Determination of trace iron in high purity sodium fluoride by graphite furnace atomic absorption spectrometry

A method is described for the direct determination of iron in high purity sodium fluoride using graphite furnace atomic absorption spectrometry. Interferences caused by the matrix are investigated. It is shown that the ashing temperature can be increased to 1 400°C and matrix interferences eliminated, the sensitivity of iron increased in 1. 27 fold by the addition of nickel nitrate. The method is applied to the determination of iron in sodium fluoride and satisfactory results are obtained. Biography: QIAN Sha-hua (1954-), female, associate professor     

基于分熔理论的溅渣护炉炉渣调整技术

论述了炉渣分熔特性及其与溅渣层蚀损机理的关系 ,指出溅渣层蚀损的不同机理及其影响因素 ,提出了基于分熔特性的炉渣调整方法。     

双加热炉温控实验装置

介绍一种自行研制的温控系统实验装置。该装置集炉体、温度检测、驱动电路、过热保护于一体,可应用于不同的微机实验系统,能够满足不同层次的炉温控制实验需要。     

内热式流化床电炉升温特性的研究

对内热式流化床升温特性进行了试验研究和数值模拟。结果表明：内热式流化床热处理电炉具有升温快、升温热效率高的优点;升温功率对炉子的升温特性有较大影响,而流化风速的影响效果不明显;模型的预测结果与试验结果基本吻合。     

遗传机理神经网络在电弧炉炼钢模型辨识中应用

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度．为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引入遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果．同时给出了基于现场实测数据的仿真结果．     

多温区空间晶体生长炉的多变量预测控制器设计

多温区空间晶体生长炉温度系统是一个多变量强耦合对象.为实现炉温的精确控制,提出了一种基于遗传算法的多变量预测控制器,能消除系统耦合对控制的不良影响,提高控制品质.阶梯式控制策略的引入,减少了计算负担.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

挤压模具箱式加热炉的性能测试与应用

扼要介绍了一种新型铝型材挤压模具箱式加热炉.在相同试验条件下,与传统电阻式铝型材模具加热炉进行性能试验比较,分别记录两种加热炉在升温与保温过程中温控曲线的变化,及所需的能耗和两种模具炉在保温过程中的热量散失情况.研究结果表明：模具箱式加热炉相比传统模具加热炉,加热效率提高约50%,耗电量降低约57%.模具箱式加热炉具有传热效率高、隔热性能强、加热均匀性好、安全系数高、模具使用寿命延长以及模具损坏率降低等优点,在铝型材加工行业具有较好的应用及推广价值.     

高炉炉渣复合陶粒对Ni2 的吸附平衡及动力学研究

以高炉炉渣、污泥和黏土为原料制作复合陶粒,研究了复合陶粒对Ni2 的吸附平衡模型及吸附动力学等内容。结果表明,Langmuir方程与Freundlich方程均能较好描述高炉炉渣复合陶粒吸附Ni2 的吸附行为,但前者相对于后者具有更好的拟合性;复合陶粒吸附Ni2 动力学既符合准一级速率方程又符合准二级速率方程,且后者符合性更好;当溶液初始浓度为5mg/L与10 mg/L时,内扩散过程是陶粒吸附Ni2 的控制步骤,而浓度为15mg/L与20 mg/L时,内扩散过程不是其控制步骤。     

不同单种炉料熔滴特征及初渣形成变化

研究了烧结矿、球团矿、块矿等不同单种炉料在模拟高炉条件下的软化熔融特征,显示了酸性炉料和碱性炉料成渣过程的差异性。同时提取各单种炉料在不同阶段形成的渣样,对其进行化学成分和矿物组成分析,得出各种单种炉料的炉渣形成变化过程。     

零极点配置自校正温度控制的建模与仿真

在模型参数估计的基础上,根据电阻炉温度控制要求所确定的闭环系统极点分布,设计了一种基于最小相位自校正零极点配置算法,给出了电阻炉温控对象的数学模型,模型参数的辨识方法,控制量的计算公式和仿真结果．仿真和实际应用表明：该算法收敛速度快,对时变的温控对象,特别对具有低电压大电流发热元件的温度控制具有较好的控制效果．该系统已经成功应用于某钢研所的智能炉渣性能测试仪发热元件的温度控制．