Кривая - фракционное разделение - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Если сложить темное прошлое со светлым будущим, получится серое настоящее. Законы Мерфи (еще...)

Кривая - фракционное разделение

Cтраница 1


Кривые фракционного разделения, полученные на одном агрегате для различных классов крупности, являются аффинными, так как при соответствующем преобразовании осей координат они сливаются в одну линию. Это свидетельствует о наличии общей закономерности процесса, согласно которой результаты разделения по различным граничным крупностям находятся в жестком соотношении со скоростями потока среды.  [1]

Важнейшим свойством кривых фракционного разделения является их инвариантность относительно - состава исходного питания. Поэтому целесообразно использовать эту функцию в качестве основы для контроля работы и оптимизации классифицирующих устройств.  [2]

Если учесть, что кривая фракционного разделения, кроме того, не зависит от концентрации материала в потоке в некотором диапазоне концентраций ( рабочая область), можно прийти к выводу, что она является однозначной характеристикой конструкции аппарата. Действительно, положение указанной кривой не зависит ни от исходного состава питания, ни от крупности узкого класса, ни от производительности аппарата. А так как для различных аппаратов получаются кривые этого типа, расположенные различным образом относительно осей координат, то они характеризуют только конструктивные достоинства ( или недостатки) аппарата и являются его характеристикой.  [3]

Таким образом, анализ различных методов оценки полноты разделения на основании кривой фракционного разделения, применяемых в настоящее время, показывает их явную недостаточность и непригодность для практических целей.  [4]

Известны многочисленные попытки нахождения различных зависимостей для количественной оценки процессов разделения на основании кривых фракционного разделения. В подавляющем большинстве случаев, исходя из S-образного вида этой кривой, расчетные зависимости определяются из аппроксимации ее суммарным законом нормального распределения. При этом за количественный критерий процесса принимается, как правило, одна из характеристик кривой распределения Гаусса. Из такой аппроксимации делаются далеко идущие выводы, вплоть до того, что соотьетствие кривой разделения нормальному распределению возводится чуть ли не в основной, общий закон классификации порошков. Однако с такими представлениями весьма трудно согласиться вследствие следующего. Зависимость Фм () получается за счет нормализации кривой Пщ ( х) к стопроцентной шкале. Физический смысл ее заключается в том, что она является кривой распределения по гранулометрическому составу особого рода. Физическое разделение кривая Фм () может показать только в том единственном случае, когда разные классы крупности в исходной смеси имеют равное содержание. Нами проведены такие опыты, когда восемь узких классов составляли смесь из равных долей, содержащих по 12 5 % каждого продукта. Для этих опытов кривые пм ( х) и Фм () полностью совпадают.  [5]

Отсюда следует и обратный вывод о том, что разделительную способность различных классифицирующих устройств можно сравнивать по кривым фракционного разделения. Для этого не обязательно рассматривать все семейство кривых разделения для различных узких классов крупности, а достаточно рассмотреть одну из них, что дает полную информацию о разделительной способности аппарата.  [6]

В верхней части рисунка показано разделение в частных остатках. Кривая фракционного разделения, показанная в нижней части рисунка, строится методом выравнивания площадей на основании определенных расчетным путем многоугольников по методике, рассмотренной в гл. Отсюда следует, что полученная методом выравнивания кривая характеризует разделение для соседних узких классов крупности.  [7]

Эти кривые были введены в практику для характеристики качества процессов разделения, когда стала понятна бесперспективность попыток старой школы обогатителей создать. Идея кривых фракционного разделения довольно проста.  [8]

Критерий Фруда характеризует относительную величину силы тяжести по сравнению с силами инерции в двухфазном восходящем потоке. Установлено, что кривые фракционного разделения сливаются в одну линию ( рис. 62), если по оси абсцисс отложить соответствующее значение критерия Фруда. Отметим, что такой же результат был получен при экспериментальном изучении более ста типов воздушных гравитационных классификаторов, как каскадных, так и равновесных, в диапазоне изменения граничных классов крупности от 60 мкм до 10 мм при турбулентных режимах разделения.  [9]

В основу построения такого критерия положим кривые фракционного разделения, обладающие свойством инвариантности.  [10]

Было бы интересно найти единый метод, обладающий указанными положительными свойствами обоих направлений оптимизации. Попытаемся это сделать, приняв за основу кривые фракционного разделения.  [11]

Результаты этого вывода весьма интересны. Они показывают, что между новым критерием и кривыми фракционного разделения имеется жесткая функциональная связь, близкая той связи, которая была выявлена между кривыми разделения и критерием Хан-кока. Однако здесь имеется и принципиальное различие. Для определения истинных оптимальных параметров с помощью нового критерия корректировка его производится в зависимости от граничной крупности разделения. Этот параметр является более стабильным, чем параметр исходного состава, или вообще неизменным, поэтому новым критерием можно надежно оптимизировать процессы классификации.  [12]

При описании фазовых равновесий в подобных системах парциальное давление кислорода в газовой фазе является важным параметром. Диаграммы, изображающие проекции поверхностей ликвидуса с изотермами ликвидуса и кривыми фракционного разделения, должны быть дополнены в этих случаях кривыми, указывающими равновесное парциальное давление кислорода в газовой фазе. Также должны быть установлены новые критерии отклонений путей равновесной кристаллизации. Составы конденсированных фаз изменяются в процессе кристаллизации таким образом, что это изменение описывается прямыми линиями, направленными к кислородной вершине номинальной модели, обычно применяемой для графического изображения подобных систем.  [13]

14 Зависимость эффективности разделения ( по новому критерию от содержания крупных фракций относительно граничной крупности разделения для каскадного классификатора при w 7 5 м / с. [14]

Рассмотрим применение этого критерия для решения практической задачи разделения. Для сравнения на рис. 59, 60 представлены зависимости, полученные при обработке одних и тех же опытов при помощи разных критериев при неизменном составе исходного питания. Для полноты анализа на рис. 60 показаны кривые фракционного разделения, построенные на основании тех же опытных данных. Сопоставление кривых ( см. рис. 59 а и б) показывает, что оптимально-достижимые эффективности процесса и оптимальные скорости потока воздуха имеют существенное различие в зависимости от того, при помощи какого критерия их определяли.  [15]



Страницы:      1