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通过自由基聚合在纳米二氧化钛(TiO2)表面接枝聚甲基丙烯酸甲酯(PHEMA),得到有机/无机杂化的TiO2-PHEMA纳米粒子,作为界面聚合制备复合正渗透(FO)膜的有机相添加剂,对活性分离层进行掺杂改性.考察了TiO2-PHEMA粒子含量对分离层结构与性质以及膜性能的影响.结果显示,当TiO2-PHEMA添加量为有机相均苯三甲酰氯溶液的质量分数0.1％时,FO膜的表面水接触角下降到47.7°,均方根表面粗糙度增加到99.5 nm,表明TiO2-PHEMA的加入显著提高了分离层的亲水性以及膜表面粗糙度.在AL-FS(分离层面向原料液)和AL-DS(分离层面向驱动液)两种操作模式下,复合膜的水通量分别从6.8 L/(m2·h)和12.2 L/(m2·h)增加到23.6 L/(m2·h)和39.2 L/(m2·h),并保持着较高的NaCl截留率(R＞90％).

关键词: 纳米二氧化钛 , 正渗透 , 内浓差极化 , 表面改性

高炉炉况判断中的人类因素研究

高小强 , 郑忠 , 刘华 , 刘玉全 , 韩金玉

钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.1999.03.016

运用工程心理学方法对高炉炉况人工判断情况进行了调查研究,并与相应的技术操作规程进行了比较和分析,讨论了个体经验在炉况判断中的作用及其特性,研究结果对规范高炉操作者的炉况判断与操作行为、指导炉况判断智能系统的设计与开发具有重要意义.

关键词: 高炉 , 工程心理学 , 经验 , 人工智能

南钢8号高炉炉况调整实践

王业飞

中国冶金

南钢联8号高炉通过提高顶压、大矿批、调整上下部操作制度,逐步实现了低燃料比下炉况的长期稳定顺行.介绍分析炉况调整操作过程.

关键词: 高炉 , 装料制度 , 高顶压 , 大矿批

忠武管道阴极保护断电电位测量结果分析

罗鹏 , 金鑫 , 徐承伟 , 薛致远 , 高强 , 张永盛

腐蚀与防护

采用GPS卫星同步断电法对忠武管道进行了断电电位测量,对结果进行了分析,评价了忠武管道阴极保护系统的有效性,并提出了改进建议.结果表明,三层PE管道相比于环氧粉末涂层管道更容易出现过保护现象,而且还容易受到干扰;电位是反应管道所处状态的主要指标,阴极保护系统的通电电位呈规律分布,但断电电位影响因素复杂,无明显规律.

关键词: 阴极保护 , 通电电位 , 断电电位

基于支持向量机的高炉炉况诊断方法

曲飞 , 吴敏 , 曹卫华 , 何勇

钢铁

现实中高炉炉况的征兆样本集是有限的,常规的基于经验风险最小化原则的方法的应用效果并不理想.支持向量机方法是针对小样本集分类问题提出的,具有很好的泛化能力,因此采用最小二乘法支持向量机进行高炉炉况诊断.通过仿真试验证实此方法具有很好的诊断效果.

关键词: 高炉炉况 , 炉况诊断 , 最小二乘法支持向量机

高炉喷补后的炉况恢复

张卫东

钢铁

高炉炉衬喷补修复技术是近年来发展起来的具有实用价值的新技术.根据首钢已进行的30余次喷补后炉况恢复经验,对炉况一次快速恢复成功,喷涂后反弹料的造渣、出渣、出铁等问题进行了研讨.高炉炉衬喷补修复技术的关键是控制好整个恢复期的炉温变化和配合好炉内外工作.

关键词: 喷补 , 反弹料 , 造渣 , 热平衡 , 炉况恢复

基于模糊数学的高炉炉况预测模型

吴胜利 , 刘茂林

钢铁

建立了一种基于模糊数学的高炉炉况预测模型。该模型通过构造隶属函数，计算隶属度的方法，将不同量纲的参数予以规整化，较好地反映出各参数的渐变过程，从而为准确判断及预测高炉行程提供了有效手段。

关键词: 模糊数学 , 高炉 , 预测模型

高炉炉况的智能化判断方法

梁栋 , 白晨光 , 邱贵宝 , 温良英 , 陈登福 , 董凌燕

钢铁研究学报

提出了采用模糊聚类的方法,采集7种易于获得的高炉操作数据进行聚类分析,再结合神经网络训练,白行生成初始知识库,最终形成基本炉况判断专家系统.以随机采取的某445 m3高炉的现场数据(共150组)进行了验证性分析,结果表明,聚类方法适当,判断分析结果与高炉操作者的判断结果高度吻合,说明这是一种可行的高炉智能控制的新方法.

关键词: 高炉冶炼 , 人工智能 , 模糊聚类

基于支持向量机的电弧炉炉况判断方法

赵莹 , 张袅娜 , 张德江

金属世界 doi:10.3969/j.issn.1000-6826.2010.02.014

由于判断电弧炉炉况的直接条件不好测得,导致电弧炉各个炉况不容易确定.本文针对此类问题,提出一种基于支持向量机(SVM)理论的炉况判断系统.通过传感器采集数据,获得废铁量、废铁温度、炉渣量和炉渣温度等参数作为训练样本,离线训练SVM,得到分离器,然后选取测试的特征数据作为测试样本,根据本文提出的分类方法,通过离线分类器对炉况类型进行判断,从而为调整电极升降提供依据.实验表明SVM在有限的训练样本情况下可以有效地判断炉况.

关键词: SVM , 炉况判断 , 电弧炉