工业分析的显着特点有哪些

Ⅰ 煤的工业分析与元素分析的优缺点

工业分析：1. 水分
(1) 外在水分(Wwz)外在水分是指煤在开采、运输和洗选过程中润湿在煤的外表以及大毛细孔（直径＞10-5厘米）中的水。它以机械方式与煤相连结着，较易蒸发,其蒸汽压与纯水的蒸汽相等.与煤粒度等有关,而与煤质无直接关系.
(2)内在水分(Wnz)吸附或凝聚在煤粒内部的毛细孔（直径〈10-5厘米〉中的水,称为内在水分.内在水分指将风干煤加热到105～110时所失去的水分,它主要以物理化学方式(吸附等)与煤相连结着,较难蒸发,故蒸气压小于纯水的蒸汽压. 失去内在水分的煤称为绝对干燥或干煤.
2. 灰分
1).灰分的来源和种类 煤灰几呼全部来源于煤中的矿物质,但煤在燃烧时,矿物质大部分被氧化,分解,并失去结晶水,因此,煤灰的组成和含量与煤中矿物质的组成和含量差别很大.我们一般说的煤的灰分实际上就是煤灰产率，煤灰成分及其含量与层聚积环境有关。 大量试验资料表明，SiO2含量在45~60%时，灰熔点随SiO2含量增加而降低；SiO2在其含量〈45%或〉60%时，与灰熔点的关系不够明显。A12O3在煤灰中始终起增高灰熔点的作用。煤灰中A12O3的含量超过期30%时，灰熔点在1500。灰成分中Fe2O3，CaO，MgO均为较易熔组分，这些组分含量越高，灰熔点就越低。灰熔点也可根据其组成用经验公式进行计算。
3. 挥发分和固定碳
挥发分主要是煤中有机质热分解的产物，评价煤质时为了排除水分，灰分，变化的影响，须将分析煤样挥发分换算为以可燃物为基准的挥发分，以符号VR表示。挥发分随煤化程度升高而降低的规律性十分明显，可以初步估计煤的种类和化学工艺性质，而且挥发分的测定简单，快速发分的分析结果常受煤中矿物质的影响。所以当煤中碳酸盐含量较高，矿物质在高温下分解出来的CO2，结果水等也包括在挥发分内。所以当煤中碳酸盐含量较高，分解出来的CO2产率大于2%时，需要对煤的挥发进行正。也可在测定挥发分之前，用盐酸处理分析煤样，使煤中碳中碳酸盐事先分解。在我国大我数煤中，粘土矿物，高岭土在560析出的结果水也算入挥发分，因此粘土矿物含量高的煤所测出的挥发分通常偏高。
固定碳就是测定挥发分后残留下来的机物质的产率，可按下式算出： Cgd=1000-（Wf+Af+Vf）

Ⅱ 工业大数据有什么特点

尝试举例来阐述其特点：

从我们身边的直饮机服务故事开始（直饮机厂家的客服定期会给客户回访，要求更换滤芯，使直饮水保持干净健康）。

直饮机制造商A公司的电话回访，场景一：

智能产品是如何通过数据中心诊断的

上述应用就是一个典型的大数据应用案例。在直饮机制造商B公司的企业运作中，厂家已实现了大数据中心的运作，能实时监控其产品的运行指标，给出产品维保的建议，更为重要的是用数据说话，让客户知其所以然，由此提高客户的满意度。

大数据给智能服务提供了一种新的服务业态，这就是大数据可以给我们带来实质性的价值之一。

企业要构建这样的产品监控数据中心，连接的设备不是10台、100台，可能百万台，千万台。要构建这样的数据处理平台，即所谓的工业大数据平台，需要大量的技术支撑，如，设备数据传输、设备数据存储、大数据分析。

因此，工业大数据并不再只是理论，也不仅是一种技术，它其实就是在我们身边能感受到的一种服务！通过数字“01”让服务更加贴心，也提升了企业的竞争力！新时代的智能产品也由此孕育而生。

Ⅲ 如何分析工业结构特点

是产业结构的重要组成部分，包括工业的部门结构、组织结构、地区结构、产品结构、技术结构、劳动力结构、原材料结构、燃料动力结构和资金结构等。其中，工业部门结构是工业结构的重要组成部分，主要有轻工业与重工业之间、加工工业与采掘工业之间、加工工业与原材料工业之间、能源工业与其他工业之间、工业内部各生产基本环节之间的联系和比例等。工业产品结构是工业生产活动的产出形态，主要包括初级产品、中间产品、最终产品的构成；低档产品、中档产品、高档产品的构成；通用产品和专用产品的构成以及产品品种系列、型号系列、规格系列的构成等。工业结构的合理化对整个国民经济的发展至关重要。一般地说，合理的工业结构必须达到下述标准：--（1)能保证国民经济各部门协调发展和社会再生产活动的顺利进行；(2）能充分利用国内外一切有利条件，有效地利用人力、物力、财力和自然资源，以最少的劳动消耗取得最大的经济效果；(3)能促进科学技术的进步和劳动生产率的提高；(4)能适应人民群众对工业产品的消费需求。

