GBT 15343-1994 滑石化学分析方法.pdf

UDC666.658:543.06
中华人民共和国国家标准
GB/T15343-94
滑石化学分析方法
Methods for chemical analysis of talc
994-12-22发布
1995-08-01实施
国技术监督局发布
中华人民共和国国家标准
GB/T15343-94
滑石化学分析方法
Methods for chemical analysis of talc
1主题内容与适用范?
本标准规定了滑石化学组成的分析方法
本标准适用于测定滑石块及滑石粉的化学组成
2引用标准
GB15341滑石
GB15342滑石粉
3总则
3.1除水分测定外,试样应在105~110C千燥2h,并置干燥器中冷却至室温后,方可称样。
3.2试样称量除有桲殊规定外,应精确至0.1mg。本方法中所指恒重,系指两次称量之差不大于
lg
3.3本方法中所指水,系指蒸水或以其他方法处理的无离子水。所用溶液除特殊指明外,均系水溶
液
3-4溶液的浓度为摩尔浓度或1L溶液中含溶质的质量(g/L)。如(1+1)、(1+2、(nm+n)等系指溶质
体积与水体积之比。
3.5本方法所用试剂,应为分析纯或优级纯试剂;用于标定的试剂,除另有说明外,应为基准试剂。所用
的酸或氨水,凡未注浓度者,均为浓酸或浓氨水。
3.6除烧失量的测定外,其他各项测定应冏时进行空白试验,并对所测结果加以校正。
3.7除特殊规定外,分析结果(%)的数值,修约至第二位小数。
4试祥
4.1试样的采取
4.1.1滑石块试样的采取按GB15341进行
4.1.2滑石粉试样的采取按GB15342进行
4.2试样的制备
按GB15341、GBi5342采制、送往实验室的样品(过180m筛)不得少于1kg,用四分法或缩分器
缩减至100g,研磨至样品通过75m筛时,筛余量不超过5%。再甪四分法或缩分器缩减至25g,然后
研磨至全部通过75m筛,以磁铁吸除破碎样品时帯入的铁屑,充分拌匀,备用。
5分析方法
5.1烧失量的测定
国家技术监督局1994-12-22批准
1995-08-01实施
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2013年第12期
煤炭工程
研究探讨
为-0.026,相对误差平方和为0.0040。参数寻优时间为需要。
6.558,且搜索、预测结果稳定。
3)为了验证GSVM预测模型的有效性,将其与基于遗
从图5的仿真结果可以看出,基于CSVM的预测模型传算法的CA-SVM模型进行了比较。如果用在实时煤泥输
对压力进行预测的相对误差在3%以内,能满足实际工程要送系统浓料泵压力预测系统中,若采样时间取20s,显然前
求,为了进一步验证CSVM的性能,下面将CSVM预测模者能保证实时性和稳定性要求,而后者则不能满足要求,
型与基于遗传算法( genetic algorithm,CA)优化支持向量机并且由于遗传算法的初值随机选取,易过早收敛,出现局
的(GA-SVM)预测模型进行比较。将遗传算法用于惩部最优,且搜索结果随机性较大,需要多次训练オ能得到
罚因子c和核函数参数g的优化,建立GA-SVM的预测模较好结果。因此,GSvM预测模型在用于煤泥输送系统浓
型。选择进化代数为200,种群规模为20,交叉变异概率料泵压力顶测时,优于GA-SM模型。
分别为0.4和0.01,以均方根误差MSE作为适应度函数。
仿真结果如图6所示,适应度曲线如图7所示。
參考文献:
10.0
一原始数据
回归预测数据
[1]路鹏,段瑞玲.MNS煤泥管道输送系统设计硏究「J
9.5
新技术新工艺,2006,(10):39~4
9.0
[2] Yang, J. Wang, X. H, et al. Improved Techniques for H
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80
3 Nikitin, I. N, Tevandovich, et al. Technology for concentra
7.5
Ing the coal slime [J ]. Koks i Khimiya, 2003, (10): 15
时间/h
图6GA-SVM预测模型原始数据与预測数据比较
sedimentary centrifuge [ JJ. Koks i Khimiya, 2003, (8)
5~7
0.028
[5]江爱朋.流化床锅炉煤泥湿法输送系统建模与优化[J].
化工学报,2010,61(8):182-~1887
最佳置应度
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平均适应度
[6]唐晓明.高浓度粘稠物料的泵送及流变特性试验硏究
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报,2006,35(1):75~78
0.018
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0.016
020406080100120140160180200
实验研究[D].北京:中国矿业大学(北京),2005
进化代数
9]陈洁.高浓度粘稠物料管道输送流变特性及摩阻损失研
究[D].北京:中国矿业大学(北京),2007
图7遗传算法适应度曲线
10]吴森,潘越,赵国瑞,等.煤泥输送管道压力分布
[J丁].煤炭学报,2009,34(2):267~270
从图6的仿真结果可以看出,GA-SVM预测模型预测[11马星民,李宁.煤泥输送技术在黄陵煤矸石热电厂的应
精度也在3%以内,能满足预测精度要求。然而,虽然遗传
用[J.媒炭工程,2010,(6):47~47
算法有时也能得到较好的优化参数,但参数寻优时间较长,[12]张华,曾杰.基于支持向量机的风速预测模型研究
为36.66。若用在浓料泵主缸压力实时预测中,采样时间
[J].太阳能学报,2010,31(7):928~932
应选在20s以内,该方法就不能满足工程要求。另外,遗[13]孙斌,姚海涛.基于PSO优化ISSM的短期风速预测
传算法寻优容易过早收敛,出现局部最优,且搜索结果随
[J].电力系统保护与控制,2012,40(5):85~89.
机性较大,需要多次训练才能得到较好结果。
[14] MATLAB中文论坛. MATLAB神经络30个案例分析
[M].北京:北京航空航天大学出版社,2010.
4结论
15王春林,周昊.基于支持向量机与遗传算法的灰熔点预
测謝[J].中国电机工程学报,2007,3(7):11~15
1)针对煤泥输送管道堵塞问题,提出了浓料泵主缸压16」郝雪弟,张鹏程,邻吉昌,等。煤泥管道输送压力损失特
力CSVM预測模型,将网格搜索法用于支持向量机的参数
性的试验研究[].煤炭工程,2009,(12):86-88
优化,并给出了其预测步骤。
[17]郝雪递,荣庆,张鹏