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本發(fā)明公開了一種流化床反應器，包括外管、內管、吊桿、橡膠塞和三通管，外管的下端設置有進氣口，其上端敞口；內管包括管體、篩體和蓋體，管體的上下兩端敞口，篩體套裝在管體的下端，蓋體上設置有通氣孔；所述吊桿的下端位于外管內且該端連接在蓋體上；橡膠塞上豎直設有排氣孔；所述三通管包括下口、上口和側口，三通管的下端卡接在橡膠塞的排氣孔處，三通管的上口通過橡膠塊密封；所述吊桿從橡膠塞上的排氣孔處穿過橡膠塞，并從三通管的下口、三

本實用新型涉及化工機械領域，提供了一種多組分顆粒體系床內分級流化反應器，包括設置有反應腔的床體，所述床體的底部設置有進風管，進風管上方設置有布風板，布風板上方的床體側壁上設置有與反應腔相通的進料通道；所述反應腔內部設置有隔離器，所述隔離器上下敞口，所述隔離器的下端覆蓋布風板的風孔且與布風板之間設置有循環(huán)通道；隔離器的側壁與床體的側壁之間設置有循環(huán)間隙，所述循環(huán)間隙處的床體側壁上設置有二次進風結構，所述二次進風結構設置有向上的上出風孔；所述隔離器上方的床體上設置有出料口。本裝置，物料在床內循環(huán)，縮短了循環(huán)周期，避免了物料和熱能的耗損，有利于節(jié)約成本，提高時空產(chǎn)率。

污水處理廠提標擴容一般需要大量投資，尤其是征地投資，技術工藝復雜，投資和運行費用高，建設周期長。 工藝流程 工程應用 同濟大學環(huán)境科學與工程學院戴曉虎教授團隊研發(fā)的高濃度復合粉末載體生物流化床技術，基于污水生物處理技術原理，向生物池投加復合粉末載體，提高生物池混合液懸浮固體濃度，構建懸浮生長和附著生長的“雙泥”共生微生物系統(tǒng)，強化抗沖擊能力，并提高污染物容積負荷和污泥沉降性能。通過污泥濃縮和復合粉末載體回收系統(tǒng)，實現(xiàn)雙泥齡，解決脫氮菌和除磷菌泥齡矛盾，強化了生物脫氮除磷效率。 相對于傳統(tǒng)污水處理技術，該技術處理負荷提升兩倍以上，投資成本減少20%以上，建設周期減少30%以上，不僅可用于已建成的城鎮(zhèn)污水處理廠提標擴容改造，也可直接用于新建城鎮(zhèn)污水處理廠項目，可有效解決我國污水處理廠的提標擴容征地難、建設周期長和投資費用高的難題，具有巨大的推廣應用價值。 該技術目前已在10多個城鎮(zhèn)污水處理廠應用，日處理規(guī)模達到120萬m3，產(chǎn)值30多億元，相關技術申請發(fā)明專利11項，包括PCT4項；得到政府的廣泛關注。現(xiàn)正在編制運行指南、導則及相關標準規(guī)范，被列入國家環(huán)境保護核心技術名錄，以進一步擴大其推廣應用范圍，提升我國污水高標準處理技術水平。

本項目涉及一種可用于生物醫(yī)藥產(chǎn)品的分離和純化的裝置和工藝。傳統(tǒng)的生物細胞液中有效成分的分離提純，需經(jīng)過細胞液的離心、過濾澄清、有效成分捕捉 (固定床) 等工藝過程，工藝流程較長，耗材費用高等。有專家提出膨脹床工藝技術，即通過使用低度流態(tài)化的色譜柱床實現(xiàn)對含固體顆粒原料中活性組分的直接分離提取, 從而簡化前期離心、過濾澄清工藝，將傳統(tǒng)的離心、過濾、捕捉色譜合為一步, 縮短工藝路線, 降低生產(chǎn)成本。但膨脹床技術長期面臨的挑戰(zhàn)是流路堵塞, 清潔困難，分離效率低，二十多年來一直沒有得到廣泛應用。 基于膨脹床的原理, 本項目在此基礎上推出微脹床技術. 通過應用獨立于床層阻力的流體均布技術, 微脹床可達到比傳統(tǒng)膨脹床顯著高的分離板數(shù), 動態(tài)載量和分離效率, 可直接處理細胞液或細胞裂解液，流路不堵并可完全在線清洗。 微脹床技術使膨脹床核心優(yōu)勢得以實現(xiàn)，可顯著節(jié)省設備和耗品投入,縮短工藝路線, 降低生產(chǎn)成本。 微脹床技術關鍵為采用徑向輻射流體分布器及新穎流路控制模式，本技術可廣泛用于生物藥大分子產(chǎn)品從細胞液或細胞裂解液中高效快速提取和純化.具體應用包括:單克隆抗體從細胞培養(yǎng)液中的提取, 重組人血白蛋白從酵母細胞液中的提取,乳鐵蛋白從牛奶中的提取,以及抗生素的分離純化等。

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關知識與優(yōu)化規(guī)則形成權。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質量等信息，構建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

KJ110-J2型井下用傳輸接口是KJ110N型礦井安全生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)重要的數(shù)據(jù)通訊設備。主要用于與井下分站之間、與地面KJ110-J1地面用傳輸接口之間的數(shù)據(jù)和控制指令的傳輸。 該接口與地面通訊接口采用單模光纖通訊，數(shù)據(jù)通訊速率可達57600bit/s，設計有64KB高速數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，設計有320×240點陣液晶顯示器，實時顯示系統(tǒng)通訊狀態(tài)和通訊線路故障診斷。主機通訊指示燈實時指示與地面通訊接口光纖數(shù)據(jù)通訊狀態(tài)，從機通訊12個指示燈分別指示6個支路對應井下分站的數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)，主從卡通訊指示燈指示主卡與6個從卡之間的通訊狀態(tài)；

從構思到制作階段，J8 系列均可提供經(jīng) Pantone™ 驗證、功能完好的多材料原型，比傳統(tǒng)方法快 200%。構建尺寸：J826：255 x 252 x 200毫米（10 x 9.9 x 7.9英寸） 層厚度：在Super High Speed2模式下，水平構建層低至14微米（0.00055英寸）55微米（0.002英寸） J826系統(tǒng)尺寸：820 x 1310 x 665毫米（32.28 x 51.57 x 26.18英寸） J826系統(tǒng)重量：234千克（516磅） J826材料柜尺寸：1119 x 656 x 637毫米（44 x 25.8 x 25.1英寸） J826物料柜重量：153千克（337磅）

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