简介:摘要:对烧结成品系统电液推杆插板阀的运行情况现场勘查,烧结成品矿料流动状态下,料库电压推杆插板阀关不严造成漏料,漏料堆积将料库下层皮带压死,岗位人员在生产流程切换倒皮带的过程中,在现场反复操作控制箱开关按钮,将电液插板阀关严,频繁造成设备卡涩过载损坏和大量劳动力浪费。针对此问题利用精益思想提出切实可行的解决方案。再进一步探究解决流动矿料料库电液插板阀技术改造,以便用更加精简的技术改造,达到百分之百关严流动矿料料库电液插板阀的目的,最终实现烧结成品系统无人值守。
简介:摘要:为了保障尾矿库的安全可靠性运行,需要利用科学方法,对桩基础进行加固处理,尤其要对高压旋喷桩施工技术进行优化应用,增加整体基础结构的稳定性,减少后续运营过程中的故障问题。文章主要以马屋箐尾矿库的桩基础处理施工技术进行分析,并探究施工管理对策,旨在进一步提高高压旋喷桩施工技术水平,保障尾矿库桩基础的安全性与稳固性。
简介:摘要:为了保障尾矿库的安全可靠性运行,需要利用科学方法,对桩基础进行加固处理,尤其要对高压旋喷桩施工技术进行优化应用,增加整体基础结构的稳定性,减少后续运营过程中的故障问题。文章主要以马屋箐尾矿库的桩基础处理施工技术进行分析,并探究施工管理对策,旨在进一步提高高压旋喷桩施工技术水平,保障尾矿库桩基础的安全性与稳固性。
简介:摘要为贯彻集团公司“智能临矿,智慧临矿,云上临矿”的重大战略部署,经过多方考察论证,临矿集团后勤保障部于2018年10月开始建设后勤专业大数据共享平台,2019年1月1日正式上线,经过8个月的运行,促进了节能,提高了集团公司后勤保障管理水平。本文根据我自身工作体会,做出以下总结。
简介:摘要为贯彻集团公司“智能临矿,智慧临矿,云上临矿”的重大战略部署,经过多方考察论证,临矿集团后勤保障部于2018年10月开始建设后勤专业大数据共享平台,2019年1月1日正式上线,经过8个月的运行,促进了节能,提高了集团公司后勤保障管理水平。本文根据我自身工作体会,做出以下总结。
简介:摘要:库木苏矿区位于新疆三塘湖煤田三塘湖勘查区西南地区,矿区距离巴里坤县城110km,面积为452.55km2。9号煤层呈现出条带状构造,块状构造,半坚硬,断口呈贝壳状或眼球状,内生裂隙比较发育,易碎,具有沥青-玻璃光泽,宏观上以亮煤为主,含少量暗煤,属半亮煤。显微结构煤岩类别主要是由镜质组和惰质组构成,镜质组的分布范围比惰质组少。9号煤具有低水分、低灰分、超低灰分、高挥发分、超低硫、超低硫、超低磷、高热量、高热稳定性、次生含砷煤、超低氯、低氟、属于高含油量煤层。这是一个相对稳定的煤层,属于全部可采煤层。可用于工业发电、煤化工等行业,还能够用作工业锅炉燃煤和公民日常用煤。
简介:摘要:医用超低温冰箱主要用于血浆、疫苗、生物制剂原液、病菌、种子等重要物品的保存,在医院、血站、防疫站、生物研究、种质库等领域应用广泛,其温度的准确性、稳定性和均匀性会直接影响所保存样本的有效性。国内外的新冠疫苗对储存条件有较为严格的要求,国内普遍为2~8℃,辉瑞/BioNTech疫苗的运输和长期保存要求在-80~-60℃超低温冰箱中储存。新冠疫情的发展使得人们对疫苗存储安全及有效性的重视程度逐步提高,最新有报道显示>2600支COVID-19疫苗的损失,主要是由超低温冰箱故障或设施支持不足导致的。澳大利亚一项研究也发现,超过一半剂量的废弃疫苗是由于存储冰箱出现故障导致。鉴于此,NIST与NSF International委员会发布了一套用于疫苗安全储存的设备性能要求标准,适用于医疗冰箱和冰柜,温度范围覆盖大多数疫苗如流感、儿童疫苗及COVID-19疫苗的储存温度。虽然国内疫苗目前不需要超低温存储,但血浆、生物制剂原液、种子等重要生物制剂或样本需要在超低温条件下存储,生物制剂或种子对温度极其敏感,如保存环境温度升高会导致种子贮藏寿命缩短。因此,超低温冰箱的温度性能要求非常严格。
简介:摘要:在电力营销过程中,智能化信息处理技术有利于提高电力营销的智能控制能力和信息化管理能力。大数据在电力营销中的应用,是建立在电力营销数据的特征分析和筛选基础上,结合对电力营销远程大数据的统计分析,构建电力营销大数据在电力营销中的应用的大数据分析模型,通过电力营销大数据的云存储技术,实现营销特征分析,并根据用户消费个性化需求,进行电力营销远程控制,分析电力营销策略,提高电力营销的智能化分析和控制能力,同时提高电力营销大数据管理和自适应调度能力。研究大数据在电力营销中的应用的优化设计方法,对提高电力营销的智能信息管理和统计分析能力方面具有重要意义。鉴于此,文章结合笔者多年工作经验,对大数据在电力营销中的应用提出了一些建议,仅供参考。
简介:摘要:本文探讨大数据时代背景下给排水管网运行数据的分析与预测方法。文章阐述了给排水管网运行的基本概念,分析了大数据环境中管网运行数据的特点与挑战。研究了基于物联网和5G技术的管网运行数据采集方案,提出了数据清洗、异常检测等预处理方法。运用机器学习算法对管网运行状态进行分析,构建了基于深度学习的管网故障预测模型。设计开发了一套管网运行数据分析与预测系统,并通过实际案例验证了系统的有效性。研究成果为智慧水务建设提供了技术支撑,对提升城市给排水管网的运行效率和管理水平具有重要意义。