肥煤自燃全过程热动力学特征参数研究

实验测定了林西矿肥煤样品30~900℃煤自燃全过程热动力学特征参数,得出:TG/DTG曲线显示煤样DTG初始临界温度45℃,干裂温度122℃,活性温度195℃,增速温度265℃,质量极大值温度342℃,着火温度465℃,最大热失重速率温度515℃和燃尽温度690℃;DSC曲线显示,煤样初始放热温度60℃、最大热释放速率温度511℃。结合TG-DTG-DSC曲线综合分析可知,煤温达到510℃左右时煤样反应最剧烈。由煤自燃标志气体测定实验系统得出:煤温130℃后CO,CO 2释放量迅速增加,210℃增加速度下降;CH 4,C 2 H 6含量变化具有规律性且两者变化相近;C 2 H 4出现温度为130℃;C 2 H 4/C 2 H 6比值在190~350℃有较强的规律性,呈上升趋势且上升速度较快;350℃之后,CH 4,C 2 H 6,C 2 H 4体积分数均开始急剧增大;C 2 H 4/CO与C 2 H 4/CO 2变化趋势大致相同,在130~350℃时缓慢增长,达到350℃后比值呈指数形式上升。经拟合曲线,得到活化能的3个突变点温度:70,180,220℃,其中180℃与交叉点温度相吻合。通过以上研究,得到了肥煤自燃全过程的热力学特征参数,为实际生产中防治煤自燃提供了理论依据。     

不同喷雾方式下低阻文丘里振弦栅除尘配置优化实验研究

为了对比径向外喷和轴向喷雾下的低阻文丘里振弦栅耦合除尘效果,以除尘效率和系统阻力为参照,选定喉管气速、振弦栅数、纤维丝间隙和喉管液气比进行单因素实验。结果表明2种喷雾方式的除尘效率和系统阻力的变化趋势相同。利用SPSS软件进行4因素3水平正交实验设计,在特定参数条件下,2种喷雾方式的因素影响排序相同,除尘效率为纤维栅数＞纤维丝间隙＞喉管气速＞喷雾量;系统阻力为喉管气速＞纤维栅数＞纤维丝间隙＞喷雾量;径向外喷最佳配置为喉管气速24 m/s、喷雾量2.3 L/min、2块间隙为0.8 mm纤维栅板;轴向喷雾为喉管气速28 m/s、喷雾量2.4 L/min、2块间隙为0.8 mm纤维栅板;在最优配置下的除尘性能为径向外喷＞轴向喷雾。     

基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识*

为“挖掘”输油泵机组风险根源,降低设备预知性维护难度,结合输油泵多准则风险评价,提出1种基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识方法,运用等级全息建模方法将输油泵系统分解为泵体结构、管理因素、环境因素、操作因素、技术因素、运行因素、设备安装7个子系统进行定性和定量分析。结果表明:相比危险与可操作性分析（HAZOP）、事故树分析（FTA）等传统风险辨识方法,等级全息建模（HHM）对轴承等关键部件以及压力等运行参数的监测更为深入,能够有效辨识输油泵机组高风险情景,提升输油泵的风险辨识效率。     

视频+行业应用深度融合 打造专注、开放、共赢的行业生态——专访北京中盛益华科技有限公司副总经理顾长海

创新和分享是时代发展的永恒主题,随着云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的更新迭代,安防视频监控领域催生出一个又一个百亿和千亿级市场。雪亮工程、智慧城市、智慧工厂、智慧零售等场景不断落地,全互联、全感知、更智慧的系统正在改变着我们的城市和生活,如何应用新技术改造现有的视频系统,使之能更好地适应物联网时代的视频智能化、情报化的应用需求迫在眉睫。作为国内安防领域的软件供应商,北京中盛益华科技有限公司始终秉持"开放、合作、共赢"的公司理念,致力于推动视频监控+行业应用的深度融合,为客户打造世界领先的安防综合解决方案。     

GB/T28181协议监控视频跨浏览器直播技术浅析

一、引言随着国内视频监控应用产业的迅猛发展,基于不同接入协议的视频监控前端设备及联网系统大量涌现,造成省部级及国家级层面的视频集中调阅和通过实时监控视频进行远程指挥调度等业务功能实现起来变得十分复杂。在该背景下GB/T 28181协议标准应运而生。     

人工智能浪潮下的周界报警系统

一、如何理解周界报警系统周界防护本身是一种防御体系,就像古老的中国长城,一直以来实体周界防御体系都是以围墙、围网、栅栏等方式存在。周界报警系统则是依附在原有实体周界防御体系之上的一种自动化智能设备,它包含传感、网络和分析管理模块,分别完成采集数据、传输和算法分析功能。系统时时刻刻收集传感器采集的数据进行分析处理,判断出符合入侵行为的事件,滤除各种干扰产生的事件。     

无人机正射影像辅助无人船测深的作业方法探讨

无人船测深系统被越来越广泛地应用于采集水深数据。在复杂水域环境中进行作业时,无人船受到工作底图及导航方式的限制,难以采用自动航行模式进行测绘,因此提出了一种无人机正射影像辅助无人船测深的作业方法。通过无人机快速获取测区正射影像成果,利用正射影像辅助进行测区划定和测线布设,避开可能造成作业风险的水上障碍物和岸滩。并在此基础上进行自动航行线路的规划设计,在水位不低于正射影像获取水位时开展无人船测深作业。经验证,采用该方法能够最大限度的完成测绘任务,同时降低作业强度与风险,具有较好的应用价值。