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使用除尘布袋时需要注意哪些问题呢?

发布时间:2020-04-25 浏览次数:0
    
  现在仪器的使用都是有使用规则的,因此在日常使用时,需要注意一些问题,以免给一起造成损伤。下面给大家详细说一下。
  除尘布袋换袋时,打开顶部换袋上盖,直接抽出滤袋即可,维护简单、方便。除尘布袋的使用多应用于布袋除尘器,除尘布袋被安装于气箱内,除尘布袋多为外滤式,通过脉冲电磁阀的喷吹将粉尘收集于除尘器灰斗内。这是针对于标准布袋除尘器中,除尘布袋的使用。简易布袋除尘器,除尘布袋安装于简易的框架体内,除尘布袋这种安装模式设计为内虑式的结构,可使除尘布袋的外压转为内压的形式,这样可使布袋除尘器的壳体为框架形式即可,不必外部用铁板密封,即节省了成本,也不妨碍除尘器的使用。
  除尘布袋的加工尤为重要。近年来,一些小厂家采用小型缝纫机为加工设备,且加工时用劣质线为原料,以假乱真,加工水平也远远落后。使除尘布袋在使用时间不长便泛起开线,裂口,掉底等现象。布袋尺寸稍小固然也可以使用,但在吸附比重较大的粉尘后,使用一段时间便会泛起掉袋现象。
  除了上述内容以外,除尘布袋的特性也是我们需要注意的重点内容:
  1、除尘布袋机械特性:它在强度、延伸度和弹性方面与聚酯基本相同。
  2、难燃性:它显示了高笛燃性和自燃性(LOI限氧指数34-35)。
  3、耐辐射性:对λ射线、中性子线等的放射线低受性,比传统滇龙、聚酯有大幅度的提高。
  4、除尘布袋良好耐水解性,即使在160℃,79%相对湿度下连续使用500h。
  5、经烧毛轧光处理可达到易清灰的效果。
  除尘滤袋是袋式除尘器运行过程中的心脏,通常圆筒型的脉冲式滤袋垂直地悬挂在除尘器中,含尘气体由进风口进入除尘器,经过灰斗的导流板,使气体中的部分大颗粒粉尘受惯性力的作用被分离出来,直接落入灰斗,含尘气体进入箱体的滤袋过滤区,绝大多数粉尘被捕集在滤袋的外表面,而干净的气体通过滤料进入滤袋内部,净化后的气体经过滤袋口进入上箱体后,再由出风口排出。滤袋内部的笼架用来支撑滤袋,防止滤袋塌陷,同时它有助于尘饼的和重新分布。
  常用材质分为以下8种:
  1、 亚克力除尘布袋
  亚克力针刺毡,化学名均聚丙烯腈,用它为原料经针刺制成毡,经过的拒水处理从而得到亚克力中温抗水解针刺过滤毡。透气量14M3/M2·min@200Pa,瞬间工作温度140℃,正常工作120℃。针刺毡以亚克力机织布为基布增强纵横强力。具有优良的耐化学性和抗水解性,广泛应用于沥青、干燥器、煤磨、电厂烧结机等烟气的收尘。
  2、PPS除尘布袋
  PPS针刺毡是采用PPS纤维(聚苯硫醚)经三维针刺而成的一种过滤材料,可在160℃左右温度长期使用。PPS纤维也称聚苯硫醚纤维,由于其的分子结构,而具有很好的化学稳定性和强度完整保持特性,在含硫较高的烟气环境中效果尤为凸显,适用于燃煤锅炉、电力、垃圾焚烧等酸性较高的烟气过滤环境。
  3、芳纶布袋
  芳纶(俗名:芳香族聚酰胺纤维),长期耐温204℃,瞬间耐温240℃,耐碱性能很强,耐酸性能中等,是处理180~220℃高温性气体的良好材料。芳纶针刺滤料,广泛应用于钢铁、水泥、电力、化工等行业,是一种理想的烟气除尘过滤材料。
  4、 P84耐高温除尘布袋
  P84针刺毡采用P84纤维三维针刺而成,P84纤维(即聚亚酰胺纤维)具有很好的耐高温性能,耐高温达260℃,且P84纤维截面呈不规格叶状,可以大大提高过滤效果。纤维本身还有的抗水解、性。该产品耐温性好、过滤效果好,广泛地适用于混凝土搅拌、水泥、垃圾焚烧、燃煤锅炉等复杂工况条件下使用。
  5、 PTFE除尘布袋
  PTFE针刺毡是采用PTFE(聚四氟乙烯纤维)经三维针刺而成的一种过滤材料。PTFE纤维为大分子线性结构,因而具有强的耐温、、耐腐、耐化学稳定性,广泛适用于钢铁、电力、垃圾焚烧等各种恶劣的烟气过滤环境。
  6、 玻纤滤袋
