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关于矿用泡沫降尘剂的研究

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简介：
本研究聚焦于矿用泡沫降尘剂的研发与应用，旨在通过优化配方和工艺提高其在矿山环境中的降尘效率及安全性，减少粉尘污染，保障矿工健康。 根据煤矿在降尘方面的需求，优选发泡剂和稳泡剂来配制矿用泡沫降尘剂。采用改进的Ross-Miles方法对选定的发泡剂和稳泡剂进行测试，测量其发泡量及泡沫半衰期，并通过均匀设计法安排复配实验及其结果分析。研究发现可为煤矿泡沫降尘工作提供一定的指导意义。

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  • 关于矿用泡沫降尘剂的研究
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    本研究聚焦于矿用泡沫降尘剂的研发与应用，旨在通过优化配方和工艺提高其在矿山环境中的降尘效率及安全性，减少粉尘污染，保障矿工健康。 根据煤矿在降尘方面的需求，优选发泡剂和稳泡剂来配制矿用泡沫降尘剂。采用改进的Ross-Miles方法对选定的发泡剂和稳泡剂进行测试，测量其发泡量及泡沫半衰期，并通过均匀设计法安排复配实验及其结果分析。研究发现可为煤矿泡沫降尘工作提供一定的指导意义。
     
  • 综采工作面中泡沫除尘技术的应用研究
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    本研究旨在探讨并分析泡沫除尘技术在综采工作面中的应用效果与实施策略，以期提高煤矿作业环境的安全性和健康性。 泡沫除尘技术是煤炭开采行业中用于减少工作面尘埃污染的重要方法之一。该技术通过在采煤机上安装的泡沫除尘系统来降低综采工作面的粉尘浓度，并提高作业环境的安全性和工作人员健康水平。 在综采工作面，煤炭切割和破碎过程中会产生大量粉尘，这些粉尘如果不加以控制，会对矿工呼吸系统造成严重危害，并且会降低能见度、增加爆炸风险。传统的喷雾除尘等方法往往无法满足现代煤矿安全生产的需求，因此研究人员一直在探索更有效的除尘技术。 泡沫除尘技术利用泡沫吸附并包裹尘埃颗粒的特性来抑制粉尘飞扬。该泡沫由水和特定比例混合的泡沫剂制成，具有良好的黏附性和覆盖性，在粉尘上形成保护膜防止其扩散。通过调整泡沫剂用量可以制造不同发泡量以适应不同的除尘需求。 研究中安装了采煤机上的泡沫除尘系统，并测量在使用泡沫除尘、喷雾除尘及无任何措施情况下回风流中的全尘和呼吸性粉尘浓度值，发现随着发泡量增加，抑尘效率显著提高。这表明泡沫除尘技术能有效减少煤矿综采工作面的粉尘污染。 为了全面评估效果还需考虑生产效率影响以及成本安全性等因素，并且涉及多个方面如泡沫生成、对粉尘包裹吸附机理研究等推动了该技术的发展和完善，在未来可能成为主流选择之一。 在实际应用中，可能会遇到一些挑战和技术难题例如稳定性问题或设备腐蚀性等问题。因此需要不断优化配方和使用技术加强现场测试监控确保安全可靠性。 综上所述，泡沫除尘作为一种有效的粉尘控制方法展示出巨大潜力，并且随着进一步发展有望在未来煤炭行业及其他多尘环境中得到更广泛的应用。
     
  • 新型泡沫除尘装置在综掘面的应用研究
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    本研究探讨了新型泡沫除尘装置在综合机械化掘进工作面的实际应用效果，分析其降尘效率及技术优势，为改善煤矿作业环境提供有效解决方案。 针对常规煤矿除尘技术效率低下的问题，本段落分析了煤矿泡沫除尘的优点，并研发了一种新型的泡沫除尘装置。文中详细介绍了该装置的工作原理，并对其结构参数进行了计算与分析：最佳供液量为30升/小时，最佳供气压力为0.6兆帕，最优供气量在100至110立方米/小时之间，发泡倍数可达100到200倍，泡沫稳定性时间约为30小时。 现场应用结果表明，该新型泡沫除尘装置结构简单且安全可靠。其对全尘的除尘效率达到92.5%，呼吸性粉尘的除尘效率为87%。这证明了这种技术能够有效降低综掘面的粉尘浓度。
     
