炼油厂停工期间奥氏体不锈钢填料的腐蚀与防护

结合实际工作，介绍了炼油厂停工期间奥氏体不锈钢填料的腐蚀特点和防护措施。     

膨润土的改性及其在废水处理中的应用

介绍了膨润土的改性方法及改性膨润土在有机废水、重金属离子废水、氟化物废水和氰化物废水等废水处理领域的应用,分析了发展趋势和前景。     

不同支护形式下深部巷道支护对比试验研究

针对协庄矿1202E运输巷支护现状,通过现场工业性试验,对相同条件下深部软岩巷道采用原全螺纹钢锚杆支护、淮北高强锚杆支护和高预紧力强力锚杆支护3种支护形式进行对比试验研究,分析了试验结果。试验结果表明,全螺纹钢锚杆支护由于强度低、预紧力小,支护效果差,断面收缩率为45.5%;淮北高强锚杆支护在锚杆受力和控制巷道变形方面有所改善,但还不能满足支护要求;高预紧力强力锚杆强度与刚度大,实现了高预紧力,杜绝了锚杆拉伸破坏,有效控制了顶板离层和两帮位移,顶板离层量小于10 mm,底臌量在300mm以内,两帮移近量小于200mm,断面收缩率仅为13.6%。因此,相比前两种支护,高预紧力强力锚杆支护能更有效地控制巷道围岩变形发展,提高围岩的稳定性。     

基于KPLS模型的间歇过程产品质量控制

针对间歇过程所具有的非线性特性,提出了一种基于核偏最小二乘(KPLS)模型的最终产品质量控制策略。利用初始条件、批次展开后的过程数据以及最终产品质量建立了间歇过程的KPLS模型;采用基于主成分分析(PCA)映射的预估方法对未知的过程数据进行补充,实现了最终产品质量的在线预测。为了解决最终产品质量的控制,利用T2统计量确定KPLS模型的适用范围,并作为约束引入产品质量控制问题,提高控制策略的可行性;采用粒子群优化(PSO)算法实现了优化问题的高效求解。仿真结果表明,与基于偏最小二乘(PLS)模型的控制策略相比,所提出的方法具有更高的预测精度,且能有效解决产品质量控制中出现的各种问题。     

基于神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报

针对真空感应炉生产过程中温度测量成本较高及精度较差等不足,建立了基于RBF神经网络的真空感应炉终点钢水温度预报模型。对输入参数作了详细的分析、筛选,并运用聚类算法对该模型进行了训练。结合现场数据进行了学习和预报,预报命中率较高,表明采用该方法可很好地预报钢水温度。     

基于粒子群算法的金矿湿法冶金浸出率优化

各浸出率的合理分配对组织金矿湿法冶金浸出过程生产具有重要作用,当前各浸出率通常由精炼厂氰化车间工程师凭人工经验给出,导致对浸出过程生产的指导具有很大的模糊性与随意性,不能保证调整后的总浸出率最大。为优化确定金矿湿法冶金各浸出率,建立以总浸出率最大为目标的优化模型,并将二阶振荡粒子群算法用于模型的求解。最后通过实验研究验证了模型和算法的有效性。     

半干法烟气脱硫工艺中绝热饱和温差的软测量

针对半干法烟气脱硫工艺中绝热饱和温差的测量难题,提出一种基于混合策略的绝热饱和温差软测量模型,该混合策略既考虑了绝热增湿降温过程的机理,同时又利用了相关的过程数据信息.在分析烟气绝热增湿降温机理的基础上,指出实际工业过程中原有测量方案存在的不足,增加出口烟气湿度作为辅助变量以提高绝热饱和温差的估计精度,为克服湿度不易测量的问题,采用RBF人工神经网络作为湿度估计器.仿真结果分析表明,与工业脱硫过程的原有方案相比,基于混合策略的软测量模型的精度有很大提高,只需在脱硫塔入口安装湿度传感器即可比较准确地的估计出绝热饱和温差,保证脱硫系统高效安全稳定运行.     

基于MPCA-AR的故障预测方法研究

由于水压试验机是一个复杂的高压系统,该类系统发生事故不仅会影响生产的可靠运行而且会造成人员和财产的巨大损失.因此,研究切实可行的水压试验机故障预测方法,对保证生产安全可靠运行具有重要意义.针对一些液压元件故障具有批次间渐变的特点,提出了基于多元统计技术与时间序列结合的缓变故障预测方法.该方法通过建立T2及Q统计量的自回归模型,预测下一批次统计量值,将所求值与控制限对比进而实现渐变故障的预测.采用水压试验机实际生产过程数据对该方法进行仿真研究,仿真结果验证了该方法的有效性.