Experimental study by online measurement of the precipitation of nickel hydroxide: Effects of operating conditions

The objective of this work is using the online measurement method to study the process of precipitation of nickel hydroxide in a single-feed semi-batch stirred reactor with an internal diameter ofD = 240mm. The effects of impeller speed, impeller type, impeller diameter and feed location on the mean particle size d43 and particle size distribution （PSD） were investigated, d43 and PSD were measured online using a Malvern Insitec Liquid Pro- cess Sizer every 20 s. It was found that d43 varied between 13 kwh and 26 lain under different operating conditions, and it decreased with increasing impeller diameter. When feeding at the off-bottom distance of D/2 under lower impeller speeds, d43 was significantly smaller than that at D/3. PSDs were slightly influenced by operating conditions.

融合全监督学习的半监督矿石粒度预测算法

针对选矿过程矿石粒度分析精度的提高依赖于有标签样本数量,以及传统全监督建模方法泛化性能较差的问题,提出了融合全监督学习的半监督矿石粒度预测算法。以运矿皮带上应用图像获取的矿石粒度数据作为研究对象,利用半监督学习获得无标签的图像识别矿石粒度样本伪标签,扩展数量有限的原始标签样本,以提高矿石粒度预测模型的性能。采用筛分法获取的矿石粒度数据集来验证融合全监督学习的半监督预测算法,结果表明,融合全监督学习的半监督预测算法的模型决定系数达到92.1%,均方根误差和平均绝对误差分别为0.023和0.02,相较于传统全监督建模方法,该模型的预测精度显著提高,为提高矿石粒度检测精度提供了有力的技术支撑。

用超声衰减谱测量层状双金属氢氧化物粒度分布的方法

层状双金属氢氧化物(LDHs)作为一种性能优良的非贵金属电催化剂,在提高析氧反应速率、降低制氢成本等方面具备巨大优势,其粒度大小直接影响催化活性位点的有效暴露面积和本征结构,很大程度上决定了LDHs电催化析氧反应的活性时间和催化效率.因此,实现对LDHs粒度分布的在线检测对LDHs的合成控制与活性提升具有重要意义.根据LDHs粒度小、形貌特殊的特点,本文建立了一种基于超声衰减谱在线测量其在悬浮体系中粒度分布(PSD)的方法,该方法在LDHs粒度表征领域的应用尚属首次.利用超声衰减谱法对LDHs悬浮体系粒度分布进行测量的最大难点是传统ECAH模型需要首先已知难以获得的体系分散相和连续相的物性参数.本文采用主成分分析(PCA)结合误差反向传播(BP)神经网络建立了预测模型,并引入遗传算法(GA)对模型进行优化,解决了超声衰减谱法的难点,通过CoFeAl-LDH悬浮体系进行了验证.结果表明,PCA-GA-BP神经网络能有效对LDHs在悬浮体系中的粒度分布进行在线预测,预测值与真实值的峰形重合度高,峰高偏差小,两者的均方误差MSE为0.1497,模型拟合优度R2=0.9768,说明该方法可作为在线测量LDHs粒度分布的有效方式.

细粒煤分级溢流颗粒粒度在线检测研究

对细粒煤分选中分级溢流颗粒粒度进行实时在线检测,进而调控分级参数,可减少溢流中粗颗粒含量,提高总精煤回收率。现有研究对溢流颗粒粒度的检测上限普遍在180μm左右,矿浆体积浓度上限为10%,无法满足粒度较粗、粒级较宽且体积浓度较高的细粒煤分级旋流器溢流颗粒粒度检测要求。为提高煤颗粒粒度和矿浆体积浓度检测上限,开发了一套超声波在线颗粒粒度检测系统。基于超声波声衰减模型,构建了适用于煤颗粒粒度为44.5~600μm、矿浆体积浓度为0~40%的细粒煤分级现场工况的煤颗粒粒度检测模型。采用粒子群优化算法优化的BP神经网络建立了煤颗粒粒度分布预测模型,实现对细粒煤分级旋流器溢流矿浆粒度分布预测。基于煤颗粒粒度检测模型的模拟结果表明,超声波衰减值随煤颗粒粒度增大而先减小后增大,随超声波频率和矿浆体积浓度增大而增大。分别使用超声波在线颗粒粒度检测系统和煤颗粒粒度分布预测模型对某矿水力分级旋流器溢流颗粒粒度(实际值为150.0,215.0,315.0μm)分布进行检测,结果表明检测系统测量值相对误差为10.87%,9.81%,8.48%,预测模型的预测值相对误差为9.27%,6.05%,6.92%,均实现了细粒煤分级溢流颗粒粒度的准确检测。

