Доклады о будущих и современных технологиях

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДИСПЕРСНОГО СОСТАВА ПЫЛИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ПРОЦЕССА СЕПАРАЦИИ ЧАСТИЦ В ПЫЛЕУЛОВИТЕЛЕ-КЛАССИФИКАТОРЕ

Е. В. Сидоренко, А. В. Режова, М. А. Барашева

Научный руководитель - М. А. Барашева, ассистент

Ярославский государственный технический университет

При разработке, подборе и исследовании нового эффективного пыле­улавливающего оборудования необходимо проводить комплекс пылевых измерений. В этом комплексе анализ дисперсного состава пыли имеет наи­более важное значение, так как поведение частиц различного размера в устройствах и аппаратах пылеочистки не одинаково. Без характеристики степени дисперсности промышленной пыли нельзя объективно оценить эффективность пылеочистных устройств. При исследовании работы пыле­уловителя-классификатора, в котором происходит не только улавливание пыли из газового потока, но классификация уловленных частиц по фрак­циям, требуется оценивать дисперсный состав не только исходной пыли, но и состав, полученных в результате классификации фракций.

Целью данной работы является определение дисперсного состава улавливаемой пыли и пылевых фракций, полученных при сепарации час­тиц в пылеуловителе-классификаторе.

Применимость того или иного метода анализа пыли зависит не только от ее степени дисперсности, но и других свойств пыли, поэтому прежде чем приступить к определению дисперсного состава пыли, необходимо подобрать метод анализа, который даст достоверные результаты. Для дис­персного анализа промышленных пылей применяют различные методы. Например, ситовой анализ, основанный на механическом разделении час­тиц по крупности. Седиментационный метод, основанный на осаждении частиц пыли в жидкости под действием гравитационного поля или центро­бежных сил. Применим этот метод в случае полного смачивания частиц дисперсионной средой и нерастворимости анализируемого порошка в дис­персионной среде. Микроскопический метод, основанный на фотографи­ровании полей пылевидных частиц, увеличенных под микроскопом в 100­150 раз, с последующим сканированием фотопластинок и определением количества частиц различного размера с помощью компьютерной про­граммы.

В результате работы был подобран метод анализа для применяемой в исследованиях пыли, определен ее состав и состав фракций, полученных при исследовании пылеуловителя-классификатора.

Доклады о будущих и современных технологиях

Какая роль человеческого фактора в бизнесе будущего

В будущем роль человеческого фактора в бизнесе будет неотъемлемой. Технологии такие как Искусственный Интеллект и машинное обучение будут использоваться для автоматизации и оптимизации процессов в бизнесе. Однако их применение не …

Надежные системы хранения данных от «ОПТИМА-Сервис»

Современные организации полагаются на свои собственные информационные ресурсы для принятия важных бизнес-решений. Они используют мощные алгоритмы для извлечения полезной информации о клиентах и конкурентах из неструктурированных данных.

Технологии «Умный дом».

Технология «Умный дом» создавалась с одной целью – экономия времени, которое тратится на домашнюю рутинную работу. Новые технологии, применяемые в системе умного дома, поражают своим многообразием. С помощью, так называемой …

Как с нами связаться:

Украина:
г.Александрия
тел./факс +38 05235  77193 Бухгалтерия

+38 050 457 13 30 — Рашид - продажи новинок
e-mail: msd@msd.com.ua
Схема проезда к производственному офису:
Схема проезда к МСД

Партнеры МСД

Контакты для заказов оборудования:

Внимание! На этом сайте большинство материалов - техническая литература в помощь предпринимателю. Так же большинство производственного оборудования сегодня не актуально. Уточнить можно по почте: Эл. почта: msd@msd.com.ua

+38 050 512 1194 Александр
- телефон для консультаций и заказов спец.оборудования, дробилок, уловителей, дражираторов, гереторных насосов и инженерных решений.