  该滤料是一种结构合理、性能较好的耐高温过滤材料。它不仅具有玻纤织布耐高温、耐腐蚀、尺寸稳定、伸长收缩率小、强度高的优点,而且毡层纤维承单纤维,三维微孔结构,孔隙率高,对气体过滤阻力小,是一种较高速、的高温过滤材料。与其它耐高温化纤毡相比,具有价格低、运行阻力低、过滤精度高、耐温等优点。适用于钢铁、冶金、炭黑、发电、水泥、化工等行业高温烟气过滤。
  7、 覆膜布袋
  以上各种材质滤袋均可以提供相应的覆膜滤袋。PTFE微孔膜可以有效滤除2.5um粒径的粉尘,是解决PM2.5的方案,也是各种工况排放浓度在10mg/Nm3之下的重要途径。我司与国内知名PTFE微孔膜厂家合作,选用高透低阻三维微孔膜研发生产了各种材质的覆膜滤袋,可满足客户的净排放。
  8、 除尘布袋
  除尘布袋用滤布均采用涤纶针刺毡制作,具有好的性能,用于面粉尘、化工性粉尘、煤粉尘等如遇静电放电有爆炸可能的行业,是目前防爆收尘的理想选择。
  工业粉尘在浓度达到程度后(即爆炸限)如遇静电放电火花或外界点火等因素,则易导致爆炸和火灾。如:面粉尘、化工性粉尘、煤粉尘等如遇静电放电都有爆炸的可能。在袋式除尘领域,如这些粉尘需用布袋来收集,则要求制作针刺毡除尘器的滤料具有性能。我司吸收和消化国外技术,根据国内高炉煤气煤磨收尘和水泥厂煤磨收尘及其他行业的需要开发并生产了针刺过滤毡。
  换布袋的时候容易划破,避免尖锐东西将布袋划破
  换布袋时容易卡袋,使用时容易复袋的,要注意。
  研发背景:
  在除尘器换布袋的过程中,我们经常会遇到除尘笼骨很难抽离布袋,卡在布袋中间,这是因为长时期处于风机负压作用下而形成的现象,布袋布料与笼骨已经紧紧贴服,其中部分已陷入除尘笼内,使笼骨抽出困难,给换布袋造成诸多不便。
  用途:
  1、主要用于布袋除尘器换布袋时使用,用于快速取出除尘笼骨和布袋。本布袋充气炮作用原理在于电磁阀气爆作用,气体发出强大的气流冲击力,将凹陷于笼骨内的布袋膨胀开来。
  2、也可以用于结露过的布袋除尘器,对每个布袋进行强力反吹清灰,会有相当好的效果。
  首先根据过滤气体和粉尘性质的分析测定结果,并参照各种除尘布袋(滤袋)的性能选择,另外,除尘器的设计要符合所使用之除尘布袋(滤袋)纤维的性能。而且为、充分地发挥除尘布袋(滤袋)的性能,考虑设计气体冷却装置、预除尘装置等辅助设备。  除尘布袋(滤袋)寿命短、易破损等缺点的产生,从使用后的除尘布袋(滤袋)进行分析结果看,大多数情况是在越除尘布袋(滤袋)性能的工况条件下进行使用所造成的,特别是由于高温的影响造成除尘布袋(滤袋)寿命短的实例很多。由于管理上的偏差,气体温度往往会长时间在越除尘布袋(滤袋)耐热温度的状态下频繁变动,所以应选择用耐热性比较高的除尘布袋(滤袋)为宜。  气体和粉尘为酸性和中性时,好使用对大部分无机酸和有机酸具有抵抗性的、以聚酯和聚丙烯为原料的除尘布袋(滤袋)。但是注意当烟气温度过80℃的条件下,聚丙烯的强度会恶化。聚酯除尘布袋(滤袋)在过滤碱性气体时,由于温度和湿度等条件的影响,会遇水分解,造成除尘布袋(滤袋)强度显著下降。因此,在此情况下,改用尼龙除尘布袋(滤袋)。有一此除尘滤袋(聚四氟乙烯等)因价格等方面的关系,其适用范围要受到的限制,故选择时要特别慎重。  表列出了可连续使用两年的除尘布袋(滤袋)常用温度,以及考虑到由于管理上偏差而允许的上限温度。
  关于上面所说的,有关使用除尘布袋时需要注意哪些问题的相关知识就介绍到这里,如果还有其他疑问,可以到本公司的网站进行有关询问。


随着国民经济的发展,工业化程度的加速,工业用水量逐渐上升。在工业企业中,冷却用水的比例很大,冷却水基本占总用水量的90%~95%.几十年前,我国工业冷却水多采用直流冷却水,水资源浪费很大〔1〕。近年来,循环冷却水系统在各行各业中被广泛使用,其带来的节水效果明显,一般补充水率可降至循环水量的5%以下。与此同时,循环冷却水系统换热器中的腐蚀现象成为一个重要的水质故障。 腐蚀现象是循环冷却水系统中经常出现的水质故障,可严重影响生产装置的正常运行,造成严重的经济损失以及水资源的浪费。冷却水的水质、溶解氧、温度、流动状态、浊度等对腐蚀均有影响。由于多种影响因素与腐蚀速率之间属多元高次的非线性关系,利用常规的方法难以建立的数学模型。 人工神经网络具有自学习、非线性模式识别、联想存储以及高速寻找优化解的特点,在很多领域得到了应用,并取得了良好的效果。