粉尘粒径分布检测技术现状与应用进展

粉尘粒径分布的精确监测对于矿工健康及矿井安全至关重要,在预防职业性疾病和避免安全事故上发挥着关键作用。系统评述了现有的粉尘粒径分布检测方法,包括显微观察法、空气动力学法、电迁移率法及光学测量法,并对比了它们在粉尘监测中的优势与局限。显微观察法提供颗粒的形态学特征,空气动力学法和电迁移率法基于颗粒的物理行为进行分类,光学测量法依靠散射光的特性进行实时监测。尽管各方法在操作便利性、测量范围和精度等方面各有千秋,但在实际应用中的选择需考虑到具体监测场景的需求。展望未来,预计粉尘粒径分布监测技术将向着高分辨率、宽测量范围及智能化分析方向发展,更好地保护矿工健康和提升矿井安全。

基于粒径分布的机动车尾气颗粒物排放检测方法

常规的机动车尾气颗粒物排放检测方法使用NDIR红外气体传感器采集颗粒物排放信息,易受动态变化尾气浓度影响,导致检测的尾气颗粒物排放浓度与实际排放浓度偏差较高,因此需要基于粒径分布设计一种全新的机动车尾气颗粒物排放检测方法。即计算各微粒的质量浓度,基于粒径分布提取了尾气颗粒物排放特征,再根据经典PID控制算法,构建了Lug Down尾气颗粒物排放检测模型,从而完成了尾气颗粒物排放检测。实验结果表明,设计的尾气颗粒物排放粒径分布检测方法检测的尾气颗粒物排放浓度与实际排放浓度较拟合,证明设计的检测方法的检测效果较好,有一定的应用价值,为提高大气空气质量作出了一定的贡献。

基于LED组合光源的水晶梨可溶性固形物和大小在线检测

该文探讨了近红外光谱技术结合发光二极管(LED)组合光源探头在线检测水晶梨的可溶性固形物和大小的可行性。试验中采用850、880和940nm3盏LED组成组合光源探头,每个水晶梨在均匀成单列的输送线上以每秒5个梨的速度运动,采用漫反射方式采集水晶梨的漫反射光谱。应用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立了可溶性固形物和大小2个理化参数的校正模型,同时对不同光谱预处理方法(平滑、一阶微分、二阶微分)建立的模型的预测性能进行了对比分析,并通过外部验证来检验模型预测的准确性。利用平滑处理光谱建立偏最小二乘(PLS)模型的预测效果最优,可溶性固形物和大小的相关系数分别为0.86和0.90,预测均方根误差分别为0.58%和1.93mm。试验研究表明:应用近红外光谱技术结合LED组合光源探头在线检测水晶梨可溶性固形物和大小具有可行性。

基于图像处理的矿石粒度在线检测系统

针对钨矿石破碎领域中急需解决的粒度在线检测问题,以CCD摄像组件为检测元件获得矿石颗粒的图像,采用分水岭算法对颗粒图形进行分割,在提取并分析图形颗粒的相关信息的基础上,通过建立不同大小的检测算子对分割后的颗粒图像采用击中与击不中的分析与统计,得到被测矿石的粒度分布,采用MTALAB和LABVIEW的混合编程方式开发了粒度检测系统程序。实验对比表明,检测系统的分析结果与实际粒度分布情况具有较好的一致性,可以满足矿石颗粒的在线检测需要。

河北春季一次飞机人工增雪的综合分析

2013年4月19日,河北省人工影响天气办公室在河北中南部地区根据云系特点首次采用多层次水平催化和垂直验证的方式对层状云进行人工催化和探测。本文利用机载仪器所取得的飞机探测资料,结合实时天气、卫星、雷达、探空和雨量观测资料,分析了河北春季层状云增雪作业的技术指标,探讨了航测微物理参量和卫星、雷达、探空等资料在作业中的应用。结果表明：云在发展期雷达回波由15 dBZ逐步上升到25-35 dBZ,卫星反演的云顶高度、云顶温度、有效粒子半径、光学厚度等都有增加;云在中后期有效粒子半径、光学厚度、液水路径迅速下降,雷达回波同时减弱。在高度3 177-5 723 m之间过冷云滴达100-700个/cm^3,含水量在0.01 g·m^-3左右,最大0.081 g·m^-3,云粒子主要在此增长,形成降水粒子,该区间适宜催化。作业后,影响区内云体发展,雷达回波增强,出现35 dBZ强回波,且强回波中心扩大;卫星反演的云顶高度、光学厚度等比对比区有明显增加。

