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15种工业废水特点及处理方法

电厂多数脱硫装置采用烟气石灰石—石膏湿法脱硫工艺。该工艺主要由石灰石浆液制备系统、石膏脱水系统、脱硫废水处理系统组成。脱硫装置浆液内的水在不断循环的过程中,会富集重金属元素和Cl-等,一方面加速脱硫设备的腐蚀,另一方面影响石膏的品质,需要及时将废水排放。

  • 2021-08-18
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水泥工业智能化建设的基础与目标

就目前智能化建设的认识,给水泥行业建设方式提供参考,防止水泥用户走入智能化建设的误区,也给智能化建设供应商提供搭建思路和目标,防止过度开发和浪费。目前国内多家水泥厂进行的智能化架设,离真正的智能化还有一定的差距,要推进生产过程网络化、数字化、智能化技术改造,以及共享工厂、大规模个性化定制、行业平台化远程运维服务等新模式,促进企业数字化转型、网络化协同、智能化生产。水泥智能制造正处于起步阶段,云计算、大数据等技术将实现大规模应用。

  • 2021-08-19
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石灰石工序无人值守方案的应用

智能制造将成为新型干法水泥技术的发展方向,介绍了由石灰石在线分析仪、三维数字化矿山技术和Industrial IT 800xA系统自动控制回路组成的石灰石工序生产的无人值守系统及具体实施方案,大幅度提高了水泥生产线石灰石原料的稳定性和品质的合理性。

  • 2021-08-19
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水泥粉磨辊压机系统振动分析及解决

近年来,辊压机系统在水泥行业生料粉磨和水泥粉磨环节得到广泛的采用,其物料适应性强、操作灵活方便、系统电耗低、占地面积小、设备维护量小等一系列优点得到水泥业主的普遍认可。伴随辊压机系统能力不断加大,部分水泥企业辊压机系统出现振动现象。在此从水泥工艺的角度出发,以某现场水泥粉磨系统辊压机小仓产生振动及解决过程为例进行探讨,以供参考。

  • 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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基于数字孪生体技术的“智慧园区”应用简述

随着物联网、云计算、人工智能、区块链、大数据等数字孪生体使能技术的快速发展和应用,基于数字孪生体技术的新型智慧城市建设大潮已经汹涌而来。根据IDC《全球半年度智慧城市支出指南》显示,2019年中国智慧城市技术相关投资预计达到228.79亿美元,相较2018年的200.53亿美元增长了14.09%。而2023年全球智慧城市技术相关投资将达到1894.6亿美元,中国市场规模将达到389.2亿美元。其中基于数字孪生体技术的“智慧园区”应用是新型智慧城市建设中的典型应用场景之一。

  • 2021-07-07
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2019年云计算与边缘计算协同九大应用场景

在开展云边协同相关研究的初期,本白皮书以《云计算与边缘计算协同九大应用场景》为题,由中国信通院联合产业多方撰写。旨在以理性而乐观的态度,分析云边协同在典型场景下的应用需求和业务模式,为引导产业发展和制定相关标准做铺垫、打基础。

  • 2021-07-01
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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