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燃烧中和法测定水泥与水泥原料中全硫的研究

水泥 1981年第8期 11-15页

作者：颜景贤建材院水泥所

随着新品种水泥的发展,以及窑外分解、低温煅烧等新技术在水泥生产中的应用,水泥生产控制中硫的测定是急待解决的新课题。离子交换法由于受氟的干扰,并且对无水硫铝酸钙（C4A3S）和明矾石中的硫酸盐提取不完全,重量法由于速度慢,不能用... 详细信息

随着新品种水泥的发展,以及窑外分解、低温煅烧等新技术在水泥生产中的应用,水泥生产控制中硫的测定是急待解决的新课题。离子交换法由于受氟的干扰,并且对无水硫铝酸钙（C4A3S）和明矾石中的硫酸盐提取不完全,重量法由于速度慢,不能用于生产控制。经本文改进后的高温燃烧中和法,则具有快速、准确、操作简便、适应性强等特点。

关键词：混合熔剂回收率实收率规定溶液标准物质标准溶液喇叭管三氧化硫水泥原料吸收法当量浓度燃烧管全硫氢氧化物氢氧化钠

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水泥中窑灰掺加量的测定

水泥 1995年第1期 37-38页

作者：颜景贤中国建材研究院水泥所

水泥中窑灰掺加量的测定颜景贤中国建材研究院水泥所（１０００２４）近年来为了节能降耗我国一些水泥厂在水泥中掺入窑灰作为混合材，掺入量一般小于５％。但目前国内外尚无现成的测定窑灰掺入量的方法可循，因此在生产中迫切要求有一... 详细信息

水泥中窑灰掺加量的测定颜景贤中国建材研究院水泥所（１０００２４）近年来为了节能降耗我国一些水泥厂在水泥中掺入窑灰作为混合材，掺入量一般小于５％。但目前国内外尚无现成的测定窑灰掺入量的方法可循，因此在生产中迫切要求有一种准确的测定方法。为解决此问题，我...

关键词：水泥窑灰掺加量测定选择性溶解法

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氟铝酸盐水泥中全硫的快速测定

水泥 1983年第5期 17-19页

作者：颜景贤建材研究院水泥所

燃烧法定硫具有快速、准确等特点,按其化学反应原理的不同,可分为酸碱中和法与碘量法。本文主要对碘量法的试验条件、误差来源、提高准确度的关键等问题进行阐述。燃碘法定硫,基于熔剂的作用,经高温燃烧,使各种形态的硫氧化分解为二氧化... 详细信息

燃烧法定硫具有快速、准确等特点,按其化学反应原理的不同,可分为酸碱中和法与碘量法。本文主要对碘量法的试验条件、误差来源、提高准确度的关键等问题进行阐述。燃碘法定硫,基于熔剂的作用,经高温燃烧,使各种形态的硫氧化分解为二氧化硫,用盐酸—淀粉溶液吸收释放出的二氧化硫。其化学反应如下:

关键词：水泥三氧化硫氟铝酸盐碘酸钾标准溶液全硫

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含锰类矿物原料与工业废渣化学分析方法

四川水泥 2002年第4期 34-36页

作者：颜景贤中国建材研究院 100024

0引言利用工业废渣,使其变废为宝是对环保事业的重要贡献.近年来出现的用钢渣、锰渣作为水泥的混合材料,或用钢渣代替铁矿石进行水泥生料配料,既消除了废渣对环境的污染又降低了水泥生产成本,取得了可观的经济效益.但是,目前对各种工业... 详细信息

0引言利用工业废渣,使其变废为宝是对环保事业的重要贡献.近年来出现的用钢渣、锰渣作为水泥的混合材料,或用钢渣代替铁矿石进行水泥生料配料,既消除了废渣对环境的污染又降低了水泥生产成本,取得了可观的经济效益.但是,目前对各种工业废渣的化学分析,缺乏检验方法是亟待解决的问题之一.

关键词：含锰类矿物原料工业废渣化学分析水泥生料配料

快速蒸馏分离——中和法测定萤石类试样中高含量的氟

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四川水泥 2000年第2期 39-40页

作者：颜景贤周开勤中国建筑材料科学研究院 100024 江津水泥厂 402280

我国水泥生产中较为普遍的采用加入萤石与石膏复合矿化剂,因此萤石与水泥生熟料中氟的快速测定是水泥生产控制中重要的一环。采用本方法测定氟,具有操作简便、快速、可靠性高等特点,15min即可得出结果,经在江津水泥厂应用,证明是行之有... 详细信息

我国水泥生产中较为普遍的采用加入萤石与石膏复合矿化剂,因此萤石与水泥生熟料中氟的快速测定是水泥生产控制中重要的一环。采用本方法测定氟,具有操作简便、快速、可靠性高等特点,15min即可得出结果,经在江津水泥厂应用,证明是行之有效的测定高含量氟的好方法。 1 基本原理采用一套快速蒸馏分离氟的装置。

关键词：萤石氟测量快速蒸馏分离中和法

基于改进卷积神经网络和射频指纹的无人机检测与识别

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计算机应用 2024年第3期44卷 876-882页

作者：周景贤李希娜中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对无人机(UAV)在图像识别时易受环境干扰,而传统信号识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)和射频(RF)指纹的无人机检测识别方法。首先,使用通用软件无线电外设(USRP)捕获环境中的无线电信号,经... 详细信息

针对无人机(UAV)在图像识别时易受环境干扰,而传统信号识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)和射频(RF)指纹的无人机检测识别方法。首先,使用通用软件无线电外设(USRP)捕获环境中的无线电信号,经过多分辨率分析获取偏差值,检测是否为无人机射频信号;其次,将检测到的无人机射频信号经过小波变换和主成分分析(PCA)处理,获得射频信号频谱,作为神经网络的输入;最后,构建轻量级残差神经网络(LRCNN),输入射频频谱进行网络训练,进行无人机的分类识别。实验结果表明,所提方法可以有效检测并识别无人机信号,平均识别精度可达84%;在信噪比(SNR)大于20 dB时,LRCNN的识别精度达到了88%,相较于支持向量机(SVM)、原始OracleCNN分别提高31和7个百分点,在识别精度和鲁棒性方面比这两种方法均有所提升。

关键词：无人机安全射频指纹小波变换注意力残差网络卷积神经网络