Ⅳ 工业分析化学的研究对象、任务、特点是什么它在国民经济中有何意义

任务：研究工业生产的原料、辅助材料、中间产品、最终产品、副产品以及生产过程中各种废物的组成的分析检验方法。
对象：岩石、矿物、矿石、煤炭、石油、天然水、工业生产的原料、材料、中间产品、最终产品以及工业三废等。
特点：1、分析对象的复杂性 2、分析方法的多样性 3、显着的实践性 4、与其他课程联系紧密
意义：工业分析是分析化学在工业生产上的具体应用。通过工业分析能评定原料和产品的质量，检验工艺过程是否正常。从而及时正确地指导生产，经济合理的使用原料燃料，及时发现消除生产缺陷，减少废品挺高产品质量。因此，工业分析起着指导和促进生产的作用，是国民经济的许多生产部门中不可缺少的生产检验手段，分析化学被誉为“工业生产的眼睛”，由此可见工业分析在工业生产中所起的重要作用。
详情参考http://wenku..com/view/cfa5afa7284ac850ad02426d.html

Ⅳ 工业大数据有哪些特征

数据容量大(volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样(variety)：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速(velocity)：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低(value)：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性(sequence)：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

强关联性(strong-relevance)：一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

准确性(accuracy)：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

闭环性(closed-loop)：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

关于工业大数据有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅵ 工业风格的特点有哪些

1、空间特点

工业风格的装修设计讲究的是各个空间的连通性，就像在一个工业的工厂之中，各个空间之间只用金属进行阻隔，而没有独立的门。

所以在进行工业风格的装修设计中，一定要把握“空门大开”的设计原理，将门的数量尽量减少，不要设置不必要的阻隔，如果必须有门也可以选择以金属边框构成一个空门，而不要使用木门等普通材质的门。

2、色彩特点

工业风格主要是采用了黑白灰色系，黑色神秘冷酷，白色优雅静谧，白色和黑色混合搭配在层次上会出现更多的变化。

选择家具的颜色时，如果整体家装设计都是黑色与白色的搭配，就可以把有颜敢任性的工业风完美地体现出来。

工业风格给人的印象是冷峻、硬朗、个性的，所以在进行工业风格的家居设计中一般不会选择蓝色、绿色、紫色等色彩感过于强烈的颜色，而会尽量选择原木色、灰色、棕色等颜色，以更突显工业风格的魅力所在。

3、材质特点

工业风格的墙面喜欢裸露墙砖，保留原貌，或者采用砖块设计或者油漆装饰，也可以用水泥墙来代替。室内的窗户或者横梁上都是做成铁锈斑驳，显得非常破旧，在天花板上基本上不会有吊顶材料的设计，通常会看到裸露的金属管道或者下水道等。

