粒度分析（精选11篇）
粒度分析 篇1
摘要：通过对数据的分析处理从两个方面:重复性测量结果分析和平行性测量结果分析对激光粒度仪的性能进行了误差分析。重复性测量结果分析主要是对一台仪器的多个土样重复试验的测量数据进行分析处理, 平行性测量结果分析主要是对两台仪器对同一土样进行试验的测量数据分析处理。两次分析的结果表明激光粒度仪的性能良好, 在土工试验的颗粒分析中可以被推广使用。
关键词：误差分析,W-检验,x2检验
1 概述
当前, 随着科学技术的飞速发展, 检测设备的科技含量越来越高, 检测手段越来越进步。激光粒度分析仪就是近年来发展的新的颗粒粒径检测仪器, 已经越来越多地应用于工业产品的粒径检测中。近年来在土体颗粒粒度测量分析上也得到了成功的运用, 并逐步在该领域推广, 极大地提高了分析的粒度和速度, 显示了良好的应用前景。而现行《土工试验规程》中土的颗粒分析是通过筛析法和密度计法联合进行的, 激光粒度分析仪进行颗粒分析具有快速、方便的特点, 比土工中的密度计法具有先进性, 因此, 将其引进到土工颗粒分析试验中将具有创新意义, 将是土工颗粒分析试验的一次革命。但在此之前需要对激光粒度仪的稳定性进行评判, 对其测定结果进行稳定性分析, 这主要包括两个方面, 一方面需要观察同一台仪器多次测量结果是否存在系统误差, 这是仪器本身的的稳定性, 这个我们称之为重复性测量结果分析。另一方面还要对不同仪器对同一土体的测量结果进行分析, 观察这两组测量结果是否存在系统偏差, 这是仪器之间的稳定性, 我们称之为平行性测量结果分析。这种稳定性分析将为激光粒度分析仪在工程建设中推广提供资料和技术支持。
2 重复性测量结果分析
2.1 偏离度的定义
设两组粒径数据分别为X=[xÁ...xÁ]与Y=[yÁ...yÁ], 定义
为X, Y的偏离度, 它体现的是测量数据的偏离误差, 可反应测量误差的大小。
2.2 数据处理
对进行试验的土样随意抽取, 在此抽取10个试验的土样及相应的试验数据。
设对10个土样中的某一土样重复进行了n次试验从而得到n组12个粒径测量值, 则得到该土样的一组测量值, 记为
由上面数据的处理过程, 对抽取的10个土样的测量数据分别进行上述的分析处理, 得偏离度见表1 (因数据过多仅取几个为例说明) 。
2.3 模型建立及求解
设某一土样的n个偏离度 为从总体 中抽取的样本, 若本试验所使用的激光粒度分析仪的性能良好, 即无系统误差存在, 由误差理论可知, 这n个偏离度只是由随机误差导致的, 则这n个偏离度所在的总体 的分布应该是服从正态分布的。
现要检验如下假设 服从正态分布
Á此处20 n50, 考虑采用小样本的正态性检验——W检验法。
现以土样砂4-南水北调南岸 (90%) 为例, 已知其重复试验的次数n=20, 相关数据计算如下表2。
其余9个土样可做类似的检验, 经计算只有粘2-粉4 (10%) 1个土样是拒绝原假设的, 因而总体来说, 仪器的性能是良好的。
3 平行性测量结果分析
两个研究所从同一厂家购买了两台同一型号的激光粒度分析仪, 并分别在各自的研究所对相同的土样进行了测量, 相应的得到两组测量数据。下面对这两组数据进行比较分析, 观察两台仪器的测量结果之间是否存在系统误差。
首先, 对所给的数据表格进行初步处理, 从中筛选出两个研究所都进行过试验的土样以及相应的试验数据, 经过整理得到两个数组矩阵:
其中X第一个研究所所用激光粒度仪对土样的测量数据, Y为第二个研究所所用仪器得到的测量数据。记
由误差理论要检验n=315个偏离度是否服从正态分布, 在此利用x2拟合优度检验进行检验。此处仅给出计算过程, 部分计算结果见表3。
计算统计量x2的观察值 在显著性水平a=0.05下查自由度为18-2-1=15的x2分布表, 得临界值24.996, 由cÁ=4.831<24.996知不能拒绝原假设, 所以认为两台仪器的测量误差是由随机因素引起的, 不存在系统偏差, 两台仪器的性能相同, 仪器的稳定性很好, 该种仪器可以被推广使用。
4 结论
对激光粒度分析仪所测数据在两个方面:重复性测量结果分析和平行性测量结果分析, 对仪器的性能进行了误差分析。重复性测量结果分析主要是一台仪器对多个土样重复测量的数据进行分析处理, 结果表明测量结果仅有随机偏差, 不存在系统偏差, 从而说明本台仪器的性能良好, 所测数据可靠性较高;平行性测量结果分析主要分析两台仪器对同一土样测量的多组数据, 分析结果认为两台仪器的多次测量结果也只是由随机误差引起的, 从而说明两台仪器的性能相同, 不同仪器的测量结果具有很好的稳定性。两次分析的结果最终说明了激光粒度仪的性能良好, 在土工试验的颗粒分析中可以被推广使用。
参考文献
[1]杨慧连, 张涛.误差理论与数据处理[M].天津:天津大学出版社, 1992.
[2]刘增荣.土力学[M].上海:同济大学出版社, 2005.
[3]李静.MS2000激光粒度分析仪在黄河调水调沙试验中的应用[J].中国水利, 2002.
[4]工程数据统计分析[M].南京:东南大学出版社, 2002.
粒度分析 篇2
中国北方第四纪风成堆积物的粒度是研究古气候与古环境的.一个重要代用指标.粒度测量结果受到前处理方法的深刻影响.在黄土高原西部从北往南5个具有代表性的黄土剖面采集样品25块,对每个样品用不同的前处理方法处理后,用激光粒度仪进行测量.结果显示不同的前处理方法对黄土粒度测量结果会产生很大的影响.原始样品经过超声波振荡和加(NaPO3)6分散剂后,颗粒明显分散变细.在单独加入H2O2除去有机质和加入的HCl除去碳酸盐后,粒度也明显变细,而且南部的样品的差异比北部的要大.在黄土高原北部,石膏对粒度测量的影响较小.
作 者：徐树建 杜忠花 XU Shu-jian DU Zhong-hua 作者单位：徐树建,XU Shu-jian(临沂师范学院,地理与旅游学院,山东,临沂,276005;兰州大学资源环境学院,西部环境教育部重点实验室,兰州,730000)
杜忠花,DU Zhong-hua(临沂师范学院,地理与旅游学院,山东,临沂,276005)
影响硫铵结晶粒度因素的控制 篇3
【关键词】硫铵；结晶；粒度
前言
硫酸铵装置是炼化公司丙烯腈生产的配套装置，用来处理丙烯、氨氧化法生产丙烯腈的副产物硫酸铵溶液。本装置生产采取减压蒸发等操作，使丙烯腈装置来的稀硫酸铵溶液增浓到过饱和，实现回收结晶硫酸铵的目的。
1、硫铵结晶原理
硫铵的结晶主要由反应、过饱和溶液的形成、晶核的产生和晶体的成长几个阶段组成。随着反应的进行，形式过饱和溶液，达到一定过饱和度时，析出固相微观晶粒，这是晶核的形成过程，接着是晶核的長大也称为晶体的生长过程。由于晶液的流动，晶体之间及晶体与设备之间的摩擦、碰撞，液体对晶体表面的冲刷，又产生新的晶核，称为二次成核。通常晶核的形成和晶体的成长是同时进行的。在结晶过程中，无论是晶核的形成，还是晶核的生长，都要消耗溶液中的溶质，均以一定的过饱和度为推动力。每一粒晶体都是由一粒晶核生长而成的，在一定条件下，如果晶核成核速率越大，晶核的生成量越多，溶液中有限的溶质要同时供应大量的晶核生长，晶核的生长速率就越慢，结果导致大量的细小结晶；反之，晶核的生成量越少，结晶粒度就会长得越大。可见，晶核的生成速率和晶核的生长速率是此消彼长的关系，如能控制这两种速率，便可控制结晶的粒度。
此外，结晶条件对产品的粒度也有很大的影响，如温度、搅拌、酸度、杂质等都以一定的方式影响结晶过程。
2、影响硫铵结晶粒度的因素
根据结晶原理分析，影响硫铵结晶粒度的因素，归纳起来，主要有以下几项：
（1）母液的搅拌程度（2）饱和器工作温度（3）母液的酸度和加酸制度（4）母液的晶比（5）母液中的杂质
母液的搅拌程度和饱和器工作温度变动不大，可以说近似恒定；母液的酸度、晶比随时间呈周期性变化，控制不当，对结晶粒度将产生很大影响；母液中的杂质，在量的变化上比较敏感，一旦发生，对生产的影响很大。所以，母液的酸度、晶比、杂质含量，是生产控制的重点。
3、影响因素的控制
3.1母液酸度
母液酸度对硫铵结晶的影响一是酸度的高低对结晶形状的影响，二是酸度的频繁变动破坏了结晶的正常生长条件。在一定条件下，随着母液酸度的提高，母液的介稳区减小，硫铵晶形从多面体颗粒转变为细长易碎的六角棱柱形，同时，母液黏度增大，阻碍晶体的正常生长；过低也不行，虽然硫铵结晶在pH5～6的弱酸性介质中生成较大的圆形晶体，但是使氨的吸收效率下降，还易造成饱和器堵塞，而且当母液酸度低于3.5%时，因母液密度下降易产生泡沫，使饱和器操作恶化。为避免这些影响，必须在酸性介质中进行结晶，正常生产时，母液酸度保持在 4%～6%为宜。酸度对结晶粒度的影响还表现在定期向系统大加酸时，母液酸度大幅度提高，使母液中的晶种消失，破坏了结晶的正常生长条件。再次结晶时，在较高饱和度下发生初级成核，使母液中的细小结晶增多。因此要生产大颗粒结晶硫胺，应减少大加酸的次数，尽量延长饱和期的稳定操作时间。
3.2母液晶比
对饱和器中晶比的控制，是控制硫胺结晶粒度的重要措施。从结晶原理可以知道，如能控制成核速率和晶核的生长速率便可控制晶体的粒度。然而，在生产中这两种速率是极不易控制的，无论是爆发式的初级成核，还是因摩擦碰撞产生的二次成核都很难控制，生成的晶核总是过量。过饱和度的高低，在一定温度下取决于母液中晶核的数量。当母液中存在足量晶核时，新生成的硫胺溶质完全用于晶体的生长，过饱和度趋于稳定，晶体处于稳定的生长环境中。生产中采用控制晶比的办法来控制过饱和度，达到控制晶体粒度的目的。晶比的大小直接影响结晶的粒度。晶比过大时由于摩擦碰撞机会增多，大颗粒结晶被破碎，使二次成核量增大，晶体成长速率减慢，晶体粒度减小，并使母液搅拌阻力增加，导致搅拌不良，同时减少了氨与硫酸反应所需的容积，不利于氨的吸收，还易加重堵塞情况；晶比太小可能出现晶核量少，使过饱和度升高，产生大量的初级成核，使结晶粒度减小，晶比太小，使取出次数增加，缩短了晶体的生长时间，同样使晶体粒度减小。因此，母液中必须控制一定的晶比，以得到大颗粒硫胺。