激光引信云雾散射回波的近似算法与应用分析

在对激光引信视场进行体积元分割的基础上,基于Mie散射理论建立了一种近似计算引信云雾散射回波的数学模型,并利用该模型计算了均匀云雾粒子与服从一定谱分布云雾粒子的散射回波,分析了入射激光波长、粒子浓度及谱分布参数对散射回波强度的影响。研究结果表明:对均匀云雾粒子,引信的散射回波随粒径增大呈振荡增强趋势;粒子浓度相同时,尺度谱偏大的云雾粒子群的散射回波明显高于尺度谱偏小的云雾粒子群;对折射率虚部差别明显的不同波长激光,其散射回波强度差别显著,云雾对虚部偏小激光的散射光强明显高于虚部偏大的激光。为激光引信抗云雾干扰提供了重要理论依据。

一种改进的分布式弱目标检测前跟踪算法

针对融合粒子权重的计算实现和传感器局部粒子间融合对应关系的确定问题,本文提出了一种改进的基于粒子滤波的分布式检测前跟踪(PF-DTBD)算法。算法重新推导了融合粒子权重的计算公式,得到一个近似计算式,保证计算结果正确的同时简化了计算;设计了一种基于Gibbs采样的参数估计算法解决了多传感器局部粒子间融合对应关系的确定;依据融合粒子权重与传感器局部粒子权重间的关系引入了结合序贯概率比检验和固定样本长度似然比检验的弱目标检测算法,明确实现了弱目标的检测。与单传感器处理的仿真试验对比,验证了本文算法的有效性,降低了弱目标检测时延,提高了状态估计精度。

激光散射法测定替格瑞洛原料药的粒度分布

目的:建立激光散射法测定替格瑞洛原料药的粒度分布。方法:采用Malvern Mastersizer 2000激光粒度分析仪;Hydro2000MU湿法进样器。样品折射率:1.52;样品吸光率:0.1;分散介质(水)折射率:1.33;泵速:1800 r·min^(-1);超声强度:10;测量次数:3次;测量时间:5s;背景时间:5s;遮光度:10%~20%。结果:方法学考察结果 d(0.5)的RSD<2%,d(0.1)和d(0.9)的RSD均<2%,3批替格瑞洛中试样品的d(0.1)≤2μm,d(0.5)≤5μm及d(0.9)≤15μm,符合《中华人民共和国药典》的要求。结论:该方法操作简便、准确度高、耐用性好,适合替格瑞洛原料药的粒度检测。

激光衍射散射式测粒技术在聚氯乙烯糊树脂粒径分析中的应用

介绍了激光衍射散射式测粒技术在聚氯乙烯糊树脂(PPVC)粒径分析中的应用情况,讨论了实验条件的优化。结果表明:激光衍射散射式测粒技术的可测粒径范围广、测量过程快速、测量结果准确,能准确地测量具有双峰分布的样品,是测量和表征PVC乳液颗粒粒径及粒度分布的理想方法。

图像法水泥颗粒细度及圆形度在线测量研究

水泥颗粒粒度分布、比表面积及圆形度都是水泥加工工艺过程中的重要参数。为了实现对上述技术指标的实时监测,基于图像法研制了一套在线测量系统,并在水泥厂进行了在线测量,获得了水泥颗粒粒度分布等参数的测量结果。将系统测得的粒度分布和比表面积分别与激光粒度仪和勃氏比表面积测定仪的测量值进行对比,结果基本相符。此外,针对图像法测量下限的问题,利用Rosin-Rammler分布函数对原始测量结果进行了拟合修正,拓展了图像法的测量下限,使测量结果更符合实际情况,从而为工业生产提供实时的数据参考。

