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萃取-絮凝组合精制再生废润滑油 总被引:3,自引:0,他引:3
根据溶剂精制再生废润滑油环保、经济、高效的特点,采用单因素实验方法,应用极性溶剂为萃取剂、乙二胺为絮凝剂,组合精制再生废润滑油。最佳工艺条件为:萃取剂为正丁醇,精制时间为15 min,精制温度为25℃,剂/油质量比为5∶1,絮凝剂添加比例为1.0%。以该精制工艺操作,再生油性能指标得到明显改善,黏温指数达130以上,闪点达200℃,酸值为0.05 mg.g-1,灰分质量分数降低到0.01%以下,金属元素含量显著下降,再生油产率为80.6%,各项性能基本上符合HVI150基础油指标,表明该精制工艺再生废润滑油可行,应用前景广阔。 相似文献
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针对多径信道下传统方法识别OFDM雷达信号子载波调制方式存在识别正确率较低,识别子载波调制方式不完备,判决门限不易确定等问题,提出一种新颖的OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法。利用OFDM雷达信号的瞬时幅度绝对值标准偏差,实现子载波多进制正交振幅调制(MQAM)和多进制相位调制(MPSK)的类间识别,利用组合高阶累积量作为识别特征量,对MQAM和MPSK两类调制方式中的子类间进行分类识别,利用递归降价的方法实现子载波调制阶数M>16的MQAM调制方式的识别。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现多径信道下OFDM雷达信号多种子载波调制方式的识别,且识别性能更优,可以识别更完备的子载波调制方式类型。 相似文献
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针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空... 相似文献