摘要：针对ER316L不锈钢激光填丝焊过程中因送丝不稳定导致的焊缝质量问题,提出了基于光致等离子体发射光谱诊断的在线监测方法,构建了焊缝质量预测模型,对实现焊接过程自适应控制和激光焊接智能化有重要意义。为深入研究激光焊中激光与焊材的相互作用机制,进行了激光自熔焊、激光填丝焊试验,同步采集了光致等离子体的光谱信息,并与TIG焊工艺下的电弧光谱进行了对比分析。结果表明激光自熔焊时光谱由连续谱和强度较弱的FeⅠ636.44 nm、CrⅠ427.48 nm线谱组成;激光填丝焊时辐射光强显著增加,并产生大量CrⅠ谱线;电弧光谱包含大量的ArⅠ、ArⅡ谱线及少量的FeⅠ谱线。根据Boltzmann作图法和Stark展宽法,求得激光填丝焊时光致等离子体电子温度为5024.9 K,电子密度为2.375×10^(16)cm^(-3),满足局部热力学平衡状态。在此基础上,深入探究了激光焊接质量与光谱特征参量的内在联系。结果表明,谱线强度和电子温度与焊缝质量有很强的相关性。当成形良好时,CrⅠ谱线强度数值较高,FeⅠ谱线强度较低,电子温度在小范围内稳态波动;当产生偏丝缺陷时,CrⅠ谱线强度较低,而FeⅠ谱线强度较高,电子温度急剧变化。以平滑去噪处理后的CrⅠ529.83 nm谱线强度、FeⅠ636.44 nm谱线强度和电子温度为输入,构建单隐含层神经网络焊缝质量分类模型,识别成形良好和偏丝缺陷两种状态,测试10次的平均准确率为88%。采用t分布随机邻域嵌入算法对光谱数据进行维数约简,以得到的3维嵌入向量为输入特征,采用同样的神经网络结构进行焊缝质量模式识别,平均准确率为97%。结果表明,对光谱数据进行降维处理得到的特征包含了线谱和连续谱信息,比人为选取的特征线谱更能准确表征焊缝质量。

摘要：目的 对中海油某炼厂催化裂化柴油中絮状悬浮物进行详细分离分析,推测其组成结构、来源及可能的解决方案.方法 开发设计了从油水混合物中分离絮状悬浮物的方案,并使用傅里叶红外光谱、傅里叶变换离子回旋共振质谱等多种手段对悬浮物进行表征.结果 该悬浮物以有机物为主,可在盐酸环境絮凝,经质谱检测其主体为C40～C55 左右的含氮化合物,并表现出明显的人工合成特点.结论 推测该絮状悬浮物为胺类及酰胺类缓蚀剂残留物或同时含有此两类化合物的复配缓蚀剂残留物.该分离分析方法也可用于相似样品的组成分析工作,有助于炼厂排查类似故障原因.