NARX(nonlinear autoregressive models with exogenous inputs,非线性自回归模型)是由静态神经元和网络输出反馈构成的动态网络,具备良好的动态特性和较高的抗干扰能力,使得NARX模型能够用来逼近任意的非线性动态系统〔2, 3, 4, 5〕。 本研究采用NARX带外部输入的非线性自回归神经网络建立了腐蚀速率的预测模型,实验结果表明,该方法在预测腐蚀速率上是可行的。 1 非线性自回归神经网络(NARX) 一个典型的NARX神经网络主要由输入层、隐含层、输出层以及输入和输出构成〔6, 7〕。NARX神经网络的模型表达式: y(t)=f〔y(t-1),y(t-2),…,y(t-ny),x(t-1),(t-2),…,x(t-nu)〕可以看出,下一个y(t)值大小取决于上一个y(t)和上一个x(t).NARX神经网络详细结构如图 1 所示。  图 1 NARX神经网络详细结构 图 1中,TDL表示时延;IW1,1表示网络输入向量连接隐含层的权值;b1表示网络隐含层的阈值;b2表示网络输出层的阈值;LW1,3表示网络输出层连接隐含层的权值;f1表示神经网络隐含层激活函数;LW2,1表示网络隐含层连接输出层的权值;f2表示神经网络输出层激活函数。 2 腐蚀速率预测模型的建立 2.1 模型建立的研究思路与方法 选取影响腐蚀的水质因素,通过构造选择相应的NARX神经网络模型,建立NARX腐蚀速率预测模型,预测腐蚀速率的变化〔8, 9, 10〕。建模设计思路如图 2所示。  图 2 模型流程 2.2 NARX神经网络结构的选取 Parallel模式(闭环模式)如图 3所示。 由图 3可知,NARX神经网络的输出被反馈到输入端。由于所建立模型中腐蚀速率的输出是已知的,所以采用如图 4所示的NARX神经网络结构,即Series-Parallel神经网络模式(开环模式),将腐蚀速率的期望输出反馈到输入端〔10, 11〕。   图 3 闭环模式  图 4 开环模式 采用Series-Parallel神经网络模式(开环模式)能使NARX神经网络预测效果加准确,同时将NARX神经网络变为单纯的前向神经网络,可直接使用静态神经网络的建模函数。 2.3 网络输入、输出的确定 以某石化公司水质监测数据为依据〔8, 9〕,选取 Cl-、电导率、温度、pH、碱度、钙硬6种主要因素作为输入,腐蚀速率作为输出。为了地预测数据,需对数据进行预处理,即数据的归一化处理。输入数据的频率为每天1次,输出数据的频率为每月1次。对采取的数据进行均值化处理,处理后的数据如表 1所示。 2.4 模型的建立 创建NARX神经网络,将表 1中的数据分为训练样本、验证样本和测试样本3个部分。输入层节点为6,输出层节点为1,训练函数选用“trainlm”,经过反复调试和修改神经网络参数,终确定网络隐藏节点为24,延迟阶数为1∶2时,训练结果较好。网络模型如图 5所示。  图 5 网络模型 2.5 预测数据分析 通过神经网络仿真,得到的NARX神经网络训练效果如图 6所示。由图 6可知,NARX神经网络在训练步长为1时,验证集误差上升,证明训练可以结束,整个数据集的误差此时为0.000 117 72.数据的相关性达到87.915%,如图 7所示。NARX神经网络预测效果通过图 8、图 9进行了可视化论证,图 8中误差线越少,表示NARX神经网络预测效果越好;图 9中误差在0时大,其他情况下均不过误差区间,由此证明此模型可行。  图 6 网络训练图 图 7 数据相关性 图 8 预测效果误差图 图 9 误差自相关图 3 结论 基于NARX神经网络建立的腐蚀速率模型,对某石化公司水质数据进行了腐蚀速率预测。首先,动态NARX神经网络良好的非线性映射能力可以准确地反映出循环冷却水水质与腐蚀速率的关系,通过NARX神经网络建模仿真预测证明此方法可行〔12, 13〕。其次,虽然NARX神经网络以误差自相关程度,使其有着较好的预测能力,但是导致NARX模型不稳定性存在的泛化误差依然是下一步继续对NARX模型进行优化的一个重点. 脱硫设备 车间除尘 阻尼电阻 脱硝设备 锅炉除尘 锅炉除尘 锅炉除尘 脱硝设备 窑面测温箱 车间除尘