晶比的控制原则应是：避免初级成核，适当控制二次成核，尽量延长晶体的生长时间。对晶比的控制，除在量上控制晶比外，还要对结晶的形状、色泽进行观察，预测饱和器内结晶情况，结合实际取出结晶粒度进行判断，调节。如果发现晶液中结晶细小，且取出晶粒也小，则应考虑是否酸度过高，还是晶比高低不当，成核过多所致。
3.3杂质
硫铵母液中杂质的种类和含量，取决于所采用的工艺流程、硫酸质量、用水质量和设备的防腐质量。母液中所含的可溶性杂质主要有铁、铜铝、砷等各种盐类，主要来自硫酸、设备腐蚀和工业用水，这些离子吸附在硫铵结晶的表面，遮盖了结晶表面的活性区域，使结晶成长缓慢；金属离子对硫铵晶体的生长有较大影响，尤其是铁离子影响最大，即使在母液中含量极少，也会使晶体生长速率显著下降。母液中的杂质不仅影响硫铵的晶形和晶体成长，而且还使单位时间内晶体体积总增长量小于饱和器中硫铵生成量，打破固液平衡，不仅使晶体强度降低，同时形成大量针状晶核，破坏正常操作。因此，必须在工艺、设备等方面采取有效措施，从根源上减小杂质的进入。
参考文献
粒度分析 篇4
1 国内外的研究现状
在对渗透系数与土体结构的研究中发现与无粘性土相比，粘性土孔隙比与渗透系数的对数并不成线性关系，而是非常离散的，而且渗透系数与土体的组构有着不可分割的联系[2,3]。在对堆积体的研究中发现细颗粒含量的增加致使粗颗粒相对较小，其骨架作用降低，从而使渗透系数随着细颗粒含量的增加而减小[4]。研究松散层底部含水层渗透性的相关因素[5]时发现相同现象即粘性土中渗透系数与孔隙度(孔隙比)关系较小，主要取决于粘粒含量和粒度结构。综上所述表现出粘性土中颗粒级配及其粘粒含量跟渗透系数间存在着非线性的关系。为此，有人做了渗透系数与砂土颗粒级配间的研究[6,7,8];河床沉积物的渗透系数[9]的计算以及渗透系数与粗颗粒之间的关系进行分析[10,11]，得出粒径结构对渗透系数的影响程度远大于孔隙比。并对已有的经验公式[8]:
太沙基公式(Terzaghi):K=2d210e2。
哈增(A.Hazen):K=d210。
其中，e为孔隙比;d10为颗粒含量是10%时的有效粒径，做出进一步的修改，引入了不均匀系数。但在现有的计算公式中仅仅考虑到颗粒级配中某些特殊粒径参数，而并未考虑到各个粒径颗粒含量对渗透系数的影响。因此计算结果存在较大误差。由于现有的经验计算公式中人为加入不均匀系数以解决此类问题，但不均匀系数Cu=d60/d10只是确定出了含量为10%～60%之间的颗粒级配关系，对于超出这个范围之外的土体粒径及含量就不能很好的反应出来。因此，即使引入不均匀系数依然无法给出一个相对精确的渗透系数值。渗透系数计算值由于无法用一定量公式表达出各粒径含量对渗透系数的影响，因此考虑应用神经网络对颗粒级配与渗透系数的关系进行研究。其优点在于，可以处理高度非线性问题，同时具有预测、分类、自动控制等特点，对于任何对结果有影响的因素均可以考虑，并参与分析计算。国外有学者对这方面进行了研究，发现运用神经网络的方法预测渗透系数要比多线性回归法准确些[12]。国内也有人对粗颗粒土的渗透系数运用人工神经网络进行了预估[13]，发现该方法能全面的反映出颗粒级配对渗透性的影响，且预测值与实验值对比误差较小。目前，应用神经网络对渗透性的分析不足之处在于仅考虑粗颗粒而忽视了粘粒对渗透性的影响，这样最终还是会造成一定的误差。同时并不能反映出实际的自然规律来。为此，我们同时考虑粘性土含量对渗透系数的影响，应用BP神经网络对渗透系数进行分析，使结果尽量符合实际规律，同时使得各粒径颗粒含量对渗透系数的影响具有连续性。
2 BP神经网络
2.1 BP神经网络结构
BP神经网络(Error Back Propagation Network)模型是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，其基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，其具体算法是:神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。接下来，按照减少目标输出与实际误差方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层。BP网络是一种具有3层或3层以上的神经网络，包括输入层A、隐含层B和输出层C，其节点个数分别是N1,N2和N3(见图1)。
2.2 输入层、隐含层和输出层节点的确定
根据所要研究问题的影响因素，输入层的节点数为7，定义为X1,X2，…，X7，分别代表不同粒径的百分含量。因输出层只希望得到对应粒组的渗透系数，所以输出层的节点个数取为1。隐含层的神经元的数目(节点个数)n1通常按照:
给定范围[14,15]，其中，n1为隐含层节点个数;n为输入层节点个数;m为输出层节点个数;a为在[1,10]之间任取的常数。本次隐含层的节点个数选用[16]式(2)，原因在于本次输出节点数目过少，式(1)会造成隐含层的节点数目偏少，最终的训练精度较低，从而预测值偏离较大，或者要使隐含层节点个数能够达到训练精度要求，就要求a的取值较大。这样造成人为因素对a控制较多。这样隐含层节点个数的确定随意性较大。
3 BP神经网络的实际应用
3.1 BP神经网络的学习过程
学习和预测用到的数据均来自[17]实测资料，样品按照土工试验方法进行测定分析。淮北平原被厚度不等的新生界松散沉积物所覆盖，多是由近距离的密度流快速沉积物构成。从粒度结构上分析，粗大砾石和细小的粘粒含量都占有相当的比例，但松散层底部通常被认为分选性差，同时粘粒含量高。因此，在进行渗透系数计算时，充分考虑粘土含量对渗透系数的影响是必要的，并且应该给出一个相对精确的值。这样对于地下硐室开挖涌水量预测能提供一个相对准确的参考因素。学习和训练用到的渗透系数分析神经网络模型是一个3层的BP神经网络模型。隐含层和输出层所用到的传递函数均为logsig函数，以确保输出值为0～1之间的正值。利用Levenberg-Marquart规则对网络进行训练，其中训练步骤设为100，该方法相对于传统的BP网络训练方法和改进后的BP网络训练方法可以明显的减少训练步骤。误差值E取10～12，是根据公式:
其中，Pl为学习样本;tk为实际值;yk为输出值，根据实际值tk最小值为2.67×10-6，所以二次方后误差精度最小可达10-12。因此最终将误差值确定为10-12。同时注意，在进行训练前首先将文献中的数据进行筛选，取其中原有的24个样本进行训练和预测，并且对所取得样本进行随机排布以避免所取样本位置过于集中，造成训练中某部分范围内钻孔样本偏少，在预测结果不能准确的预测出大范围内钻孔的渗透系数，造成预测值的误差过大时，通过matlab神经网络工具进行计算，经过12次学习最终使得误差达到要求，同时利用训练好的网络对样本进行回判(见表1)，可见网络输出值与期望输出值之间的相对误差较小。最小的相对误差只有0.112%，几乎与实际值相同。最大的相对误差25.39%所对应的渗透系数最小精度达10-6，在回判中，预测值任何微小变化都会造成相对误差的较大变化。因此，这个相对误差应该是在合理的范围内。
3.2 BP神经网络的预测计算
利用上面学习训练好的BP网络模型对要进行预测计算的数据进行预测，具体的粒组成分和计算结果见表2。从表2整体上分析预测的4个样本发现:1)粒度含量集中在0.1 mm～0.005 mm时，预测值较大，与实测值比较最大相对误差为16.806%。这也就是说明了对于分选性较好的颗粒级配，BP神经网络能反映出渗透系数越大这一规律来。反之，渗透系数越小。并且渗透系数即使相差一个量级都可以体现出来的。2)粘粒含量越高渗透性越小，渗透系数与粘粒含量成反比例关系。这是在用神经网络进行渗透系数预测时，首次引入粘粒含量对渗透系数影响，并发现预测结果与实际值比较较准确。3)能够预测完整连续的颗粒级配对渗透性影响。神经网络的预测值与先前的经验公式计算值相比较，参考因子不再局限在某一特定条件下的粒径，而是考虑到所有的粒径及含量，充分表现出土体结构变化对渗透系数的影响。预测结果也更加接近于自然状态下的渗透系数。4)预测值与实际值之间的相对误差变化范围从2.326%～25.029%，其中预测样本2的相对误差达到了25.029%，其主要原因可能是由于样本在土工试验过程中某些步骤的误差造成了渗透系数的实验值比自然条件下的真实值要小。预测值充分考虑到粘性土的结构，其值接近于自然状态下的真实值。这样就导致了预测值较实际值的偏离较大，相对误差也较大。
4 结语
1)采用非线性BP人工神经网络方法进行渗透系数预测能够完整的考虑不同级配及含量对渗透性的影响，所研究的问题更接近于土体的真实结构。渗透系数更接近于自然状态下的真实值。预测值可以为日后的硐室开挖建设提供一个比较可靠的参考依据。2)首次引入粘粒含量，用BP人工神经网络方法考虑对渗透系数的影响，结果显示预测结果较准确，预测值能用于生产实践中，这样在企业的生产中可以进一步的节约成本。3)要求在作为训练的样本中，样本自身的实验过程要精确，实验结果要准确，尽量减少人为误差，为训练样本提供正确的数据，为预测结果做好第一步。
摘要：针对不同颗粒粒径分布对渗透系数影响的非线性特征,利用BP人工神经网络模型,对14个典型样本进行学习并预测4组不同级配的粒组样本的渗透系数,结果证实该模型能很好地反映出分选性和粘粒含量对渗透系数的影响,运用神经网络预测的渗透系数充分考虑到土体本身的结果。因此,预测值应较现有的计算公式得出的计算值更接近于自然状态下的真实值。
粒度分析 篇5
黄土粒度分布中的超细粒组分及其成因
多个剖面的粒度测量表明,黄土高原的黄土和古土壤中普遍存在超细粒组分,其平均粒径大致0.4 μm,在全样中的含量大致5%～6%.超细粒组分的含量在黄土中低,在古土壤中高;并且同一地层自西北至东南增加,这些特征都显示超细粒组分的形成与成壤作用强度相关.一般情况下超细粒组分的粒度在黄土中粗,在古土壤中细.黄土高原各季节的现代天然粉尘中同样存在超细粒组分,然而干旱区成壤作用较少的.天然降尘中基本不存在超细粒组分.以上特征说明,黄土中的超细粒组分的形成与成壤作用有关,成壤作用中次生矿物的粒度和含量特征也支持这一解释.
