简介:在冶金炉渣中,依附在固体尖晶石上的金属熔滴可有效阻止铜在炉渣中的沉积。为了理解这一现象,评估了尖晶石颗粒和铜及与炉渣的交互作用。分别以PbO-FeO-SiO2-CaO-Al2O3-Cu2O-ZnO合成炉渣、纯铜和MgAl2O4基体代表工业废渣、铜滴和固体尖晶石。用静滴法和显微组织分析研究铜-MgAl2O4和炉渣-MgAl2O4交互作用。另外,采用沉浸实验研究时间对炉渣-MgAl2O4交互作用的影响。结果表明,铜在MgAl2O4上不润湿,然而炉渣在MgAl2O4上润湿并在界面处形成了(Mg,Fe,Zn)(Al,Fe)2O4尖晶石交互层,在浸出实验中也观察到了该现象。同时观察到了MgO和Al2O3从尖晶石基体扩散到炉渣中。
简介:管道的现场防腐层补口往往是腐蚀控制系统中的薄弱环节。需要特别关注用于现场补口的防腐涂料,因为其受到现场施工条件的限制,其必须与管道预制防腐层相容,现场作业时间十分有限,而环境条件是多变的。美国3M公司防腐产品分公司已经研究开发出一种半互穿网络聚合物膜补口新方案一防护网络涂层(ProtectiveNetworkCoating,简称PNC),其可以作为近海管道现场加强型补口材料,有助于世界各地海上油气开发项目的管道保护。防护网络涂层(PNC)不需要聚烯烃粘接剂,就能够粘附在熔结环氧粉末(FBE)涂层上。防护网络涂层(PNC)适合与聚丙烯(PP)面层配套使用,能够使工厂预制聚丙烯管道防腐层与现场补口形成完整密封的防腐系统。
简介:采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明:在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。
简介:设计了一个基于VisualC++平台的多输入多输出的BP神经网络程序,依据正交实验设计训练样本,实现了注射成型产品多质量指标的高精度预测,可实现对注塑产品质量的监控,提高了实际生产效率。