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清华大学:《化工原理》课程PPT教学课件(下)第二章 吸收 ABSORPTION(2.2)气液平衡关系
文档格式:PPT 文档大小:17.01KB 文档页数:5
1 一般描述 在一定的温度(T)和压力(p)下,溶质A在气相和液相中组成的关系为什么仅仅是组分A? 组成的表述有多种方法气相中:分压pA,摩尔分数yA,摩尔比YA液相中:摩尔浓度cA(kmol/m3),摩尔分数A,摩尔比A
时间–速率双因素下全尾砂膏体的屈服应力易变行为
文档格式:PDF 文档大小:1.5MB 文档页数:11
以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内,认为一定材料配比条件下,膏体的屈服应力是确定的,即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验,分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响,发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力,发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律,即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率,动态屈服应力反比于测量时间,以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度,其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大,Cvmax=27.07%,而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小,Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律,解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理
超细全尾砂深锥动态絮凝浓密试验
文档格式:PDF 文档大小:1.1MB 文档页数:8
为探明超细全尾砂的浓密特性,开展量筒沉降实验,小型和半工业深锥动态浓密试验。结果表明,分子量1200万的非离子型絮凝剂最利于尾砂沉降,随絮凝剂单耗增加,溢流浊度降低,底流浓度基本不变。随固体通量增加,溢流浊度增加,底流浓度降低。固体通量0.4 t·m?2·h?1,给料固体质量分数12%,絮凝剂单耗50 g·t?1的最佳参数条件下,小型和半工业动态浓密试验的底流平均固体质量分数分别为62.8%和74.4%,泥层高度对底流浓度影响显著。深锥浓密机底流固体质量分数随泥层高度增加呈DoseResp函数增长,分为缓慢增长(泥层1~4 m)、快速增长(泥层4~7 m)和基本稳定(泥层超过7~8 m)3个阶段,这跟尾砂絮团在不同泥层高度下的压缩性能有关。可根据底流浓度与泥层高度的函数关系,调节泥层高度来满足井下充填所需底流浓度
《多元统计分析》数据的收集
文档格式:DOC 文档大小:34KB 文档页数:13
《多元统计分析》数据的收集
机器学习:基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类
文档格式:PDF 文档大小:349.64KB 文档页数:6
机器学习:基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)K-means & EM
文档格式:PPTX 文档大小:2.51MB 文档页数:34
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)K-means & EM
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)Evaluation & other classifiers
文档格式:PPTX 文档大小:1.75MB 文档页数:41
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)Evaluation & other classifiers
离心铸造钢管工艺参数统计分析
文档格式:PDF 文档大小:255.73KB 文档页数:3
运用数理统计方法,分析了某铸造厂离心铸钢管生产情况,提出了该厂生产中各工艺因素的主次关系,并推荐了该种钢管离心铸造工艺参数的控制范围
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)Getting to Know Your Data
文档格式:PPT 文档大小:4.86MB 文档页数:65
Data Objects and Attribute Types Basic Statistical Descriptions of Data Data Visualization Measuring Data Similarity and Dissimilarity Summary
同济大学:《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源(PPT课件讲稿)Data Preprocessing
文档格式:PPT 文档大小:827.5KB 文档页数:63
Data Preprocessing: An Overview Data Quality Major Tasks in Data Preprocessing Data Cleaning Data Integration Data Reduction Data Transformation and Data Discretization Summary
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