作 者：孙东怀 Sun Donghuai 作者单位：兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室,兰州,730000刊 名：第四纪研究 ISTIC PKU英文刊名：QUATERNARY SCIENCES年，卷(期)：26(6)分类号：P94关键词：黄土 粒度 成壤作用
粒度分析 篇6
在化工、湿法冶金、环保等领域的工业生产过程中，存在大量生成结晶的化学反应。生产对生成结晶的一般要求是粗大且均匀。结晶粒度不均匀，特别是产品中细粉状的量增加，将使使用过程中的扬尘增大，消耗上升，污染环境。结晶产品中细粉状的量增加，还使产品易吸湿，易结块，增大产品包装、贮存和运输成本。生产过程中，经过生成结晶的化学反应之后，通常还要进行液固分离。液固分离对生成结晶的要求同样是粗大且均匀。
实际生产中，控制结晶产品均匀度的方法，一般采用间歇法生产，或在连续法生产的主反应器后面增设一个养晶槽。间歇法生产可有效减小结晶颗粒在反应器中停留时间的差别，得到满意的均匀度。在连续法生产中增设养晶槽，可使小颗粒结晶溶解并长到大颗粒结晶上，从而改善结晶的均匀度。但是，这两种方法都会不同程度地降低反应器的效率。
本文试用TRIZ理论探索解决连续法生产中普遍存在的结晶产品颗粒不均匀问题。目的是抛砖引玉，推动TRIZ理论在磷复肥行业的普及和运用。
2 运用TRIZ解决连续法生产中结晶产品粒度不均匀问题
技术问题名称：结晶产品的颗粒大小不均匀
解决技术问题目标：在不降低生产效率的前提下，提高结晶产品的均匀度 2.1分析技术系统
问题工况：可控制结晶产品的平均粒径，不能有效控制结晶产品的粒度分布范围（指连续法生产）。生成结晶的化学反应通常在带有搅拌装置的反应器中进行（见图1）。
生成结晶的原理：一些结晶产品在一定组成的液相中具有一定的溶解度。若液相中存在构成结晶产品的离子和分子，当这些离子和分子的浓度大于结晶产品在液相中的溶解度时，它们就会从液相中结晶出来。
工业生产结晶产品的方法之一，就是使原料在液相中发生相互反应，得到构成结晶产品所需的离子和分子，并使这些离子和分子的浓度大于结晶产品在液相中的溶解度，让它们从液相中结晶出来。从而得到结晶产品。
从液相中析出结晶的过程可分为两个阶段，晶核形成阶段和晶核长大阶段。
当液相中构成结晶产品的离子和分子的浓度，大于结晶产品在液相中的溶解度，并大到一定的值时，就会形成晶核，为晶核形成阶段。液相中的离子和分子继续长到晶核上，结晶不断长大，直到结晶离开反应器或不再生长，为晶核长大阶段。
结晶在反应器中生长的时间越长，即反应物料在反应器中的停留时间越长，结晶产品的平均粒径越大；反之，结晶产品的平均粒径越小。
液相中构成结晶产品的离子和分子的浓度，与结晶产品在液相中的溶解度的差值，称之为绝对过饱和度（以下简称过饱和度）。
过饱和度越大，结晶长大的速度越快。但是，单位时间、单位体积中形成的晶核的数量也越多。由于结晶长大速度的增加，远不能抵消晶核数量增加带来的影响，其净结果是：过饱和度越大，结晶产品的平均粒径越小；过饱和度越小，结晶产品的平均粒径越大。因此，除特殊需要外，生产结晶产品都尽量降低过饱和度，将过饱和度控制在很小的范围。
技术问题因果链分析（见图2）：生成结晶的平均粒径及大小分布由结晶物质的理化性质、所采用原料的理化性质和控制条件决定。在本技术问题中，结晶物质和所采用原料的理化性质不在研究范围。在控制条件中，温度、压力、固相浓度等参数也不在本技术问题的研究范围。
除上述因素外，影响生成结晶的平均粒径及大小分布的关键因素，就是结晶生长时间，即反应时间和过饱和度。实际生产中，为了得到大颗粒结晶，通常采用延长反应时间和降低过饱和度的方法。
延长反应时间，结晶在反应器中的平均生长时间增加，结晶产品中大颗粒的比例增加，结晶产品的平均粒径就增大。但是，结晶平均生长时间增加，会使结晶生长时间的差别增大，结晶大小分布变宽，结晶产品颗粒大小不均匀。
降低过饱和度的方法通常采用提高搅拌强度和延长反应时间。
提高搅拌强度可让进入反应器的原料迅速分散开，不易产生局部过饱和，生成的晶核少，结晶产品的平均粒径大。但是，晶核生长阶段要求搅拌强度小，利于结晶长大。搅拌强度过大甚至会打碎结晶，使结晶产品变得更加不均匀。
延长反应时间可降低过饱和度。延长反应时间，就意味着增大反应器的体积；反应器的体积大，其中已生成的物料量就大；反应器中已生成的物料量大，分散在其中的原料浓度就低，过饱和度也就低。
2.2解决技术问题
2.2.1运用物理矛盾法
运用物理矛盾法分析，结晶产品颗粒大小不均匀的根本原因是：①小颗粒结晶需要延长反应时间，大颗粒结晶不需要延长或需要缩短反应时间。②晶核形成阶段需要大的搅拌强度，结晶生长阶段需要小的搅拌强度。
①定义物理矛盾
十分明显，本技术问题中存在两个物理矛盾。矛盾参数分别为反应时间（t）和搅拌强度（S）。
反应时间（t）应该延长，让小颗粒结晶长大，结晶产品的粒度才均匀；反应时间（t）应该缩短，让大颗粒结晶长得不至太大，结晶产品的粒度才均匀。
搅拌强度（S）应该大，可降低过饱和度，减少晶核的数量，结晶产品的平均粒径大；搅拌强度（S）应该小，有利于结晶的生长，结晶产品的平均粒径大。
②解决物理矛盾
◆ 试用空间分离法分离反应时间（t）：
第一步 填写参数及对参数的相反要求
参数：反应时间（t）
要求1：延长反应时间（t）
要求2：缩短反应时间（t）
第二步 明确对象（系统）的哪一部分空间位置需要满足什么要求
空间1： 小颗粒结晶
空间2： 大颗粒结晶
第三步 明确以上两个空间是否存在交叉
很明显，小颗粒结晶和大颗粒结晶从空间上不存在交叉，可以利用空间分离法将它们分开，以满足两个相反的要求。即：将小颗粒结晶从大颗粒结晶中分离出来，返回反应器继续反应长大，大颗粒结晶作为产品去液固分离（见图3）。
nlc202309041814
实际生产中，可以用水力旋流器、斜板分级机和其它适宜的颗粒分级设备，将大颗粒结晶和小颗粒结晶分开。并通过调整颗粒分级设备的相关参数，控制大颗粒结晶和小颗粒结晶的平均粒径。
◆ 试用时间分离法分离搅拌强度（S）：
第一步 填写参数及对参数的相反要求
参数：搅拌强度（S）
要求1：增大搅拌强度
要求2：减小搅拌强度
第二步 明确对象（系统）在什么时间需要满足什么要求
时间1： 晶核形成阶段
时间2： 结晶生长阶段
第三步 明确以上两个时间是否存在交叉
很明显，晶核形成阶段和晶核生长阶段不存在交叉，可以用时间分离法将它们分开，满足两个相反的要求。即将反应器分成两个反应器。1#反应器的功能以生成晶核为主，采用大的搅拌强度；2#反应器的功能以使结晶长大为主，采用小的搅拌强度（见图4）。此方法在实际生产中已有大量应用，1#反应器为主反应器，2#反应器为养晶器。
2.2.2运用技术矛盾法
运用技术矛盾法分析，“结晶产品的颗粒大小不均匀”的根本原因是：①为了增大结晶产品的平均粒径而延长反应时间的结果，导致结晶颗粒生长时间差别增大，继而导致结晶产品的颗粒大小不均匀；②为了降低过饱和度而提高搅拌强度的结果，导致结晶颗粒被打碎，继而导致结晶产品的颗粒大小不均匀。
①定义技术矛盾
本技术问题中，第一对技术矛盾的需要改善的参数反应时间，导致恶化的参
数是结晶产品的粒度分布范围。第二对技术矛盾的需要改善的参数是搅拌强度，导致恶化的参数是结晶产品的粒度分布范围。
结合39个通用工程参数分析，可将第一对技术矛盾定义为，运动对象的作用时间与运动对象的长度之间的矛盾。即为了改善运动对象的作用时间，导致运动对象长度的恶化。
↑运动对象的作用时间 → 运动对象的长度↓
可将第二对技术矛盾定义为，强度与运动对象的长度之间的矛盾。即为了改善强度，导致运动对象长度的恶化。
↑强度 → 运动对象的长度↓
②解决技术矛盾
查出矛盾矩阵中对应的发明原理：对应于第一对技术矛盾的发明原理的序号为第2、第19和第9，分别为抽取原理、周期性作用原理和预先反作用原理；对应于第二对技术矛盾的发明原理的序号为第1、第15、第8和第36，分别为分割原理、动态特性原理、重量补偿原理和相变原理。
下面分别运用矛盾矩阵给出的发明原理来思考并提出解决技术问题的方案。
第一对技术矛盾：
A.抽取原理
就是从研究对象中分离出有用的（或有害的）部分（或属性）。研究对象可以是物质的，也可以是非物质的；可以是有形的，也可以是无形的。通常有2种分离方式。
a.从对象中抽取出产生不利影响的部分或属性；
b.从对象中抽取出有用的、需要的部分或属性。
