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燃料电池元年,氢能产业链谁是霸主?

汽车是燃料电池重要的应用领域之一。 从上文分析可以看到,移动式燃料电池应用在装机容量方面位列第一,而汽车则是其重要的一个应用方向。不同于传统的燃油汽车和动力电池驱动的新能源汽车,燃料电池主要是通过电化学反应将阳极的燃料(氢气)和阴极的氧化剂(氧气)的化学能转化为电能,从而带动整个汽车的运行。

  • 2021-08-20
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什么是一个好的物流中心?

物流行业还是一个发展中的行业,企业对于物流的理解各自不同,有时甚至有很大分歧,业主更是如此。尤其对于物流方案的理解,更是没有一个简单的标准可以参照,也许客观上也不存在。如果说设计一个物流中心就像是下象棋,有时一步随手的棋,整个棋局已经输了。高手和业余的区别,不在于外表有多像,而在于对棋局的理解和判断,从而付诸行动。有时一步棋,高手下和常人下是一样的,但他们对于为什么这么下的理解是不一样的。

  • 2021-08-20
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官方全面解读“5G+工业互联网”

“5G+工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术,构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了新的实现途径,助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。

  • 2021-08-20
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智慧城市顶层整体设计方案(ppt)

智慧城市顶层整体设计方案(ppt)

  • 2021-08-20
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水泥生产线中控失控案例分析及处理办法

水泥厂采用DCS系统实现水泥生产的远程和集中控制,操作员在中央控制室通过计算机即可完成现场设备启停和运行参数调整,中控室作为水泥厂核心部门地位至关重要,当中控出现无法启停设备、调整设备运行参数情况时(即中控失控),将对人员和设备安全以及产品质量造成严重影响。本文通过对两个典型案例进行分析,阐述中控失控的原因、处理方法以及预防措施。

  • 2021-08-19
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处于小容量运行工况水泥余热发电汽轮机提效优化实施方案

由于余热发电以热定电,如果汽轮机发电机组配置前热量不准确就会造成水泥余热发电汽轮机存在运行工况与设计工况不匹配问题,导致汽轮机偏离设计工况处于变工况下运行,尤其是多窑一机汽轮发电机组,如果偏离设计工况,在单窑生产条件下汽轮机更会处于小容量工况下运行,机组严重偏离设计值处于小容量流量工况运行会导致汽轮机相对内效率低下。以冀东海德堡(泾阳)水泥有限公司汽轮机设计数据及运行数据为依据,对其效率进行分析确定其运行效率低于设计值,尤其在小容量工况效率劣化更加严重。分析了该汽轮机运行效率低于设计值的根本原因,并制定实施优化改进方案,对汽轮机机组内部通流进行优化。方案实施后经过数据对比分析,汽轮机相对内效率在单窑一机小容量工况下大幅提升,并在两窑一机工况下也有很大提升幅度,为水泥行业其他处于低效运行的汽轮机组提高效率开拓了思路,形成可参照实施的案例。

  • 2021-08-19
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水泥熟料中铬的来源分析以及铬的控制

日前,国家标准化委员会批准发布了GB31893—2015《水泥中水溶性铬(Ⅵ)的限量及测定方法》,作为国家强制性标准,规定了水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量不超过10mg/kg。 在水泥组分中,熟料是其最重要的组分,所以要控制水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量,势必要控制熟料中的水溶性铬(Ⅵ)含量。故可以通过分析熟料中铬的来源,达到控制熟料中水溶性铬(Ⅵ)的含量,进而达到有效控制水泥中水溶性铬(Ⅵ)含量的目的。 经过长时间的跟踪检测,A公司生产的熟料水溶性铬(Ⅵ)含量均超过10mg/kg,异常时可达到40mg/kg左右,粉磨企业不得不对其出磨水泥外掺0.1%~0.2%的硫酸亚铁晶体,将水泥中的水溶性铬(Ⅵ)含量降到10mg/kg以下。所以对于熟料企业来说,铬含量过高是亟须解决的问题。

  • 2021-08-19
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联合粉磨系统研磨体堆积密度的确认及分析

在粉磨专业教科书上已经给出了普通磨机一、二仓研磨体堆积密度的经验数据,这些经验数据帮助水泥工作者在计算磨机装载量时提供了很多方便。随着行业环保要求的逐步升级,海螺集团水泥生产技术的不断进步,Φ4.2m×13m联合粉磨系统的大量普及,钢球平均球径也呈下降态势。由于该型磨机两仓平均球径比传统的普通磨机分别降低了40mm和10mm左右,进行研磨体级配时再沿用经验数据已明显不适宜了,为此,笔者利用在巴中海螺水泥有限责任公司投产的Φ4.2m×13m磨机,分三个阶段加球测量研磨体堆积密度,在数据核对整理过程中,通过认证比对,对研磨体堆积密度进行了复核并提出了新的经验数据。

  • 2021-08-19
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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