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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 16 毫秒
1.
(续上期) 铜的分类 目前对废铜的分类,在国内外贸易中多数采用美国ISRI废料分类手册中的分类方法.由于中国进口废铜数量大,超过了国内产生的废铜数量,因此,ISRI的废铜分类方法在中国有一定的影响,我们常讲的一号、二号废铜就是参照ISRI的标准.目前常用的废铜分类方法如下表,其中包括了我国进口贸易中经常采用的ISRI的分类标准.即将颁布的中国废铜分类标准为:  相似文献   

2.
《资源再生》2004,(2):36-37
有色金属废料的进口是解决我国资源供应短缺,实现经济可持续发展的重要一环.近年来,随着我国进口有色金属废料的数量日益增大,废料的贸易问题受到了行业的高度关注.从目前有色金属废料的国际贸易总体情况来看,大多数企业一般都采用美国固体物料协会(ISRI)的废料标准.而我国至今尚未建立起符合国际惯例而又为大多数企业接受的中国有色金属废料分类标准.为此,本刊从2003年第7期起,连续刊登了美国有色金属废料标准,现继续分期予以摘要刊发.  相似文献   

3.
有色金属废料的进口是解决我国资源供应短缺,实现经济可持续发展的重要一环。近年来,随着我国进口有色金属废料的数量日益增大,废料的贸易问题受到了行业的高度关注。从目前有色金属废料的国际贸易总体情况来看,大多数企业一般都采用美国固体物料协会(ISRI)的废料标准。而我国至今尚未建立起  相似文献   

4.
废铜的分类     
废铜按其产生的阶段不同,可以分为:工业生产过程中产生的一次废铜,加工过程中产生的新废铜,消费者使用后产生的旧废铜三类。  相似文献   

5.
《资源再生》2009,(12):4-5
近日,由省质监局组织的广东省地方标准《再生资源废铜回收分类及拆解规范》审定会在清远市召开,会议通过了该标准的审定,并上报省质监局审批,这是广东省首个地方再生资源回收标准。  相似文献   

6.
0前言笔者在近年来从事铸铁合金及熔炼课程的教学及研究过程中发现,目前的几种主要教材及相关的铸铁标准中,在对铸铁进行分类时,所采用标准不统一,各种文献所给定义不明确,各种定义之间存在交叉,易于混淆。而相关的铸铁国家标准中,对铸铁的分类也未给出明确的分类标准或定义。传统的关于铸铁的几种分类法中存在一些不容忽视的问题,有些是由于历史原因及习惯所形成的;有些则是多年来铸造工作者进行分类标准的统一及名词术语的标准化等方面的工作时忽略所致。分类标准的不统一及概念或定义之间存在的某些矛盾无疑会给教学及学术交流…  相似文献   

7.
在美国良好的经济数据的带动下,国际铜铝期货价格风起云涌,再掀高潮,对国际废铜价格影响最大的美国COMEX期铜价格达到97.4美分,创二年来的高点。受此提升,国外废料商纷纷提高了废铜及废铝报价。废马达价格达到380-400美元,2号线价格也在1000美元以上,TENSE废铝价格国外通常报在1250美元以上。令国外供货商感到不解的是,与前期中国买家抢购的情况不同,目前中国明显放缓了废金属的采购节奏,面对期货铜铝价格的不断走强,废料商表现的心平气和,买兴淡泊,以使中国买家的出价普遍低于国际市场价格,如2号铜,大多数中国买家出价在1900美元左右,…  相似文献   

8.
废铜去哪了     
正近几月来,受到全球新冠疫情的影响,中国废铜供应持续紧缺,1-2月废铜进口量下降逾五成,持货商捂货惜售,冶炼厂粗铜原料紧缺,精废差的不断收窄,加工企业转采电解铜生产,间接推动了精铜市场消费的好转。面对供需失衡的废铜市场,我们不禁要问,"消失"的废铜去了哪里?不合理的精废差会不会长期存在?供需再平衡的拐点在哪里?一、废铜政策的变化近年来,废铜进口政策日趋严格,在2018年禁止七类废铜进口和2019年废六类转为限制类进口之后,中国废铜进口量也从2017年的355.8万吨下降至2018年的149.6万吨。作为全球最大的废铜购买国和加工国,中国将废铜归属于"固体废物"一类,出于环保的考量,中国对于固体  相似文献   

9.
正2018年4月13-25日,中再联盟美国考察团一行47人,在中国再生资源产业技术创新战略联盟理事长李士龙为团长,上海铝行业协会秘书长袁永达、上海有色行业协会秘书长刘秋丽为副团长的带领下,赴美国参加美国废料工业协会(ISRI)举办的2018博览会,同时考察美国西部及东部的再生资源知名企业。一、盛况空前再创记录的ISRI博览会ISRI是以美国为基础的非盈利性行业组织,在全球  相似文献   

10.
目前拆回电表版本的信息录入方法仍采用人工目测输入与数据库对比验证,面临效率低下、准确率难以保证的问题。利用实拍电表图像,提出一种在高杂糅环境背景下电表新旧版本精确分类的方法。先获取版本识别ROI区域,并提取灰度游程矩阵(GLRLM)特征,再对数据进行归一化处理与主成分分析(PCA),最后采用线性核函数的支持向量机(SVM)作为最佳模型进行分类实验。同时,采用不同的纹理特征提取算法结合不同分类模型对该方法性能进行评价。实验结果表明:基于GLRLM-SVM的分类方法优于其他模型,速度最快且准确率高达98.95%,满足拆回电表年检数量与精度要求。  相似文献   

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