由此原理，我们很容易想到，将小颗粒结晶从料浆中抽取出来。抽取出小颗粒后的料浆再进一步脱除水分，作为产品；也容易想到，抽取出的小颗粒结晶应返回反应器进一步反应长大（见图3）。
B.周期性作用原理
就是运用周期性作用。即：用周期性作用或脉动代替非周期作用、改变周期性作用的频率等。这种周期性作用可以是物质的，也可以是非物质的；可以是有形的，也可以是无形的。通常有3种方式。
a.用周期性动作或脉动代替非周期动作；
b.改变周期性作用的频率；
c.利用脉动间隙完成其它有用作用。
由此原理，我们很容易想到，将生成结晶的反应由连续改为间歇，即由连续法生产改为间歇法生产。这样，结晶生长时间的差别就大幅度减小，很容易得到颗粒均匀的结晶产品。实际生产中，许多结晶产品都采用间歇生产，但反应器的生产能力会降低很多。
C.预先反作用原理
就是预先掌握可能出现的有害作用，并预先施加反作用，以降低或消除有害作用。这些对象可以是物质的，也可以是非物质的；可以是有形的，也可以是无形的。通常有3种反作用方式。
a.事先施加反作用力，以抵消工作状态下过大的、不期望的应力；
b.对于同时具有有利和有害影响的作用，可以事先施加与有害影响相反的作用，来降低或消除工作状态下的有害影响；
c.对有害的作用或事件，预先采取相反的作用。
由此原理，我们很容易去思考，如何消除和减少生成小颗粒结晶。实际生产就常常采用加入晶种、表面活性剂等措施来减少小颗粒结晶。但这些措施已不在我们的研究范围。
第二对技术矛盾：
A.分割原理
就是对研究对象进行分割。研究对象可以是物质的，也可以是非物质的；可以是有形的，也可以是无形的。通常有3种分割方式。
a.将对象分割成几个相互独立的部分；
b.将对象分割成便于组合和拆卸的几个部分；
c.提高对象的分割程度。
由此原理，我们很容易想到，将反应器分割成2个反应器就可满足对搅拌强度的不同要求（见图4）。
B.动态特性原理
就是使研究对象的各个组成部分处于动态，即各个部分是可调整的、活动的或可互换的，使其在工作过程中的每个阶段、每个动作都处于最佳状态。通常有3种方式。
a.调整对象或对象所处的环境，使对象的性能始终处于最佳状态；
b.将对象分割成多个部分，便于调整各部分的相对位置；
c.使不动的对象可动或可自动适应。
同上一原理一样，我们很容易想到，将反应器分割成2个或多个反应器。
C. 重量补偿原理
就是用一个（多个）研究对象产生的上升力来补偿另一个（多个）研究对象的重量。通常有3种补偿方式。
a.将对象与另一个能提供上升力的对象组合在一起，以补偿其重量；
b.通过对象与环境的相互作用（利用空气动力、流体动力等）来补偿对象的重量；
c.利用环境中相反的力（或作用）来补偿对象的消极的（负面的）属性。
此原理与本技术问题没有明显联系。这是因为，40个发明原理是对技术发明原理的高度概括和总结，每个原理的覆盖面都非常宽。所以，不是只要按TRIZ要求的步骤从矛盾矩阵中查到的发明原理，我们就一定能从中得到解决技术问题的方案。但是，一般情况下，对应于每一对技术矛盾，矛盾矩阵给出的1～4发明原理中，至少有一个发明原理与我们要解决的技术问题是相关联的。
D.相变原理
就是利用对象相变时产生的体积改变、吸热和放热等效应。此原理与我们的技术问题存在一定联系。如：利用“有机溶剂沉淀法”析出结晶等，但不具普遍性。
3 结束语
运用TRIZ理论中物场模型法和ARIZ，我们可以进一步得到，利用反应器中搅拌产生的流场对结晶进行分级，将旋流器与反应器组合在一起等创新思维。由于篇幅限制，不再一一介绍。总之，TRIZ是最实用、最有效的技术创新理论和方法之一，在磷复肥行业推广和运用TRIZ，可加快行业的技术进步。
参考文献：
[1]杨建中.TRIZ概论[R].昆明：云南省科学技术协会.2011.11
[2]吕庆胜 杨建中等.一种改善二水物湿法磷酸生产的方法.ZL200510010641.6.2005.02.01
作者简介：
杨建中（1957-），云南剑川人，教授级高工，从事磷复肥、磷化工、氟化工生产技术研究和管理工作。
责编/张勤
粒度分析 篇7
金属材料的强度、韧性、塑性等力学性能指标对于实际的工业、民用使用有很大的影响。通常都希望金属材料的强度更强,韧性更好。一般认为,影响金属材料力学性能的因素很多,其中一个主要因素就是金属的晶粒度。根据霍尔佩奇公式[1]:
金属的晶粒直径越小,金属材料的强度就越好。在材料学中,金属材料的晶粒直径大小通常用晶粒度来表示。而金属组织的晶粒形状各异,尺寸也有一定的差异。所以晶粒度并没有直接的判定公式,而是和标准的晶粒图谱相比较而估测。所以晶粒度往往是不精确的,无法做到量化分析。
本文采用MATLAB软件,应用MATLAB中图像处理的数据统计和分析工具,主要是傅里叶分析对金相图像的晶粒度进行分析,试图通过图像处理找到一种量化处理金相图像晶粒度的方法。
1 金相图像的晶粒度图像的标准化处理
通常所用的金相图像除了所用作晶粒判别的晶界之外,往往还有较多的杂质和不同的组织,如图1所示,这些对于晶粒度判别的图像处理往往有不利的影响。所以我们需要对金相图像进行标准化处理,得到标准的只含晶界的金属组织图像。标准化处理的方法是采用MATlab软件中的灰度化处理,首先将图片转成灰度图,然后采用灰度值判别,忽略灰度值为85以下的像素点和整块连片的灰度值185以上的高灰度像素点。具体做法是:
(1)使用MATLAB的imread函数读入图像文件。
也可直接写为imread('')。其中,X,MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据,fmt为图像格式,filename为读取的图像象文件。
(2)用rgb2gray函数经图像转化为灰度图。
(3)采用imshow函数忽略干扰点和干扰区的显示。
具体结果可得到如图1所示的结果。
2 标准金属晶粒图像的数据统计
对所采集到的金属组织图像进行标准化处理后,将得到的标准金属晶粒图像在MATlab软件中进行数据统计分析。
2.1 灰度直方图分析
MATLAB是能够进行数值运算、符号运算和图形处理等功能的科学计算语言。MATLAB本身就是一个功能强大的数据处理工具,能够通过各种形式分析和显示数据,例如灰度直方图、等高线、像素分析以及图像变换等。这里对标准金属晶粒图像的数据统计采用灰度直方图方法进行统计分析[2]。
直方图描绘的是灰度值和对应灰度出现的频数(即处于该灰度级的像素的数目)间的统计关系,用横坐标表示灰度,纵坐标表示频数。具体计算采用MATLAB中的imhist函数进行。得到的结果如图2所示。
可以发现,金属晶粒图像标准图上灰度值坐标上的绝大多数位置频率数目都是0,只有在2端才呈现分布。
2.2 傅里叶变换分析
在图像处理领域中,傅里叶变换有广泛的应用,但在金属材料晶粒度的计算上还未见相关研究。本文尝试通过傅里叶变换对标准金属晶粒图像进行分析,从而找到量化研究晶粒度的方法。
傅里叶变换的原理是:假设f(x)是一个离散空间中的函数,则该函数的傅里叶变换的定义如下:
离散傅里叶变换的定义如下:
F(p,q)称为f(m,n)的离散傅里叶变换系数。这个式子表明,函数f(m,n)可以用无数个不同频率的复指数信号和表示,而在频率(w1,w2)处的复指数信号的幅度和相位是F(w1,w2)。
本文对晶粒图像采用快速傅里叶变换,使用的是MATLAB中的fft2函数。
我们对标准金属晶粒图像评级图逐一进行傅里叶分析,试图找出其中的统计规律。标准的金属晶粒图像评级图对照如下。
从以上晶粒度的图像和傅里叶变换的分析图像的对比,可以看出,通过傅里叶变换对晶粒度图像处理,较粗大晶粒的晶粒度图像变换后的图像较锐利,有一定的不连续性,呈现了较多的变化。图像中的同心圆环数量是2个,图像中心有4条明显的射线,如图3所示。对于较细小的晶粒,其傅里叶变换后的图像较平缓,变化连续。图像中的圆环数量是3～4个,图像中心只有2条射线,如图4、图5所示。所以傅里叶变换分析图像可以帮助判定晶粒度的级别。
3 结论
采用MATlab软件对金属组织的晶粒度图像进行分析。通过imread函数读入原始图像,应用rgb2gray函数转换为灰度图,转化成标准金相晶粒图像后,进行灰度直方图分析和傅里叶变换分析,得到了金属组织的晶粒大小和傅里叶变换结果的关系。为量化分析晶粒度级别提供了一个新的方法。
参考文献
[1]胡赓祥.材料科学基础[M].上海:上海交通大学出版社,2001.
