面向火电厂煤粉尘浓度的预测评估算法的研究

火力发电的主要能源来自煤炭,而由于燃煤发电过程中产生的煤尘扩散是引起火电厂粉尘爆炸风险和尘肺职业病的主要根源之一,因此必须进行实时有效的检测和控制。当前粉尘检测方法仅使用单一的粉尘质量浓度指标来评估粉尘污染整体状况,缺乏对多种复合因素影响的考量,依靠单一阈值设定进行报警,易出现误报、漏报等现象,以及忽略粉尘爆炸这一重要事故场景,不能建立粉尘污染全面客观的评价方法。研究建立了一种粉尘质量浓度预测模型,基于金豺优化算法对极限学习机的最优初始权重进行寻优,再使用极限学习机对样本数据进行训练学习,提高神经网络模型的精度,可较为准确地预测30 min以内任意时间间隔的粉尘质量浓度,并将现场数据及模拟仿真数据与建立的粉尘质量浓度预测模型进行对比分析。结果显示:建立的粉尘质量浓度预测模型准确度良好,与现场数据及模拟仿真数据对比误差分别为0.72%和2.1%,可加强对火电厂粉尘环境进行预测预警,从而及时采取合理的粉尘控制策略,确保火电厂的生产安全并降低粉尘对作业人员的职业危害。

防爆电气CCC认证实施的案例分析及解决方案

分析了防爆电气CCC认证实施过程中存在的问题。给出了认证申请、型式试验、工厂检查等环节对应的解决方案。

一种提高管片隧道衬砌结构抗内爆炸性能的工程措施研究

地铁等城市隧道是恐怖爆炸袭击的主要目标之一。盾构管片隧道由不同类型的预制混凝土管片通过接头处的紧固螺栓拼装而成的。由于接头的存在,与整体式衬砌结构相比,其整体刚度和承载水平比较弱,变形和破坏机理与整体式衬砌结构不同。考虑内爆炸的恐怖袭击条件,目前关于管片隧道衬砌结构抗内爆炸的研究成果很少。从分析全尺寸管片内爆炸试验结果入手,分析了内爆炸荷载作用下管片衬砌结构变形和破坏规律,梳理出控制衬砌结构破坏的关键因素和关键位置,提出一种在接头螺栓处添加柔性垫圈来降低与螺栓接触区域管片的破坏程度的方法,以期达到优化衬砌结构抗内爆炸性能的目的。最后采用数值模拟方法,对所提出了抗爆减爆工程措施进行了分析研究。结果表明,该方法可以有效减小管环在接头处的局部破坏,提高管片衬砌的抗内爆炸性能。

BGRIMM(赞比亚)炸药有限公司年产6000t炸药生产线的设计

文中简要概述了BEZL炸药厂的设计依据和基本设计原则,主要阐述了炸药厂整体布局和厂房结构设计特点、工艺流程和配方设计、主体生产设备的设计和选型等。

铁路客运专线隧道施工设备配套技术

以正在修建的铁路温福客运专线下白石隧道为例,介绍和探讨了铁路客运专线长大双线特大断面隧道钻爆法施工中机械设备配套方案的前期策划,并提出了机械设备选型、配套中有待探讨的问题,为确保在计划工期内保质保量地完成工程施工奠定了基础。

浅谈爆炸危险环境中电气设备及线路的防护

介绍了爆炸危险环境中电气设备的选型原则,电气设备防爆标志的含义及防爆类型的选择,以及电气线路的选材、敷设与连接。

轨枕环行法生产制枕场总体设计与轨枕预制配套设备研究

武广客运专线XXTJI标制枕场,在总体布置和方案上采用了新的施工理念,按照精细化、工厂化的思路规划和设计制枕场,以保证预制产品质量和工期。对本制枕场预制双块式轨枕的关键技术问题进行总结,提出客运专线制枕场建设需要进一步研究的课题,供今后铁路客运专线制枕场建设参考。

工业厂房电气节能设计

阐述了电气节能设计的重要性。分析了工业厂房特有的供配电设计要点。从选择节能型供配电设备、合理配置线路、照明节能等方面讨论了工业厂房设计中的节能方法,以期为同类工业厂房电气设计提供参考。

防爆电气强制性产品认证流程及工厂审查探讨

对防爆电气强制性产品的认证流程进行了梳理,并对工厂审查的重要环节进行了探讨,为防爆电气产品的生产制造企业进行CCC认证提供了参考。

轧钢产线智能装备的研发与应用

依托基于先进检测与智能装备支撑的少人/无人化操维集控,以及基于工业互联网平台的多业务协同数字化业务管控,形成了“双智控”的轧钢智能工厂建设架构。然而,在研究与应用领域,对于智能装备的概念,并没有建立起清晰明确的定位认识。结合具体的技术模块描述与案例介绍,探讨了智能装备对智能工厂的作用效果与价值体现。首先,通过依托全流程表面检测的表面质量数字化管控、融合“平台+装备+视频AI+跟踪”的物料逐支跟踪、原料库与加热炉区域坯料检测与异常识别校核、智能化视觉检测装备辅助运维管理等案例,提出了先进检测增强感知支撑数字化业务管控的智能装备建设模式;其次,通过介绍多类工业机器人应用、热轧运行非对称检测与自动纠偏控制、中厚板轧机自动转钢、加热炉智能改造和直接轧制技术,展示了建设主生产流程设备控制系统协同的“测控一体化智能装备”,提升产品质量稳定性与生产自动化水平的发展趋势;还有,介绍了长材平面智能无人库技术、棒材轧后区域少人化技术,提出了针对缺乏自动控制、人工操作密集且工作环境恶劣的区域,通过多类型智能装备应用,实现生产效率、成材率等关键运行指标提升的发展模式。最后,展望了智能装备的发展趋势,即与主生产设备、关键质量控制更加紧密融合,实现面向高效化、高质化生产的“智能轧机”,并支撑数字化业务管控应用的完善,推动双智控“智能钢厂”建设水平的持续提升。