立体开启式加热炉

在锂离子电池的制造过程中，有很多东西是必须严格控制的，一是粉尘，二是金属颗粒，三是水分。水分对锂离子电池影响巨大，主要会造成以下不良后果： 1、电解液变质，使电池铆钉生锈。2、电池内部压力过大，爆裂使得电解液喷溅，电池碎片也容易伤人。 3、高内阻(High ACR)，不能进行大电流放电，电池的功率比较低。4、高自放电(HSD)，电池在不使用的情况下，电量也会损耗。5、低容量，电池内部水分过高，损耗了电解液的有效成分，也损耗了锂离子，使得锂离子在电池负极片发生不可逆转的化学反应。6、低循环寿命 7、电池漏液，当电池内部的水分多的时候，电池内部的电解液和水反应，其产物将是气体和氢氟酸，氢氟酸是一中腐蚀性很强的酸，它可以使电池内部的金属零件腐蚀，进而使电池最终漏液。 目前市场上水分含量测定的技术方法最常用的是卡尔费休方法和加热失重方法，由于锂电池行业所测样品含水量极低，加热失重法水分测定仪的精度根本达不到，这种方法被直接排除。卡尔费休方法检测，精度没有问题，但是由于样品本身固体粉末无法溶解，直接进样的方法会污染反应杯和电极，样品也无法检测，因此，采用卡尔费休间接进样的方法，也就是用卡式加热炉（也有叫卡式干燥炉）进样，结合卡尔费休水分测定仪检测就成为目前唯一的可以选择的测量方式。卡式加热炉作为卡尔费休水分测定仪的辅助组成部分，它要求加热后的样品水分挥发后能够无任何残留地进入到卡尔费休水分仪电解池中测量，这对仪器的加热组件，管路组件，密封组件等提出了非常高的要求，长期以来，国产仪器厂家在这一块儿是个空白，被国外公司所垄断，进口仪器价格十分昂贵，在十几万和二十几万之间，日常维护成本也非常高。另外，国内一些卡尔费休水分仪的生产厂家声称自己的产品可以应用在锂电行业，但也仅仅局限于电解液等液体样品，正负极材料，极片等固体样品根本无法检测。早在2011年，在浙江大学，中科院宁波材料所等一批老师的帮助下，我们开始进行卡式加热炉结构设计和材料筛选的工作，经过几年摸索，样机成型，并结合我禾工公司的AKF-3库伦法卡式水分测定仪，组成一套国产的第一台带卡式加热炉的卡尔费休水分测定仪，AKF-BT2015C锂电池水分测定仪客户二次购买率超过60%！锂电市场占有率40%，国产设备占有率100%。 AKF-BT2010C锂电池专用水分测定仪：采用卡尔费休间接进样的方法，用卡式加热炉（也有叫卡式干燥炉）进样，加热后的样品水分挥发后能够无任何残留地进入到卡尔费休水分仪电解池中测量。适用于锂离子动力电池行业正负极材料及其原材料，电解液等，包括磷酸铁锂材料、磷酸铁、钴酸锂、锰酸锂、镍酸锂、三元材料，负极膜片，石墨粉等，同时适用其他不溶解固体材料的测量。 典型用户：钱江锂电科技有限公司（4套）、个旧圣比和实业有限公司（1套）、海门容汇锂业有限公司（2台）、惠州基安比新能源有限公司（1台)、山东临沂杰能新能源（2套）、南阳嘉鹏新能源（1套）、山西中科忻能科技有限公司（2套）、四川南光新能源有限公司（1套）、新乡中科科技公司（1套）、浙江谷神能源（2套）、无锡市明杨电池有限公司（2套）、北京般若涅利（1套）、包头石墨烯材料研究院（1套）、重庆中欣维动力（1套）、贵州赛德丽新能源（1套）......

p/pp　　日前，西北油田采油二厂采油管理三区对加热炉玻璃管液位计法兰改造获得成功。改造后可调节法兰，在更换玻璃管液位计时，既方便快捷，又节约生产成本。/pp　　该采油管理区所管理的231口生产油井均为稠油井，需要安装加热炉加温输送原油。其加热炉玻璃管液位计是便于职工观察水位，及时补水，确保加热炉正常运行。然而，原来加热炉玻璃管液位计法兰均为固定法兰，不便于更换玻璃管液位计，工序繁多麻烦，还易把液位计损坏。尤其在冬季中，玻璃管液位计非常冻裂，更换频次增多。有时，如法兰固定螺丝锈蚀，又要动用电气焊切割，更换起来更费时费力，一次还要增加1000元至2000元的生产成本。/pp　　日前，该采油管理设备技术人员经过潜心研究，把法兰与加热炉结合部增加一个长度约3公分的内丝扣短接，将原来的固定法兰，改造为可以调节法兰。这样，在更换安装玻璃管液位计时可随意调节法兰，既方便快捷，又不会损坏液位计，还不用动用电气焊切割增加生产成本。截止目前，该采油管理区已在18台加热炉改用了这种可调节法兰。下步，全厂667台加热炉将全部推广应用。/ppbr//p

p style="text-indent: 2em "冶金行业一直是我国工业的能源消耗大户，是推进节能降耗的重点行业。高炉热风炉和加热炉等装置是节能降耗的关键环节，因此，其燃烧控制与优化问题一直是国内外专家学者研究和关注的重点。/pp style="text-indent: 2em "11月6日，中国科学院沈阳自动化研究所发布消息，该所一项研究成果，为人工智能技术应用于冶金行业加热炉能耗优化控制提供了新方法。/pp style="text-indent: 2em "据介绍，该所科研团队以加热炉的优化控制为切入点，提出了一种基于迁移学习的加热炉炉温预测算法。实现加热炉的优化控制，首先要克服加热炉生产过程中原料来源多样、生产条件多变、工况波动频繁等难题，对加热炉各个加热区的温度精准预测。同时，还需要满足工况对实时性的要求，对预测算法的计算效率和计算时间等性能指标提出了更高的要求。/pp style="text-indent: 2em "为了应对这些挑战，研究团队设计了基于时间卷积网络和迁移学习技术的多区炉温预测框架，并通过生成对抗网络来提升预测精度，建立了实时的炉温预测模型。实例研究表明，团队所提出的基于迁移学习的炉温预测框架在每个加热区快速建模的基础上都能极大提升预测精度。相关学术成果发表于Sensors，也为人工智能技术应用于冶金行业加热炉能耗优化控制提供了新方法。/pp style="text-indent: 2em "近年来，沈阳自动化所数字工厂研究室依托“中科云翼”工业互联网平台开展了基于工业大数据的人工智能方法研究，取得了一系列高水平研究成果，为人工智能和大数据技术与制造工艺的深度融合提供了理论方法和技术支撑。/ppbr//p