粒度分析 篇8
粉煤灰是指燃煤电厂中, 磨细煤粉在锅炉中燃烧后从烟道中排出, 被收尘器收集的物质 (又称飞灰) , 是一种颗粒非常细以至于能在空气中流动并能够被特殊设备收集的物质[1]。随着工业化的发展, 作为其副产品的粉煤灰的产量也急剧增加。粉煤灰未被利用而贮存于灰场会引起空气污染, 并且占用大量土地、污染水源。加强粉煤灰的综合利用, 使之资源化具有重要的意义。目前, 因为粉煤灰具有“形态效应”“活性效应”以及“微集料效应”, 已被广泛应用于混凝土中[2], 粉煤灰掺入混凝土能够降低混凝土水化热温升、减少干缩、改善和易性、增加后期强度等, 粉煤灰在混凝土中的应用技术已经达到比较成熟的程度。
虽然粉煤灰的综合应用技术发展很快, 但是因为缺乏对粉煤灰粉体理化性能, 尤其是粉煤灰系统的粉体学特征基础性研究, 使粉煤灰综合利用方面的研究受到一定的限制。颗粒学认为:颗粒的粒度及其分布、形状或比表面积决定颗粒体系的各种应用性质和行为。粉煤灰的物理、化学性质随着粒径的改变而改变。粉煤灰的粒度分布, 不仅可以反映不同粒径粉煤灰的分布情况, 而且可以表征粉煤灰的整体细度, 而粉煤灰的粒度分布可以更为准确的反映粉煤灰的化学反应速度、需水量、工作性能等一系列性能。因此, 对粉煤灰系统的粉体学特征, 尤其是粒度分布、平均粒径、均匀性系数等粉体参数的统计分析, 对确定粉体性质具有重大意义。粒度分布即颗粒级配, 是粉煤灰特性的一个重要参数, 研究粉煤灰的粒径分布是一项重要的基础研究工作。本文通过查阅资料, 收集了华能南京电厂、上海某电厂、武汉阳逻电厂等不同产地不同电厂的41组粒径数据, 利用粒度分布函数Rosin-Rammler分布函数拟合所得的粒径数据, 从粉体学特征的角度进行统计分析来评价粉煤灰的品质, 为粉煤灰的进一步综合利用提供理论依据。
1 统计资料及来源
注:H1、H2、H3、H4、H5来自文献[5]中华能南京电厂的不同电场的粉煤灰;Y1、Y2、Y3、Y4、Y3-01、Y4-01来自文献[7]中云天化电厂不同电场收集的粉煤灰, 其中Y3-01、Y4-01是采用超细cf模式对Y3、Y4样品测试的粒度分布结果;FA1、FA2来自文献[6]中, 分别代表汉川电厂和阳逻电厂的粉煤灰样品;A1、A2、A3、A4与B1、B2、B3、B4来自文献[3]中某电厂A、B两炉的不同电场的粉煤灰样品。QH来自文献[5]中秦皇岛电厂的粉煤灰;CX系列粉煤灰来自文献[12]长兴电厂的粉煤灰;本文还引用了来自文献[8]华能南京电厂的粉煤灰粒度分布数据, 物料代号分别为:J1、J2、J3、J4、J5;由于篇幅所限, 表中未列出粒度分布测试的原始数据。为了统一, 在本文中将部分原文献中累计通过或筛下分布质量百分比转换成累计筛余质量百分比数据。
2 Rosin-Rammler分布
Rosin与Rammler等[11]通过对煤粉、水泥等物料粉碎实验的概率和统计理论的研究, 归纳出指数函数表示粒度分布的关系式, 即在粉体工程中应用最为广泛Rosin-Rammler分布。该分布对粉体中粒度细、分布范围广的颗粒群来说, 偏差较小。Rosin-Rammler分布的累计分布函数:
若以R表示大于D的颗粒群 (筛余) 的质量百分数, 则:
称为RRS (Rosin-Rammler-Sperling) 方程
如取b=1/Dne, 则R=R (D) =100exp (-b (D/De) n)
称为RRB (Rosin-Rammler-Bennet) 方程
式中R (D) —累计筛余质量百分数;
De—特征粒径, 表示颗粒群的粗细程度, R (De) =36.8%, De=D63.2;
n—均匀性系数, 表示粒度分布范围的宽窄程度。n越小, 粒度分布范围越宽, 对于粉尘及粉碎产物, 往往n≤1;
因为R=R (D) =100exp (-b (D/De) n) , 所以, 式中, C=lg·lge-nlg De所以, 根据上述关系可以作出与lg D的直线关系图, 并通过斜率求出n, 由R (De) =36.8%求出De, 由b=1/Dne, 求出b。这就是Rosin-Rammler分布的累计分布图, 也称为RRB (Rosin-Rammler-Bennet) 图。总之, 根据此直线可以获得粉体的均匀性系数n以及特征粒径De等重要粉体参数, 在知道粉体密度的条件下, 利用颗粒分布可以获得粉体的比表面积数据。
3 粒度分布拟合结果及讨论
3.1 粉煤灰的粒度分布的拟合结果
图1中给出了各物料代号的粉煤灰的粒度分布的对数拟合分布曲线。
图2给出了利用Rosin-Rammler分布函数拟合的粉煤灰的粒度分布曲线。
注:n为均匀性系数;De为粉煤灰的特征粒径;r为R-R线性回归拟合的相关系数。
表2给出了根据粉煤灰试样Rosin-Rammler分布拟合曲线计算出的均匀性系数n、特征粒径De, 以及R-R线性拟合的相关系数。
3.2 讨论
1) 粒度分布参数。根据图1~2分别给出粒度分布的对数拟合曲线以及R-R分布拟合曲线, 均匀性系数与特征粒径的相关关系如下:一般来讲, 特征粒径小, 说明粉体的总体细度较细;均匀性系数较大, 说明某一粒径的粉体粒度分布范围较窄。对同一电厂的粉煤灰, 随着电场级数的增加, 其均匀性系数减小, 其特征粒径也较小, 随着电场级数的增加, 粉煤灰的总体细度较细, 并且总体细度较细的粉体分布范围较宽。尤其以A1、A2、A3、A4、B1、B2、B3、B4系列的粉煤灰为例时, 均符合此规律。
总之, 从表2的Rosin-Rammler分布拟合结果中得出粉体参数n值以及De值, 可以判断粉煤灰的粉体特性以及品质。很显然, 从第一电场收集的粉煤灰原状灰的粒度远远大于第四电场收集的粉煤灰的粒度;粉煤灰的尺寸分布范围很广, 几乎跨越了3个数量级, 因此所得到的拟合结果中的均匀性系数n值较小, n值越小, 粒度分布范围越广, R-R分布的拟合结果与粉煤灰粒度分布的实际情况是比较符合的。
2) 测试方法对粒度分布的的影响。R-R拟合的相关系数大小与所采用的粒度分布的实测方法有关, 根据文献资料, 其中试样H1、H2、H3、H4、H5利用Coulter库尔特粒度分析仪;Y1、Y2、Y3、Y4利用激光粒度仪来测试粒度分布;A1、A2、A3、A4、B1、B2、B3、B4是利用岛津SA-CP3粒度分析仪测试;FA1、FA2则是利用Malvern激光法测试;J1、J2、J3、J4、J5采用LS-230型激光粒度仪测试。而其粒度分布服从于不同类型的分布规律。从表1的粒径分布实测数据可以看出, 前两种方法对粉煤灰粒径进行了分级而得到一系列数据, 分别分为>45μm、45~30μm、30~20μm、20~10μm、10~5μm、<5μm六个等级;而在后几种测试方法中, 测试了相应19个粒径处的累计筛余百分比。可见, 随着粒度分布测试点的增多, R-R分布的拟合度也随之更好。
3) 粉体生产过程对粒度分布的影响。目前, 各电厂粉煤灰主要是采用电收尘气流分选工艺进行收集的, 常常采用多级串联静电场除尘装置收集粉煤灰粉体, 不同电场收集的粉煤灰粒度分布也存在较大差异。
4 结束语及展望
为了得到更为准确的线性回归相关系数的拟合粒度分布, 粒径测试方法的选择十分重要。
Rosin-Rammler分布能够很好的拟合粉煤灰体系的粒度分布, 得到的线性回归方程的线性相关系数较高。因此粉煤灰体系的粒度分布适用于R-R分布函数, 可以依据R-R分布得到粉煤灰的粉体学参数, 对粉煤灰体系的粒度分布进行统计分析;粉煤灰的R-R拟合数据表明粉煤灰是粒度分布范围极广的粉体材料, 结合粉煤灰的资源化利用, 可以利用粒度分布所确定的粉体参数来指导粉煤灰的综合利用。
[ID:001108]
参考文献
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粒度分析 篇9
粉碎粒度是评价饲料质量和粉碎机性能的一项重要指标。粉碎粒度不仅影响饲料的营养价值和利用率, 而且对机具的粉碎效率、能耗及饲料成本都起着决定性的作用。因此, 研究影响粉碎机粒度的因素以及探求控制合适粒度的措施具有重要的现实意义。
粉碎机主要有筛粉碎和无筛粉碎两大类。对于有筛粉碎已有大量研究, 而对无筛粉碎的粒度及影响因素方面的研究则很少。鉴于此, 对新疆农科院农业机械化所研制的9FRZ-520 (C) 型无筛粉碎机进行试验分析。
1 试验设备
试验设备如图1所示。经第1轮探索性的初步试验, 确定了影响粉碎机粒度的两个重要因素为排粉方式和锤片末端线速度。第2轮试验是针对上述两个重要因素进行较深入的试验研究。
粉碎装置采用轴向喂入。在粉碎室和风机之间设置一个定盘, 定盘的底部 (环面上) 均匀分布着长条孔。定盘是通过螺栓固定到机体上, 可做轴向移动。在粉碎室内设置一对动盘, 靠风机室一侧的动盘与定盘的间隙为H (可调) 。工作时, 达到一定细度的物料成品在风机吸力的作业下, 从两盘间隙之间或条孔吸入风机室而排出机外, 通过调节两盘间隙或改变条孔宽度 (百叶窗结构, 条孔长为40mm) 来获得不同的物料成品粒度。