  • 关于房地产泡沫的评价指标体系研究
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    本研究旨在构建一套评估房地产市场泡沫的量化指标体系，通过多维度分析揭示潜在风险，为政策制定与投资者决策提供科学依据。 近年来，随着我国经济的快速发展，房地产业也迎来了新一轮的增长周期，并连续多年保持了高速的发展态势。然而，在此期间，房地产价格持续攀升，部分地区已经出现了泡沫现象。与此同时，全球范围内的房地产市场也开始出现降温迹象，世界经济可能将面临房地产泡沫破裂带来的负面影响。在这种情况下，深入研究房地产泡沫问题并提前做好相应的应对措施具有重要的现实意义。
     
  • 开孔泡沫/Voronoi泡沫模型源文件
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    本资源提供开孔泡沫及Voronoi泡沫的3D建模源文件，适用于材料科学、结构设计等领域研究与创新应用。 利用三维软件生成的开孔泡沫模型采用的是Voronoi算法。该软件内置Python环境，操作逻辑与代码编写方式类似，请参考官方文档获取更多信息。在此基础上可以进行改进，如改变种子数、不规则度以及尺寸等参数。
     
  • GMFC 泡沫切割应用软件
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    GMFC泡沫切割应用软件是一款专为泡沫材料加工设计的专业工具，提供精确、高效的切割路径规划与优化功能，适用于各类工业生产需求。 目前市面上最优秀的泡沫切割软件能够满足航模机翼、泡沫包装以及铸造用消失模模型的制作需求。该软件支持不同截面与相同截面的精确切割，并具备自动排版功能，确保操作稳定可靠。用户在安装后可以享受为期30天的全功能试用期。
     
  • 矿用机械式洒水冲尘车的研发
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    本项目致力于研发适用于煤矿井下的高效机械式洒水冲尘车，旨在改善矿山作业环境，减少粉尘污染，保障工人健康与安全。 目前我国煤矿井下主要依赖人工接水管来冲刷巷道以清除沉积煤尘，这种做法不仅工作量大、效率低，而且在进行冲洗作业期间会影响巷道的通行能力，降低其使用率。为解决这一难题，研制了一种矿用洒水冲尘车。 该设备采用纯机械原理设计，通过自身车轮转动驱动水泵加压供水，并且无需额外电源供应。经过各项性能指标测试后发现，这款洒水车具备操作简便、安全性高、喷水量大以及射程远等优点。
     
  • 基于机器视觉的矿物泡沫浮选工艺条件分类与识别
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    本研究采用机器视觉技术，针对矿物泡沫浮选工艺进行条件分类和状态识别，旨在优化浮选过程中的参数控制，提高资源回收率及效率。 随着信息技术的进步，机器视觉技术在工业应用中的重要性日益增加，在矿物选矿领域尤其突出。矿物泡沫浮选是一种广泛应用的选矿方法，通过气泡将不同矿物材料根据其对水的不同亲和力进行分离。在此过程中，泡沫图像分析成为一种有效工具，用于识别各种生产条件下的泡沫相。 本段落提出了一种基于机器视觉的新技术来分类并识别生产条件。该技术采用Gabor小波变换处理泡沫图像，并提取出统计分布特征参数作为基本的统计信息指标。然后使用简单学习向量量化（LVQ）神经网络模型进行有效的分类器训练，以实现对不同生产条件下泡沫相的准确识别。 在本研究中，首先利用Gabor小波变换来处理泡沫图像。由于Gabor函数能够模拟视觉皮层简单细胞的响应特性，在处理复杂且变化多端的泡沫图像时表现尤为出色。通过提取由Gabor滤波器产生的统计分布特征参数，并结合振幅和相位信息进行综合分析，我们能够更精确地描述泡沫图像的本质统计数据。 最终，本段落采用LVQ神经网络模型来学习并建立有效的分类器，在实际应用中进行了验证测试，特别是在一个铝土矿选矿厂的生产数据上取得了显著效果。这表明该技术可以实现对矿物泡沫浮选过程中的实时监控，并且能够准确地识别和区分不同的生产条件。 关键词包括：泡沫浮选、泡沫图像分析、Gabor小波变换以及联合分布等。这些词汇概括了本段落的核心内容和技术应用，即如何利用机器视觉技术来监测并分类矿物泡沫浮选过程中产生的不同状态。 研究指出，在全球范围内广泛使用的泡沫浮选方法中，理解并解释泡沫图像特征对于优化矿石分离工艺至关重要。本项工作的目标是开发一种新的分析手段以识别各种生产条件下的特定泡沫相位。通过使用Gabor小波变换提取出具有代表性的统计参数，为后续的深入研究和实践应用奠定了基础。 此外，在此项目中引入了LVQ神经网络作为分类算法来处理高维数据集，并且能够简化训练过程并提高识别精度。这不仅有助于实现生产流程自动化，还提高了选矿效率及产品质量。通过实时监控生产和自动调整操作参数，可以减少人为干预、降低运营成本和提升经济效益。 这项研究展示了机器视觉技术和数据分析方法在矿物加工中的巨大潜力。通过对泡沫图像的分析来分类和识别各种生产条件，不仅可以提高工作效率而且还能改善产品的品质标准。这为整个选矿行业带来了重要的实际意义与应用前景。
     