微颗粒实时在线监测仪在固液体系测量中的应用

使用自研的微颗粒实时在线监测仪对微颗粒在液相中的悬浮和沉降过程进行了在线定量测量研究。首先,通过与商用离线仪器Multisizer 4e的对比验证了自研的微颗粒监测仪实时、在线测量的可靠性。然后,选用了标准物质乳胶微球、Al2O3和ZrO2三种密度不同的百微米量级的微颗粒,对磁力搅拌器中稳定转速下的悬浮特性以及搅拌停止后颗粒的重力沉降过程进行实时在线观测,得到了这两种情形下测量点的颗粒浓度和粒度分布信息。实验结果表明,即使搅拌速度超过临界悬浮转速,搅拌容器中的Al2O3颗粒仍存在不同程度的非均匀分布状态,呈现出一定的浓度和粒度分布。在重力沉降的瞬变过程中,固体颗粒的粒径和密度在固液两相分离的过程中有着显著的作用。

井下粉尘多参数检测的自适应方法

为提高井下粉尘计重含量检测精度并同时获得粒度分布参数,根据井下粉尘衍射光的角谱特征,提出了一种适合于在单片机上运行的算法。首先将衍射光角谱归一化,使得不同浓度但粒度分布相同的尘样具有相同的归一化角谱,而该角谱与给定模式的角谱的贴近程度则用差值平方和表征。由几个优选模式求得的计重含量或粒度分布取加权平均即可获得待求参数。考虑到现场环境中噪声抑制能力和对尘样多样性的适应能力至关重要,本文中最后给出了针对这两个方面的仿真实验结果。

毫米波段雪的电磁散射及对雷达性能的影响

对３５、９４和１４０ＧＨｚ三个典型频率干雪和潮湿雪的衰减率和反射率进行了计算，从而考察了干雪和潮湿雪对毫米波雷达性能的影响。其中注意到将雪花融化为水滴以后的尺寸分布转化为真实雪粒的尺寸分布，考虑到虚警概率，发现概率和最大作用距离等雷达性能。

食用淀粉颗粒特性分析及掺假检测研究

以常见的19种食用淀粉为原料,对其颗粒结构、基本特性以及掺假检测方法进行了研究。由淀粉的扫描电镜图可知,19种淀粉分为5类,分别为棒形(莲藕和芡实淀粉)、扁平形(绿豆、小麦、莲子、山药和芭蕉芋淀粉)、球形或半球形(杏仁、薏米、红薯和木瓜淀粉)、不规则多面体形(葛根、魔芋、木薯、首乌、玉米、茯苓和百合淀粉)和卵形(马铃薯淀粉),通过淀粉颗粒形貌的不同可以为淀粉掺假鉴定定性分析提供参考依据。由淀粉的粒度分布可知,不同来源的淀粉的颗粒大小也相差很大,其中芭蕉芋淀粉、山药淀粉、莲藕淀粉、马铃薯淀粉和芡实淀粉的小颗粒所占的体积分数均小于1%,杏仁淀粉、茯苓淀粉、葛根淀粉、木瓜淀粉和莲子淀粉在测定粒度分布时没有检测到大颗粒(>30μm)。通过粒度分布法和快速黏度分析法分别对掺假淀粉做了检测分析,结果显示这两种方法都能够对特定的掺假玉米淀粉定量地检测出掺假比例。

阿司匹林结晶过程的在线分析

晶体的颗粒尺寸分布和形状是结晶产品的两个关键质量指标,不仅影响结晶产品的性质,还影响下游的过滤、干燥及运输存储等过程。利用超声粒度分析仪、衰减全反射傅里叶红外光谱仪、浊度仪与二维成像系统等分析仪器在线测量了不同搅拌速率和不同降温速率下阿司匹林乙醇溶液结晶过程中温度、浓度、颗粒尺寸分布和形状的变化情况。实验结果表明:较低的降温速率或者较大的搅拌速率条件下得到含有大量细晶的阿司匹林结晶产品;较高的降温速率下得到长宽比较大的阿司匹林结晶产品。调节降温速率和搅拌速率是一种有效控制阿司匹林结晶产品尺寸分布与形状的方法。

基于形态重建和反向跟踪的粗集料级配视觉检测

利用图像处理方法对下料过程中的粗集料图像进行了级配检测研究。采用基于掩膜的ROI提取方法,结合形态重建手段,剔除了图像上下边界处的不完整集料颗粒;针对连续图像中集料颗粒重复出现的问题,对图像进行间隔采样,并提出反向跟踪算法,对集料颗粒进行跟踪识别,避免同一集料颗粒在连续图像中被重复统计;采用等效椭圆Feret短径作为等效粒径进行集料粒径分析,并对像素尺寸和实际尺寸的转换关系进行优化,得到集料级配结果。实验结果表明,反向跟踪算法对集料颗粒的识别率为98.08%,集料级配结果的准确率为95.59%。