试验台参数与试验条件:转子直径为300mm;锤齿间隙为10mm;粉碎室有效宽度为100mm;锤片数为10片;配套动力为1.1kW;布袋集粉;试验物料为玉米;物料含水率在12%以下。
1. 喂料槽 2. 动刀片 3. 齿板 4. 锤片 5. 粉碎室6. 锤架盘 7. 抛送室 8. 叶片 9. 轴承 10. 皮带轮11. 物料抛出口 12. 活动隔板 13. 活动弧板
2 影响粉碎机粒度的重要因素
2.1 排粉方式对粒度的影响
9FRZ-520 (C) 型无筛粉碎机是采用调节动定盘间隙来获得不同粒度的物料成品, 其间隙调节范围为7～16mm。间隙越大, 粒度越大。当粉碎物料是玉米时, 在上述间隙范围内物料成品的平均粒径小于0.85mm (锤片线速度大于60m/s) , 平均粒径在最佳饲料粒径范围之外, 且工作效率较低。本试验台排粉方式为既可从动定盘间隙中排粉, 又可从定盘环面上的长条孔中排粉。为简化试验, 将动定盘间隙定为常数12mm, 而仅变换定盘上的长条孔宽度进行试验。试验取两平行样, 一次取样量100g, 锤片末端线速度为47m/s。试验结果表明:B=0时 (B为定盘条孔宽度) , 平均粒径远低于最佳饲料粒度下限, 生产率和度电产量只是B=6 mm时的59.3%和54.7%;动定盘间隙H=12mm固定不变;定盘上条孔宽度由小到大变化时, 生产率和度电产量也随之增大;当取下定盘 (即B=∞) 时, 生产率和度电产量均达到了最大, 但此时的物料平均粒径为2.20mm (此种状况不能用于实际饲料生产) 。在B=0和B=∞时, 粉料100目筛下物分别为5.5%和0.30%。
因此可得出:条孔宽度不同时, 物料的重复破碎率不同。定盘条孔越窄, 气流阻力越大, 排粉不畅, 粉料在粉碎室停留时间就越长, 重复破碎率也就越高, 度电产量下降, 能耗增加。
2.2 锤片末端线速度对粉碎粒度的影响
因本试验台是采用锤片式冲击粉碎原理进行物料粉碎的, 冲击力的大小同粉碎粒度、粒度分布及生产效率间有密切关系。安排5组试验来定量分析无筛粉碎机锤片末端线速度 (线速度与冲击力成正比) 同粉碎粒度分布及生产效率的关系。B=6 mm固定, 试验结果如图2所示。
由图2可知:线速度越高, 物料成品的平均粒径越小, 100目 (0.15 mm) 筛下物的超微粉比例越大。在线速度为26.4 m/s 和76.4 m/s时, 100目筛下物的超微粉比例分别为3.56%和8.24%, 平均粒径分别为1.51mm和0.62mm。
由此得出推论:采用锤片冲击式粉碎原理的粉碎机冲击破碎物料产生的粉体是一种不同粒径大小的颗粒混合物, 冲击力越大 (线速度越高) , 平均粒径越小, 超微粉所占比例也就越大。出现这种结果的原因:一是速度高冲击力大, 物料破碎充分;二是一部分已经破碎的小颗粒因未及时排出, 被重复破碎造成过粉碎。试验表明, 锤片末端线速度在35～47 m/s区间时, 粉体的平均粒径在最佳饲料粒度范围之内, 此时粉体超微粉比例也较小。
根据上述试验数据, 并利用数值分析中牛顿二项式插值法, 可拟合出锤片末端线速度同生产率和度电产量的二次关系式。
1) 生产率函数
y=-0.367x2+31.34x-471.36
2) 度电产量函数
z=-0.17x2+11.5x-27.69;
式中 y—生产率 (kg/h) ;
z—度电产量 (kg/kW·h) ;
x—锤片末端线速度 (m/s) 。
利用以上两个关系式可计算出锤片末端线速度为26.4～47 m/s区间内任一点的生产率和度电产量值, 且经求导数运算得出两个极值点为最大生产率点 (42.6, 197.7) 和最大度电产量点 (33.8, 166.8) , 曲线图如图3和图4所示。
3 结论
1) 在粉碎玉米时, 对于小型锤片式无筛粉碎机, 最佳锤片末端线速度为35～45m/s;大中型机为40～50 m/s, 此时的平均粒度为1.0～1.3mm, 生产率和度电产量都较高。
2) 无筛粉碎机的排粉方式以采用从动定盘间。隙和定盘环面长条孔同时排粉为好。长条孔宽度为6mm, 线速度为43～47m/s时, 成品的平均粒度在1 mm左右 (最佳) 。在同等开孔率的条件下, 长条孔分布在环面的靠外缘部位更有利, 仅此一项可提高生产率10%以上。
摘要：对小型锤片式无筛粉碎机进行粉碎试验, 分析比较了影响加工粒度的因素。结果表明:粉碎玉米时, 小型与大中型锤片式无筛粉碎机锤片末端最佳线速度分别为35～45m/s和40～50m/s (平均粒度为1.0～1.3mm最佳) ;最佳排粉方式为采用从动定盘间隙和定盘环面长条孔同时排粉;当长条孔宽度为4～6mm、线速度为43～47m/s时, 成品的平均粒度在1mm左右。
关键词：无筛粉碎机,粒度,排粉,线速度
参考文献
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[2]周向农.关于无筛粉碎机粒度及影响因素的试验研究[J].农机与食品机械, 1998 (1) :11-12.
[3]周向农.关于粉碎机环流分布的试验研究[J].农业工程学报, 1997 (4) :135-138.
[4]郑文远.9FWS-40型无筛粉碎机研究[J].饲料工业, 1992, 13 (9) :29-31.
[5]宋艳.饲料加工粉碎粒度与效率的控制方法[J].养殖技术顾问, 2005 (7) :46-47.
粒度分析 篇10
语句级细粒度情感倾向性分析，研究的不仅仅是识别出一个句子中作者对评价对象所持的态度如肯定、否定、支持、反对，更重要的是研究如何识别出作者对评价对象所流露出的情绪如喜爱、厌恶、愤怒等细粒度的情感信息。
语素、词、短语、句子、段落、篇章是语言学领域对语言粒度的划分[1]。词是构成句子的基本成份，词汇的情感倾向性决定了句子的情感倾向性，句子的情感倾向性是对所包含词汇的情感倾向性的总结;句子又是构成篇章的基本成份，句子的情感倾向性决定了篇章的总体情感倾向性，篇章的情感倾向性是其所包含的句子的情感倾向性的总结。因此，语句的情感倾向性判别是诸多情感分析任务的关键，对它的研究具有重要的意义。
黄萱菁[1]等将中文文本情感倾向性分析技术分为词语级、句子级、篇章级和海量数据级共四个层次。柳位平[2]等通过汉语情感词构建出基础情感词库，并提出了情感词库的权值计算方法。王根[3]等使用了多重冗余标记的方法，来对中文评论语句进行情感倾向性的判别研究。Kang J H[4]等通过对情感词的动态语义变化特点的研究，实现对句子的情感倾向性的判别。Hu Ming-qing[5]等通过词的同反义关系得到情感词及其极性强弱，由此来判别语句的情感倾向性。王素格[6]等通过中文情感词的线性加权计算的方法，对句子的情感倾向性进行研究。Wang Chao[7]等针对评论语句，提出了一种以修饰词为特征(形容词、副词等)、启发式策略和贝叶斯分类方法相结合的情感倾向性分析方法。以上文献均缺少对中文句式、修饰方法及情感词本身特点等诸多因素的考虑。本文提出了一种细粒度情感词库构建方法，并对所含词语进行了权重值的计算。在此基础上，结合中文语句的句式、情感词修饰方法等特点，提出了一种基于词库权重、句式权重、修饰权重相结合的语句级细粒度情感倾向性分析算法。
1 细粒度情感词权重值的计算
1.1 细粒度情感词的特点
所谓细粒度情感词，即是反映人类的心理活动状态的情感词，又称为情绪词。儒家和佛教的理念是把人类情感表述为七情六欲，所谓七情是指“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲”;而“欲”泛指人类生理需求和欲望，把这些统一归类为一种人类情感[13]，如表达“欲”的词语:期望、渴望、期盼、盼望、失望、思念等。我们认为这种分类方法属于广义的，若按狭义分类可以把人类细粒度情感分的更细如惊讶、感激、犹豫、吝啬等有十几种之多。
1.2 细粒度情感词库构建及权重计算
(1)细粒度情感词库生成
针对细粒度情感词的特点，我们研究了通用的七类情感词库构建方法，选取其中一类，记为A类，提出了一种通过A类情感种子词集与情绪词库进行义原相似度计算，阈值比较并归类的A类情感词词库构建方法。按同样的方法，可以依次生成七大类词集。处理流程如图1所示。
20情绪语料库，要求尽可能详尽，能较全面地涵盖基本情感词语[10]。
若要判别一个词是否属于细粒度情感词，只用一个基准词进行情感计算所得到的准确性是有限的，这时需要有若干个基准词构成一个基准词集进行计算，该基准词集称为种子词集。种子词的选择，必须选取若干个表达某类情感强烈且最常用的词。我们利用搜索引擎来统计词频选取词频的前n个词作为备选种子词，这里的n根据该类情感词的高频常用词的数量来定，高频常用词的数量越多n就越大，反之n就越小。再在n个词中人工进行情感强度判断，得出较准确的表达该类情感强烈且最常用的m个词，即为该类细粒度情感种子词集。一般m≈15%×n最佳[2]。