  • 基于机器视觉的矿物泡沫浮选工艺条件分类与识别
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    本研究利用机器视觉技术对矿物泡沫进行分析，通过图像处理和模式识别方法实现浮选工艺条件的自动分类与优化控制。 基于机器视觉的矿物泡沫浮选生产条件分类与识别技术是利用图像处理和分析方法来模拟人类视觉系统的能力，从而实现对工业环境中物体检测、识别及理解的目标。这项技术在自动化生产和智能化制造中具有重要作用，并被广泛应用于多个领域如制造业、医疗保健、交通监控以及国防安全等。 矿物泡沫浮选是一种分离不同矿物质的有效物理化学手段，通过利用矿物表面活性剂的吸附差异来使目标物质附着于气泡上并带至液面。机器视觉技术在此过程中扮演关键角色，它能够实时捕捉和分析浮选过程中的图像数据，并识别出不同的泡沫相态。 本段落中提到的关键技术之一是Gabor小波变换，这是一种有效的图像处理方法。通过使用Gabor滤波器提取的纹理特征可以准确地描述复杂结构和多尺度变化的数据集特点，适用于矿物泡沫浮选场景下的图像分析任务。研究者利用这一工具对捕获到的泡沫图像进行预处理，并成功提高了识别生产条件的能力。 此外，“基于统计分布特性的特征参数”同样发挥了重要作用，在机器视觉领域中用于量化并描述图像数据中的特定模式或趋势。通过对这些统计数据的研究，可以更准确地区分不同浮选条件下产生的泡沫相态及其变化规律。 最终目标是通过实时监测矿物浮选出的气泡特性来优化整个生产工艺流程。这不仅可以提高资源回收效率，还能减少能源消耗和材料浪费的问题。 这项研究是由中央南大学信息科学与工程学院的Jinping Liu, Weihua Gui 和 Zhaohui Tang 以及英国埃塞克斯大学电子计算机工程系的Huosheng Hu 和 Jianyong Zhu 共同完成。他们的合作成果展示了跨学科技术结合在矿物处理领域的应用潜力，同时也为提高选矿工艺效率和资源利用率提供了新的视角和技术支持。 总体而言，基于机器视觉的矿物泡沫浮选生产条件分类与识别技术通过优化图像特征提取算法来提升对复杂工业过程的理解能力，并推动了矿业行业的自动化及智能化进程。
     
  • 关于北京及周边地区沙尘暴的研究
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    本研究聚焦于分析北京及其周边地区的沙尘暴现象，探讨其成因、频率与影响，并提出相应的防治措施和政策建议。 根据1954年至2001年应用气象站的地面观测资料，研究了北京及其周边地区的沙尘暴情况。研究表明，北京地区每年平均发生2.08天的沙尘暴，每次持续约1.79小时。在上世纪60年代和50年代，这一现象尤为明显。