468期
节能环保领域
精选科技成果推荐

本期精选5项节能环保领域科技成果进行推荐,感兴趣的企业朋友可以长按识别文末二维码,进行咨询对接。
项目1:循环水复合管膜高效过滤净化技术
项目2:烧结烟气与焦炉烟气高炉一体化处理技术
项目3:基于钛废残料制备高性能钛合金坯技术
项目4:钢坯加热炉绿色智能燃烧成套技术
项目5:基于工业大数据的钢铁全流程质量管控系统
循环水复合管膜高效过滤净化技术主要应用在钢铁冶金行业循环水的净化,主要设备为多孔复合膜过滤器,以碳素钢Q235-B为主材,主体由上下封头、罐体、裙座等焊接而成。罐体内由上下花板和非对称过滤管分成三个室,上层为缓冲室和吸油室,顶端设有排空口,中层由上下花板和非对称过滤管按一定的位置密封安装,组成过滤室,下层为沉淀室并设有排污口,三个室内都设有人孔供安装和检修之用。复合膜过滤管具有孔径小、强度高、耐腐蚀、耐冲击等优点。
过滤净化过程:循环水由进液口进入多孔复合膜过滤器后,通过截留、吸附、渗透作用,达到除油、除悬浮物的目的。附着在管表面上的机械固体物利用循环水反冲洗,由多孔复合膜过滤器下部的排污口排出系统。
该技术水处理量达到800m3/h,过滤固体物的同时兼具除油效果,处理后水中悬浮物含量≤15mg/L,除油率达到60-80%,水的循环再利用率达到99.9%。

钢铁行业排放的废气污染物中约有40%以上的烟(粉)尘,70%以上SO2,50%以上NOx,90%的二噁英来自烧结机,焦炉烟气中也含有较高的NOx和二噁英,烧结烟气和焦炉烟气的治理是钢铁工业烟气治理的重点和难点。随着环境质量要求的逐渐提高,推进开发烧结烟气和焦炉烟气高效脱硫、脱硝、二噁英协同处理技术对解决钢铁企业所面临严峻的环保问题,提升钢铁工业整体竞争力具有关键意义。
针对烧结烟气和焦炉烟气治理困难、处理成本高、处理后副产品难处理等问题,分别研发了利用高炉处理烧结烟气协同脱硫、脱硝、脱二噁英并回收二氧化碳新方法与高炉处理焦炉烟气协同脱硫、脱硝、脱二噁英并回收二氧化碳新方法,充分利用钢铁企业高炉的高温和强还原能力等优势,还原烟气中二氧化硫和氮氧化物、分解二噁英、将二氧化碳转化为一氧化碳、并回收利用烧结烟气的显热及其中的一氧化碳资源,可发挥显著的节能减排效果,为我国钢铁企业解决环保难题提供金钥匙。

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项目三:基于钛废残料制备高性能钛合金坯技术
钛合金轻质、高强、耐蚀耐热,是近些年快速发展的战略性金属结构材料。但由于钛本身性质导致在钛产品的生产过程中必然会产生一定的残料和边角屑料。据统计,在海绵钛生产过程中会产生10%的钛废残料,在加工成材过程中会产生70~80%的边角屑。目前国内积压了大量的钛废料,同时今后每年仍会产生大量废料。为此,将钛废料“变废为宝”,能够显著降低钛材成本,拓展钛材应用至民用领域,同时显著增加钛资源的利用效率,助力产业转型升级。
为此,项目开发了一种全流程粉末冶金钛型材制造技术。采用钛屑为原料,经过吸氢破碎为粉,添加固氧活化烧结剂后进行压制、烧结形成坯料。在这一技术路线中,克服了钛粉吸氧恶化材料塑性、钛粉高温烧结晶粒粗化等关键技术瓶颈,形成了钛粉固溶氧无害化处理技术、钛烧结坯控形控性技术两项关键技术。所制造的粉末烧结坯料性能达到并超过目前熔锻钛合金水平,并降低成本30%以上。

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项目四:钢坯加热炉绿色智能燃烧成套技术
影响加热炉加热钢坯质量的因素很多,如连铸来料、MES 计划、轧制规格、辐射、对流、钢坯灰度、炉气、能源介质压力、热值、热电偶和高温计等检测仪表、阀门烧嘴工作状态、炉温闭环控制等,各因素互相耦合,是个多变量、非线性很强的系统,控制难度大。而炉内高温、粉尘的恶劣环境,缺乏有效可靠的检测手段来实时测量钢坯温度,使其成为名副其实的“黑箱”,是多年来一直困扰加热炉生产调度、精准控制等关键难题,造成目前加热炉主要依靠人工进行手动燃烧控制,受限于经验及责任意识,使加热质量不均,能耗和氧化烧损波动大。加热炉智能燃烧技术是在获取全面的生产数据信息基础上,结合数据融合、数据分析和机器学习的方法实现生产过程关键工况及炉况参数的识别感知,形成完善、独立的生产相关性数据知识库。基于此知识库,通过机理模型对加热过程进行科学预判,自动适应工况及炉况的变化,按照不同钢坯的个性化加热工艺要求,利用智能决策模型和专家系统,实现加热炉炉温、空燃比、PID等控制参数的优化设定,最终通过炉温炉气精准控制,实现智能烧钢。

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项目五:基于工业大数据的钢铁全流程质量管控系统
项目的关键功能有:
(1)将产品分散在各制造单元不同系统中的质量信息统一集中到一体化质量管控系统中,实现上下游工序全流程质量信息的贯通。以产品质量为中心,收集、整合系统的生产过程数据,实现信息全流程质量信息共享。
(2)在全流程数据采集基础上,通过对全流程过程数据的监控、质量异常管理、过程评级、质量追溯、质量分析、质量预测等,保证全流程生产过程受控,促进产品质量持续改进,实现产品质量一贯制;通过数据挖掘算法和数理分析,获取海量数据中蕴含的知识模型和工艺规律,对产线工艺模型进行优化。

声明:综合整理自各高校成果汇编
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