阈值比较，从词语库取出某个词与A类情感种子词集分别进行义原相似度计算，相似度最大的判别为属于某类情感词，然后再进行阈值的比较，阈值范围的定义为[0.75,1]，若相似度在阈值范围内的词最终判决属于细粒度情感词;若相似度在(0.25,0.75)之间的属于不确定词集，进行人工筛选;若相似度在[0,0.25]，则最终判决该词不属于此类情感词，直接丢弃。
(2)情感词权重计算
假设选定用seedi代表A类情感的种子词，i表示种子词数目，总数为W。情感词语α在A类情感的情感倾向值用T(α)'表示，T(α)'的数越大表示其越趋近于A类情感。我们提出计算情感词语α在A类情感的情感倾向权值如下所示:
其中，“sim()”函数表示义原相似度计算公式[14]。这里的情感倾向值T(α)'不仅指趋向于A类情感的准确程度而且包含了情感倾向的强度，倾向值越大表示情感词α趋向于A类情感越强烈。
(3)情感词权重值的线性变换
在生成情感权重词库的过程中，我们发现得到的情感词语的情感权值较小。利用线性变换进行转换，计算方法如下所示:
其中:T(α)'是根据式(1)计算得到的情感权值;T(α)是规划后的情感词情感权值;T(α)'min表示式(1)计算出的所有情感权值中的最小值;T(α)'max为最大值。我们把某类情感词在其对应的情感权重词库中的权重值，定义为该情感词的基础权重值，统一用T表示。
2 语句级情感倾向性分析及计算
语言是丰富的和多样性的，情感词在不同的语境下可能会呈现出不同的倾向程度甚至完全不同的倾向性。通过研究发现，影响细粒度情感词倾向性的主要因素有程度副词、否定词、句式结构等等。因此，有必要对影响细粒度情感词的主要因素进行深入分析。以下对细粒度情感词的影响程度进行研究，从而确定其权重值。
2.1 程度副词的权重处理
程度副词主要用来修饰形容词的程度状态。如:非常、极其、很、最、极、更、有点儿、稍微、几乎等等[8]。程度副词修饰一般为了增强或为了减弱形容词的程度状态的，可以根据程度副词对形容词的修饰程度等级对其进行类别划分，因此可以将其分为增强型程度副词、减弱型程度副词两种类别。程度副词不会影响情感词的倾向极性，但直接影响情感词的情感倾向程度[14]。例如:
(1)“我非常喜欢运动。”，“非常”增强了“喜欢”的情感强度。
(2)“他有点儿悲伤。”，“有点儿”弱化了“悲伤”的情感强度。
程度副词对情感倾向的权重记为M:
增强型程度副词权重可以记为1<M<2，一般取M=1.5;
减弱型程度副词权重可以记为0<M<1，一般取M=0.5。
2.2 否定词的权重处理
这里只考虑否定词对情感词修饰的情况。否定词的数量和位置对情感语句的语义影响非常大，直接影响情感倾向判别的结果。比如否定词直接修饰情感词时，将直接改变该情感词的倾向极性[9]。例如“他不高兴”。否定词的数量对语义影响也很显著，如“他不得不说他不喜欢她”，即“他不喜欢她”。“他不是不高兴”即“他是高兴的”，因此对于否定词的数量对情感词极性影响可以定为(-1)N,N为否定词的数量。
需要着重研究的一种情况是“否定词+程度副词+情感词”的修饰方式，此种修饰方式权重值记为P，可以分为两种情况考虑:
(1)“否定词+增强型程度副词+情感词”，比如“他不是非常喜欢她”，即是“他喜欢她，但不是很强烈”。这种修饰方式对情感词的修饰效果是正向减弱的。此种修饰方式权重值P,0<P<1，一般取P=0.5;注意，此时的修饰效果是否定词和增强型程度副词共同作用的结果，因此此时的否定词并未出现情感极性的反转，这种情况的否定词数量n应减去1，即N=(-1)n-1。
(2)“否定词+减弱型程度副词+情感词”，比如“他可不是有点儿喜欢她”，即“他一点儿不喜欢她，或者他非常喜欢她”，这种句式对情感词的极性判定为零，还要根据上下文来判断情感极性。此种修饰方式权重值P=0。
2.3 句式的权重处理
中文句子的句式众多，不过总体可以分为两大类:简单句和复杂句。简单句的句式结构是只有一组主语和谓语;复杂句的句式结构为有连词相连接，或无连词连接但有两个以上分句所组成[6]。
简单句需要考虑以下两种特殊句式:
1)疑问句
小李真的很高兴吗?小李还高兴得起来?对于小李是否高兴，只能通过上下文的语义分析来判断情感极性，因此单独评价疑问句本身是无法确定其情感倾向的，即认为疑问句的情感倾向权重为零，Q=0。
2)感叹句
感叹句最明显的特征是感叹号。感叹句对句子的情感的倾向影响是很大的。“我非常喜欢游泳。”和“我非常喜欢游泳!”情感倾向明显是后者强于前者，因此，通过对句子的标点符号即可判断。感叹句的情感倾向权重可以达到双倍的情感强度效果，Q=2。
复杂句需要考虑以下四种特殊句式:
1)并列句
并列句一般由连词“既……又、不但……而且、并且、也、还、同时、更”等连接构成。分句之间的关系是平等的，分别从不同的情况或同一事物的不同方面来说明或阐述，各分句情感倾向一致。各分句的情感倾向的关系是一种“或”的关系，整个复杂句情感倾向可以由情感倾向最强烈的分句来代表。
2)复合句
由逗号相连接的无连词的几个分句构成的复合句，语义上一般是顺承关系，情感倾向也一致。复合句的情况与并列句类似，分别从不同的情况或同一事物的不同方面来说明或阐述，分句之间关系平等，处理方法相同。
3)因果句
因果句一般由连词“因为/由于……所以……、之所以……是因为……、……以致……、……因此……、于是、因而、从而”等连接构成。因果句的前分句描述原因，后分句陈述结果即结果句。情感表现主要体现在后分句部分。如“校长之所以会大发雷霆，是因为学校最近连续出现几次学生违纪事件。”因果句的处理是通过判断其结果句的情感倾向来决定。
4)转折句
转折句一般由“虽然/尽管……但是/却……、然而、只是、不过”等连接构成。一般分为前后两个分句，转折词后的后分句与前分句的语义相反，整个句子的语义情感倾向侧重于后分句情感倾向。如:“尽管我非常生气，但对方的幽默道歉让我的心情好了很多。”转折句的处理是通过判断其转折词后的分句的情感倾向来决定。
简单句的特殊句式权重记为Q，复杂句权重计算通过计算其分句得到。
3 语句级情感倾向程序算法
通过以上分析，我们把上述词库权重、句式权重、修饰权重的计算方法相结合，提出了一种新的语句级细粒度情感倾向性计算公式:
SO(s)为整个语句的情感倾向值SO(Sentiment Orientation),s为所要处理的语句。
其算法基本过程如下:
算法:语句级细粒度情感倾向性分析算法输入:语句s。
输出:语句的情感倾向值SO(s)。
初始化:N=0,M=1,T=0,P=1,Q=1
步骤1进行句式判别，是简单句还是复杂句，若是简单句进入步骤2，若是复杂句进入步骤3。
步骤2判断是否疑问句和感叹句。若不是，直接进入步骤2.1;若是，进行相应句式权值Q的赋值后进入步骤2.1。
步骤2.1对句子进行分词，获得分词序列，筛选出细粒度情感词并赋权值T。
步骤2.2判断是否有程度副词修饰，若无进入步骤2.3若有进入步骤2.4。
步骤2.3判断是否有否定词，若无跳出步骤2进入步骤4;若有，计算否定词的数量并给N赋值后，跳出步骤2进入步骤4。
步骤2.4判断是否有否定词，若无，为程度副词赋权值M后，跳出步骤2进入步骤4;若有，进入步骤2.5。
步骤2.5计算否定词的数量N;根据分词序列顺序，确定程度副词与否定词的位置关系及程度副词的类型，判断是否属于否定词特殊修饰并进行相应权重N,P的赋值后进入步骤4。
步骤3对复杂句进行分句划分，然后进入步骤3.1。
步骤3.1对各分句进行分词，获得各分句的分词序列，筛选出细粒度情感词并赋权值T。
步骤3.2判断是否属于特殊复杂句类型，按相应句式进行分句的处理。
步骤3.3判断是否有程度副词修饰，若无进入步骤3.4若有进入步骤3.5。
步骤3.4判断是否有否定词，若无跳出步骤3进入步骤4;若有，计算否定词的数量并给N赋值后，跳出步骤3进入步骤4。
步骤3.5判断是否有否定词，若无，为程度副词赋权值M后，跳出步骤3进入步骤4;若有，进入步骤3.6。
步骤3.6计算否定词的数量N;根据分词序列顺序，确定程度副词与否定词的位置关系及程度副词的类型，判断是否属于否定词特殊修饰并进行相应权重N,P的赋值后进入步骤4。
步骤4分别把细粒度情感词词库权重、句式权重、修饰权重进行式(3)计算得出语句的情感倾向值SO(s)。
上述算法计算的情感倾向值SO(s)正向越大，说明句子的情感倾向程度越大，情感越强烈;负向越大，说明句子的情感倾向与情感词极性相反，其负向情感越强烈;情感倾向值为零，说明句子不是情感句。
4 实验结果及分析
