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591.
<正>近日,由省安委会办公室牵头成立的危化品及运输车辆安全暗访组奔赴全省各地暗访。一路下来,发现了不少隐患,令人心惊。油库"带病"运行"都漏油了,还在营业,就不怕发生事故?你们的胆子也太大了!"7月30日,暗访组走进中石油四平销售分公司公主岭油库付油区检查,发现正在给一辆柴油罐车付油的1号付油线计量器总成底部漏油。为防止漏出的柴油外溢,油库竟然用一个铁盘将漏油接住。 相似文献
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593.
碱木质素作为重要的工业木质素来源,通过水热液化技术可以保留其中芳环结构,用于制备生物燃料中芳烃组分。在反应过程中,温度对生物油产率和组分影响较大。重点研究了在Mo/Al2O3催化碱木质素水热液化制备生物油过程中,反应温度对油产率和芳烃产率影响。研究结果表明,随着温度升高,生物油产率先增加后减少,在280℃时获得最高生物油产率。生物油的O/C比随温度升高持续下降,最低可达0.22,同时H/C比则持续增加,最高可达1.14。此外,高位热值也持续增加,最大值可达30.41 MJ/kg,温度的升高促进了生物油燃料特性的提升。然而,温度的升高对生物油中芳烃的富集不利,温度越高,生物油中芳烃的相对含量越低,而酚类化合物的含量越高。在260℃和添加质量分数15%的Mo/Al2O3催化剂条件下,芳烃的相对含量达到最大值34.1%,此时芳烃产物中对甲苯的选择性高达97.7%,芳烃产物富集效果最好。 相似文献
594.
针对基于极限学习机的变压器故障诊断模型隐含层神经元个数较多时,存在过拟合、稳定性差以及精确度不高的问题,提出了一种最优正则极限学习机的变压器故障诊断方法。方法收集了变压器油中溶解气体作为故障指标,将采集的数据集合随机分成训练集、验证集和测试集。首先通过训练集对极限学习机故障诊断模型进行训练;其次,将验证集输入已构建的模型,利用验证集精度与训练精度的差值进行反馈,并引入最优正则系数对模型参数进行惩罚性调整;最后,利用更新后模型对测试集进行故障诊断。通过算例分析与比较可以得出,最优正则系数极限学习机比极限学习机稳定性强,精确度高,并且方法简单,计算速度快,可有效实现变压器故障诊断。 相似文献
595.
进行了3根预应力CFRP筋混凝土梁的抗火性能试验,考虑了荷载比对试验梁抗火性能的影响,分析了梁截面温度场、跨中挠度变形和CFRP应力随时间的变化规律。试验结果表明:(1)当保护层厚度为90 mm时,CFRP筋的温度不超过200 ℃,可有效降低CFRP筋的受火温度;(2)受火初期试验梁的挠度变形增长较快,随后增长速度趋于平缓;(3)随着荷载比的增加,试验梁的抗火性能不断降低;(4)与传统预应力钢筋相比,预应力 CFRP筋更易受到温度的影响,最终试验梁由于CFRP筋的断裂而破坏。因此,对于预应力CFRP筋混凝土构件,应采取有效的防火措施。 相似文献
596.
面对日趋严重的海洋漏油事故及工业含油废水排放问题,本研究提出了一种基于聚二乙烯基苯(PDVB)的超疏水纺织布制备方法,将二乙烯基苯单体在纺织布纤维上聚合生长,形成超疏水涂层,用于快速油水分离.结果表明,制备的纺织布具有优异的超疏水性,水接触角为155°,对不同油/水混合物的分离效率均高于97%,渗透通量达3077 L·m-2·h-1.在砂纸磨损40次、超声处理60 min和不同溶剂浸泡实验中依旧维持超疏水性.研究表明,该超疏水纺织布的制备方法高效、简单、环保、成本低,适合大规模生产,所制备的超疏水超亲油的纺织布是用于溢油清理和工业含油废水处理的非常有前途的材料. 相似文献
597.
598.
599.
利用直接热化学液化技术,在1000mL的反应釜中,考察了液化温度、污泥/溶剂配比(R1)、催化剂以及溶剂填充率(R2)对污水厂污泥在亚/超临界丙酮中的液化行为的影响.结果表明,约300℃条件下,污泥液化较为彻底,过低或过高的温度液化效果反而较差.当温度超过340 ℃时,丙酮溶剂参与反应能力增强,促进油产率的增加,至380℃时油产率保持稳定.在其他液化条件相同的情况下,发现污泥在R1为10/200、R2为20%、添加5%剂量的NaOH作为催化剂,获得较好的液化效果.红外光谱(FTIR)和气相色谱/质谱分析(GC-MS)分析表明,生物油的主要成分是含氮杂环、羧酸、酯、酮等化合物,主要的官能团包括胺基、羟基、烷基和羰基等. 相似文献
600.
CO2驱油在全国范围内的广泛开展导致内外扰动对输油管道的威胁大大增加,为指导企业发现输油管道的薄弱点从而预防事故发生,提出CO2驱油藏输油管道脆弱性概念及研究思路。将脆弱性分为5个等级并确定各级脆弱性的取值范围。深入分析脆弱性要素,从致灾因子、承灾体和灾害响应3个方面建立脆弱性评价指标体系,并确定各等级脆弱性对应的指标范围。利用MATLAB R2013a的SVM回归方法,构建脆弱性评价模型并进行实例应用。结果表明:模型训练的输出与期望输出拟合较好,均方误差为9.98052×10-7;训练好的SVM模型具有较强的泛化能力和较高的准确性,其对检验样本脆弱性进行预测的最大相对误差为0.027。利用模型得到研究区域某输油管道的脆弱性值为0.381,其脆弱性程度为不太脆弱。 相似文献