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81.
基于地质动力区划方法,建立区域地质构造模型,以岩性分布和地应力测量为边界力学条件,确定了矿区区域岩体应力分布规律:矿区区域岩体应力状态主要受断裂构造的控制,断裂构造的叠加扰动使原岩应力场重新分布.鹤壁六矿岩体应力状态对煤与瓦斯突出区域分布的影响分析,结果表明:构造应力场对煤与瓦斯突出起控制作用,构造应力区的分布决定了煤与瓦斯突出的区域性分布.这为矿井煤与瓦斯突出区域预测、局部检测和解危提供了理论参考. 相似文献
82.
用热重分析仪(TGA)研究了250~500℃烟气中NO对干法脱硫法反应的影响规律。实验采用分析纯C aO作为脱硫剂与模拟烟气反应。TGA实验结果表明,在250~500℃的范围内,NO对干法脱硫反应有促进作用。并且存在最佳的NO促进脱硫反应进行的温度和浓度范围:最佳温度为300℃,最佳浓度为2.009~3.348 g.m-3。对脱硫产物的Fourier变换红外分析(FT IR)和扫描电镜(SEM)分析表明NO是通过增加反应活性位和改变反应途径促进干法脱硫反应的进行。 相似文献
83.
针对炼焦过程中产生的焦炉煤气的现状进行了分析,就如何利用焦炉煤气这一资源来提高能源综合利用率进行了探讨,并提出了若干具体对策。 相似文献
84.
毛细管气相色谱指纹图谱在广藿香质量控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
用毛细管气相色谱研究不同栽培品种广藿香挥发油的指纹图谱,用相对保留值和相对峰面积2个参数以及指纹图谱八强峰和指纹图谱分区2种方法加以分析.结果表明不同栽培品种广藿香的指纹图谱既有一定相似性,也有一定差异性.相似性表现为:指纹图谱各区出峰稳定,峰数一致,有5个共有峰在12个样品中均进入指纹图谱八强峰,参考峰均为指纹图谱八强峰中的最强峰.差异性则表现为:各区特征峰的峰形、相对峰面积值亦有不同,19和20号峰是湛江广藿香特有的指纹图谱八强峰,而14和17号峰却为石牌广藿香特有的指纹图谱八强峰.指纹图谱分区比较与指纹图谱八强峰的结论相一致. 相似文献
85.
电弧等离子体发生器特性的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了电弧等离子体发生器的静态伏安特性以及气体流动状态对等离子体发生器热效率、热焓的影响。通过合理调节切向和径向气体流速,能够提高等离子体发生器的热效率并能对等离子体实现精确控制。随着气体流速的增加,弧电压增加,热效率有一定的增加。另外,进气方式对等离子体发生器的特性也有影响,全为切向进气时,等离子体发生器的热效率很低;当径向气体流速达切向气体流速的2/3时,热效率为60%;当径向气体流速和切向气体流速相等时,热效率可达65%~75%。 相似文献
86.
煤气泄漏具有巨大危害性,因此对煤气泄漏实时精确监控是十分必要而且重要的。本文介绍了一种基于单片机技术的智能型煤气监控系统,可对煤气浓度进行实时检测和监控、报警,而且还能实现自动开启和关闭煤气管道阀门,可广泛作为智能报警器及监控系统来使用。 相似文献
87.
混合法制备Co-Mo/MgO-Al2O3变换催化剂的XRD和TPR表征 总被引:1,自引:0,他引:1
用混合煅烧法制备的Co Mo/MgO Al2O3一氧化碳变换催化剂,在2.0MPa及多种汽气比条件下与同类型催化剂进行活性评价比较,达到德国催化剂K8 11的活性水平.对催化剂及参比样MoO3/Al2O3、MoO3/MgO Al2O3和MgO Al2O3等进行XRD或TPR表征,结果显示Co Mo/MgO Al2O3催化剂存在MoO3、CoMoO4、MgMoO4和MgAl2O4等物种,单纯的Mo在MgO Al2O3载体上分散度比在γ Al2O3载体上低,MoO3的结晶度较高,其还原温度提高;添加Co后,MoO3的分散度得到提高.在Co Mo/MgO Al2O3催化剂的TPR谱中出现属于MoO3(624℃)和CoMoO4(805℃)的两个还原峰,该催化剂对CO变换活性的提高与CoMoO4相的生成密切相关. 相似文献
88.
单片机技术在智能煤气监控系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对煤气泄漏实时精确监控是十分重要的。本文介绍一种基于单片机技术的智能型煤气监控系统,可对煤气浓度进行智能地实时检测和监控、报警,而且还能实现自动开启和关闭煤气管道阀门,经过多次运行,精确度、灵敏度和稳定性均达到设计要求,且造价低,操作方便,可广泛作为智能报警器及监控系统来使用。 相似文献
89.
介绍了燃气-蒸汽联合循环装置的基本组合方式及其技术发展水平,总结了联合循环发电的主要技术特点和经济特性,分析了国内快速发展联合循环发电的环境条件,并展望了联合循环技术的发展前景。 相似文献
90.
应用分形论中的R/S分析法对矿井瓦斯涌出时间序列进行分析。计算了时间序列的赫斯特指数、概率分布分形维数和轨迹分维数。讨论了它们在矿井瓦斯涌出预测中的指导意义。计算结果表明正常情况下矿井瓦斯涌出量的变化趋势具有很好的持久相关性,可以用分形论对其作出趋势预测;而发生火灾时,持久相关性不明显。但两种状态下的概率密度分布都满足分形分布;时间序列轨迹都具有明显的分形特性。 相似文献