为了验证我们提出的语句级细粒度情感倾向性分析算法的效果，进行了以下实验。算法采用VC++编程实现，分词采用ICTCLAS分词系统进行。句式的区分是通过标点符号和连词进行。选取由《知网》提供的情感分析词语集[12](内含正面情感词836个，负面情感词1254个)作为训练集生成细粒度情感权重词库。然后用关键字“令人愤慨”进行Google中文微博相关主题的搜索(http:blogsearch.google.com.cn)，选取其中一个主题情感倾向较为明显的微博“关于柳州某新闻人闯斑马线二次碾压儿童事件”进行测试，测试共105条评论，共458条语句。
我们对上述微博测试进行了实验，实验中选取其中一条具有代表性的评论“太过分了!二次碾压!令人发指!这样的人把持新闻传媒，还能好吗?”进行测试，其测试语句共3条。我们将算法的计算机运算结果与人工计算结果进行比对(人工计算是指对评论语句的情感强度进行依据词库权重、句式权重、修饰权重的人工判别计算，是最符合评论语句客观真实情感权重的计算结果)。测试情况如表1所示。
“过分”一词在“怒”词库中的情感权重值为0.8216，“令人发指”一词权重为0.9705。“二次碾压!”句子无情感词，其语句权值为零。“这样的人把持新闻传媒，还能好吗?”疑问句权值为零。对比结果表明:对上述评论语句，算法的计算机计算与人工计算结果完全一致，证实了算法程序的准确性。
对整个微博的所有评论语句进行测试，其中选取计算机测得的情感值在特定区间的语句数与人工计算所得到的情感值相同区间的语句数进行对比，测试结果如表2所示。
由表2可见，权值为零的评论语句占据绝大部分;另外算法在计算数据量较大的情况下与人工计算得到的结果有一定差别。究其原因，评论中的语句很多不带情感色彩如微博转发状态、无关语句、无情感倾向语句等等;另外，标点符号使用不规范、句式连词省略等都对算法产生了一定的干扰，会导致相关语句的情感权值计算存在偏差。但由表2总体数据看，算法的相符率仍然较高，因此，也证实了算法在评论语句计算量大的情况下具有可行性。
通过以上实验数据分析表明:算法对语句情感权值的计算与通过人工判别计算的方法得到的权值相符率较高。另外，算法在特定情感值区间的所得情感值的个数与人工筛选在相同区间的情感语句数基本相当，准确率较高。
5 结语
本文提出的语句级细粒度情感倾向性分析算法，是一种结合了中文语句的句式、修饰方式、情感词自身特点的，针对中文语句的特点考虑比较全面的方法。通过实验分析可知，算法具有较高的准确性。通过该算法，可以对微博等评论语句进行情感倾向值的统计，筛选出具有强烈情感倾向的语句进行分析，从而得到更有价值的信息;还可以通过该算法对评论语句情感值的计算结果进行统计，分析人们对评价对象的细粒度情感倾向分布。这些工作为进一步研究语句级的细粒度情感倾向奠定了很好的基础。
摘要：针对中文语句的细粒度情感倾向分析问题,构建一个细粒度情感词库。对所含词语进行权重值的计算,并结合中文语句的句式、情感词修饰方法等特点,提出一种基于词库权重、句式权重、修饰权重相结合的语句级细粒度情感倾向性分析算法。实验结果表明,该算法可以准确计算出评论语句的情感倾向值,为进一步研究语句级细粒度情感倾向分类提供了重要的参考依据。
粒度分析 篇11
近几年, 烟用材料研究报道一般是关于各种材料对烟气中焦油、有害成分与烟碱影响, 在热裂解与燃烧反应中, 烟草会生产气溶胶。然而现阶段, 在研究主流烟气的气溶胶时, 一般集中于化学成分、开发方法与粒度的分布测量等, 关于主流烟气的气溶胶与烟用材料关系研究比较少, 只有Ishizu与Okada有过少量滤嘴的通风率、滤棒报道[1]。所以为了全方面研究三纸一棒在主流烟气对于气溶胶粒度的分布影响, 通过烟用材料的参数进行调整, 对主流烟气气溶胶的粒子数量与质量影响, 从而改变卷烟烟气的品质。
1 研究材料和方法
1.1 材料以及仪器
通过同种烟丝配方与各种材料参数设置十六种试验的卷烟, 具体从表1中可以看出, 6#样品是对照的样品。而LM1属于单孔道的吸烟机[2]。
1.2 试验的方法
通过ELPI和吸烟机构成试验的系统, 具体从图1中可以看出, 吸烟机根据标准吸烟的要求, 1次/min, 每1秒钟抽吸17m L, 然后形成真空。
2 结果
2.1 纸质对于卷烟烟气的气溶胶粒度的分布影响
混合浆、木浆与麻浆三类样品粒子质量的大小顺序如下:麻浆、木浆与混合浆, 且大多数样品主要分布于 (0.4829~0.7613μm的范围, 混合浆、麻浆与木浆在这个粒径范围中, 粒子质量在总质量中占比为77.31%、77.79%与79.82%。三种试验卷烟的主流烟气中气溶胶粒子数量大约为65%, 较小粒径为0.021μm, 粒子的数量大小依次是麻浆、混合浆与木浆。
2.2 卷烟纸实际透气度对于卷烟烟气卷烟烟气中气溶胶的粒度分布影响
在卷烟纸30U、40CU与60CU透气度下, 主流烟气中气溶胶质量分布会伴随卷烟纸的透气度增加, 使气溶胶粒子的质量降低。因为增加透气度时, 会增强气体扩散作用与稀释作用, 降低了卷烟抽吸口数, 也就会减少主流烟气中的焦油量, 焦油量分别是12.7mg/支、10.1mg/支与9.9mg/支。并且粒子质量的降低幅度也会伴随透气度增加减小, 究其原因, 当透气度到达一定的水平以后, 自由的燃烧速度回渐渐稳定, 同时抽吸口数也会渐渐稳定。就气溶胶中粒子质量分布而言, 三种样品粒子质量主要在0.483~0.761μm的范围。三种样品粒子主要是小粒径, 粒径为0.021μm, 这个粒径的粒子数在粒子总数中占比为0.085与0.087μm。
2.3 接装纸的透气度对于卷烟烟气中气溶胶的粒度分布影响
在150CU、300CU与450CU接装纸的透气度条件下, 试验卷烟会伴随接装纸的透气度增加, 增加气溶胶的粒子质量改变幅度。因为增加透气度, 会增加滤嘴的稀释率, 值得每口烟气之中燃烧产物含量降低。伴随接装纸的透气度增加, 会增大抽吸口数与滤嘴稀释率, 增加气溶胶粒子数量。伴随稀释率增大, 会减小粒子凝并的作用, 会增加粒子数, 可见, 接装纸的透气度和气溶胶的粒子数呈现出正相关的关系。
2.4 成型纸的透气度对于卷烟烟气中气溶胶粒度的分布影响
随着成型纸与接装纸透气度的增加, 滤嘴通风车会增大。然而, 因为通风稀释的气流大小会因为成型纸与接装纸透气度决定, 所以为有效探讨接装纸与成型纸在气溶胶方面产生的影响, 通过6000CU、12000CU、20000CU与32000CU成型纸进行研究, 在烟丝配方与接装纸的透气度150CU不变条件下, 伴随成型纸的透气度增加, 会增加气溶胶的粒子质量, 从20000增至32000时, 烟气气溶胶的粒子质量会逐渐降低, 但降低幅度不大, 可考虑为测量的误差导致的。伴随透气度增加, 会增大稀释率, 弱化粒子凝并的作用。透气度由6000增至12000时, 基本不会改变粒数的平均粒径, 分别是0.085与0.085μm;由12000增至20000时, 会渐渐减小粒数的平均粒径, 主要是因为空气稀释导致凝并作用降低。
2.5 综合性的评价
与卷烟烟气的粒子数量、质量变化率、材料参数变化率相结合进行研究, 具体从表2中可以看出, 研究后得出下面的结论:麻浆纸质卷烟纸在烟气气溶胶的粒子数量与质量方面有着显著影响, 会使得粒子数量与质量不断增加;卷烟烟气气溶胶的粒子数量与质量降低幅度会伴随卷烟纸的透气度增加而不断减小;柠檬酸的盐含量对烟气气溶胶的粒子数量与质量也会产生影响, 只是不够明显;接装纸的透气度增加, 也会对主流烟气中气溶胶的粒子数量产生影响, 并且影响比较明显, 但是对于粒子质量基本不会产生影响;成型纸的透气度增加会, 可以导致主流烟气中气溶胶的粒子数量与质量增加, 一旦透气度到达特定数值, 会渐渐降低这种影响的程度;与普通的滤嘴比起来, 沟槽的滤嘴可以明显降低烟气之中气溶胶的粒子数量与质量, 但是复合型滤嘴可以显著提升主流烟气之中气溶胶的粒子质量, 并且可以将粒子数量降低;如果, 滤棒吸阻由800Pa下降到700Pa之时, 会增加主流烟气之中的粒子质量, 但是会使得粒子数量有一定的降低, 当由800Pa上升到900Pa之时, 会显著降低主流烟气中的粒子质量, 并且不会使得粒子数量发生改变。
3 结论
综上所述, 本文分析了各种材料参数中三纸一棒对于卷烟燃烧中主流烟气中气溶胶粒子分布影响情况, 选用麻浆纸质卷烟, 或是降低卷烟纸的透气度, 能够显著提升主流烟气之中气溶胶的粒子数量与质量;选用沟槽滤嘴能够将主流烟气之中气溶胶的粒子数量与质量降低;加大卷烟纸柠檬酸的盐含量, 能够将主流烟气之中气溶胶的粒子质量提高, 并且会降低粒子的数量。此外, 选用木浆纸质的卷烟纸与复合型滤嘴, 能够将主流烟气之中气溶胶的粒子质量提高, 降低粒子的数量。根据上述内容可知, 对材料参数进行调整, 能够对主流烟气之中气溶胶的粒子数量与质量进行改变。
参考文献
[1]沈光林, 孔浩辉, 毕新慧.不同单料烟叶主流烟气气溶胶粒度分布差异[J].中国烟草学报, 2015, 24 (02) :142~144.