线并建成了磷矿悬浮态焙烧半工业化试验装置。以不同工况运行磷矿悬浮态焙烧半工业化试验系统。综合系统工艺设计、工况运行参数及矿样检测数据分析,研究结果得出:磷矿及磷尾矿悬浮态焙烧可以实现较高的碳酸盐分解率,产品中CaO活性高;控制中试系统焙烧炉温度在940℃以上时,可以实现磷矿石中碳酸盐的高效分解;970℃时焙烧矿平均变色时间为125 s,产品分解率达到98.9%;在半工业化试验中逐步优化并确定最佳工艺参数,最终提出适宜的技术路线和工艺流程。

基于VisualOne的数字化生产线的搭建与仿真

基于VisualONE软件设计了一套数字化智能制造生产线,通过对生产线的建模以及虚拟仿真,能够使产线的运行效果得到验证。此外,对生产线的设备型号参数的选取以及整个生产工序流程进行了概述,为后续搭建和调试实物产线打下基础。

基于工业机器人的自动化生产线研究

近年来,工业机器人在工业生产中得到了广泛应用,利用工业机器人组建自动化生产线,能够有效提高生产效率、降低生产成本,从而大大提高企业的综合效益。基于此,文章在分析了工业机器人结构及特点的基础上,提出了基于工业机器人的自动化生产线构建策略,最后就工业机器人的技术前沿与伦理问题作进一步探讨,以期为一线工作提供借鉴与参考。

高校学生工作的有效性管理创新初探

随着时代快速发展,高校规模不断扩大,是人才培养的主要场所。针对学生工作而言,传统方法逐渐暴露出弊端,已无法满足实际情况需要,必须进行管理创新,抓住高校学生的身心特点,不断提高管理工作有效性。文章先介绍存在的问题,进一步提出解决策略,从而促进学生全面发展。

一种新能源汽车新工艺平台

为了缩短设计生产周期,提高汽车的整车质量,因此文章对全球首款开放车型共享平台,即基于成熟且严谨的新能源汽车产品开发体系的全铝合金型材空间架构的轻量化汽车平台进行阐述,以某小型新能源汽车的材料选用和工艺设计为例,介绍新能源汽车的新材料、新工艺以及车架设计等未来的关键技术,以为汽车轻量化和高强度研究提供技术支撑。

基于人工智能算法的电动汽车充电站负荷预测研究

随着充电站的大规模建设,电动汽车的广泛使用将导致当地电力负荷的快速增长。充电站负荷预测,特别是短期负荷预测,作为未来电网负荷的重要组成部分,将在电力系统的生产安排、经济调度和安全运行等方面发挥着非常重要的作用。传统的电力负荷预测模型主要基于天气因素(如温度、湿度等),与传统的电力负荷相比,电动汽车充电站的负荷更加复杂和多变。从目前的电动汽车充电站负荷来看,充电站负荷曲线的趋势与用户行为等关系更密切,与天气关系无关。文章结合电动汽车充电站负荷的具体特点,提出通过建立适合充电站负荷预测的模型来准确预测充电站负荷数据,研究BP神经网络、RBF神经网络和灰度GM (1,1)模型。