Ⅶ 工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性(accuracy)：

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

2、闭环性(closed-loop)：

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

3、多样(variety)：

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

4、数据容量大(volume)：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

5、快速(velocity)：

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

6、强关联性(strong-relevance)：

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低(value)：

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

8、时序性(sequence)：

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

Ⅷ 石油工业有哪些特点

石油工业的五大特性：
（1）易燃性
燃烧的难易和石油产品的闪点，燃点和自燃点三个指标有密切关系。石油闪点是鉴定石油产品馏分组成和发生火灾危险程度的重要标准。油品越轻闪点越低，着火危险性越大，但轻质油自燃点比重质油自燃点高，因此轻质油不会自燃。对重油来说闪点虽高，但自燃低，着火危险性同样也较大，故罐区不应有油布等垃圾堆放，尤其是夏天，防止油品自燃起火。
（2）易爆性
石油产品易挥发产生可燃蒸气，这些气体和空气混合达到一定浓度，一遇明火都有发生着火、爆炸危险。爆炸的危险性取决于物质的爆炸浓度范围。
（3）易挥发、易扩散、易流淌性。
（4）易产生静电
石油及产品本身是绝缘体，当它流经管路进入容器或在车辆运油过程中，都有产生静电的特性，为了防止静电引起火灾，在油品储运过程中，设备都应装有导电接地设施；装车要控制流速并防止油料喷溅、冲击，尽量减少静电发生。 （5）易受热膨胀性
石油产品受热后，温度上升，体积迅速膨胀，若遇到容器内油品充装过满或管道输油后内部未排空而又无泄压设施，很容易体积膨胀使容器或管件爆破损坏，为了防止设备因油品受热膨胀而受到损坏，装油容器不准充装过满，一般只准充装全容积的85-95%，输油管线上均应装泄压阀。
石油产品是指石油炼制工业中由原油经过一系列石油炼制过程和石油产品精制而得到的各种产品。
石油产品的分类：
通常按其主要用途分为两大类：一类为燃料，如液化石油气、汽油、喷气燃料、煤油、柴油、燃料油等；另一类作为原材料,如润滑油、润滑脂、石油蜡、石油沥青、石油焦、以及石油化工原料等。
精制方法：
1、酸精制
是用硫酸处理油品，可除去某些含硫化合物、含氮化合物和胶质。
2、碱精制
是用烧碱水溶液处理油品，如汽油、柴油、润滑油，可除去含氧化合物和硫化物，并可除去酸精制时残留的硫酸。酸精制与碱精制常联合应用， 故称酸碱精制。
3、脱臭
是针对含硫高的原油制成的汽、煤、柴油，因含硫醇而产生恶臭，硫醇含量高时会引起油品生胶质，不易保存。可采用催化剂存在下，先用碱液处理，再用空气氧化。
4、加氢
是在催化剂存在下于300~425℃,1.5兆帕压力下加氢，可除去含硫、氮、氧的化合物和金属杂质，改进油品的 储存性能和腐蚀性、燃烧性，可用于各种油品。
5、脱蜡
主要用于精制航空煤油、柴油等。油中含蜡，在低温下形成蜡的结晶，影响流动性能，并易于堵塞管道。脱蜡对航空用油十分重要。脱蜡可用分子筛吸附。润滑油的 精制常采用溶剂精制脱除不理想成分，以改善组成和颜色。有时需要脱蜡。
6、白土精制
一般放在精制工序的最后，用白土（主要由二氧化硅和三氧化二铝组成）吸附有害的物质。
7、润滑油
原料主要来自原油的蒸馏，润滑油最主要的性能是粘度、安定性和润滑性。生产润滑油的基本过程实质上是除去原料油中的不理想组分，主要是胶质、沥青质和含硫、氮、氧的化合物以及蜡、多环芳香烃，这些组分主要影响粘度、安定性、色泽。方法有溶剂精制、脱蜡和脱沥青、加氢和白土精制。
8、溶剂精制
是利用溶剂对不同组分的溶解度不同达到精制的目的，为绝大多数的润滑油生产过程所采用。常用溶剂有糠醛和苯酚。生产过程与重整装置的芳香烃抽提相似。
9、溶剂脱蜡
是除去润滑油原料中易在低温下产生结晶的组分，主要指石蜡，脱蜡采用冷结晶法，为克服低温下粘度过大，石蜡结晶太小不便过滤，常加入对蜡无溶解作用的混合溶剂，如甲苯－ 甲基乙基酮，故脱蜡常称为酮苯脱蜡。

Ⅸ 过程工业的特点

工业中的过程控制是指以温度、压力、流量、液位和成分等工艺参数作为被控变量的自动控制。
1）程序是一种计划。它规定了如何处理重大问题以及处理物流、资金流、信息流等的例行办法。也就是说，对处理过程包含哪些工作、涉及哪些部门和人员、行进的路线、各部门及有关人员的责任，以及所需的校核、审批、记录、存贮、报告等等，进行分析、研究和计划，从中找出最简捷的、最有效的和最便于实行的准确方案，要求人们严格遵守。
（2）程序是一种控制标准。
它通过文字说明、格式说明和流程图等方式，把一项业务的处理方法规定得一清二楚，从而，既便于执行者遵守，也便于主管人员进行检查和控制。程序所隐含的基本假设是，管理中的种种问题都是因为没有程序或没有遵守程序而造成的。
（3）程序还是一种系统。
一个复杂的管理程序，例如新产品开发、成本核算等，往往涉及多个职能部门、多个工作岗位、不同的主管人员和专业人员、各种计划、记录、帐簿、报告，以及各种类型的管理活动，例如调研、计划、设计、会审、校核、登帐、核算等等，因而应将其看作是一种系统，用系统观点和系统分析方法来分析和设计程序。从系统的观点来看，一个管理系统的程序化水平，是这个系统“有序”程度的一种标志。