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            專業的v型混合機,三維混合機制造商
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            如何鑒定混合機混合質量好壞標準的檢測手段?

            混合機混合時要求所有參與混合的物料均勻分布;旌蠙C混合的程度分為理想混合、隨機混合和完全不相混三種狀態。各種物料在混合機中的混合程度,取決于待混物料的比例、物理狀態和特性,以及所用混合機的類型和混合操作持續的時間等因素。
              混合機液體的混合主要靠機械攪拌器、氣流和待混液體的射流等,使待混混合機物料受到攪動,以達到均勻混合。攪動引起部分液體流動,流動液體又推動其周圍的液體,結果在混合機溶器內形成循環液流,由此產生的液體之間的擴散稱為主體對流擴散。
              當混合機攪動引起的液體流動速度很高時,在高速液流與周圍低速液流之間的界面上出現剪切作用,從而產生大量的局部性漩渦。這些漩渦迅速向四周擴散,又把更多的液體卷進漩渦中來,在小范圍內形成的紊亂對流擴散稱為渦流擴散。
              混合機攪拌器的運動部件在旋轉時也會對液體產生剪切作用,混合機液體在流經器壁和安裝在混合機容器內的各種固定構件時,也要受到剪切作用,這些剪切作用都會引起許多局部渦流擴散。
              混合均勻度是評定混合機性能的最重要指標。
              一、 粉體混合的含義 粉體混合是二種以上組份在干燥狀態或有少量液體存在下,以外力作用攪混,使其不均一性不斷降低的過程。所謂二種以上組份,可以是不同的物質,也可以是同一物質而有不同的物理特性:如含水率不同、顆粒直徑不同、顏色不同等等。
              粉體混合是一個復雜的隨機過程,混合質量的評估及測定方法一直是困擾著人們的棘手問題。隨著時代的發展,憑人的五官感覺來判定混合均勻度的日子已經過去。用科學的、數量形式來判定混合均勻度,就是粉體混合的定量分析。要做到定量分析,必然要有取樣、檢測、統計分析(數據處理)幾個過程,從而得到一個單一的量值來表達混合物的均勻度。
              二、 取樣 從混合物中某一位置取出少量的物料,叫“取樣”,這少量的物料叫作“觀測樣品”又稱“點樣品”,取樣的位置稱“取樣點”。
              在同一容器內,同一時間水平上,不同取樣點取得的樣品組成這一時間水平上的“樣本”。點樣品的個數即樣本的大小。
              關于樣品的大。涸跐M足檢測需要的量并可能對取樣點周圍物料具有代表性的前提下,樣品越小越好。樣品過大,不僅浪費物料,且對定量分析的正確性不利。
              關于樣品個數多少(即樣本的大。簶悠穫數越多,即樣本越大,定量分析結果越可靠,誤差率越小。但迄今為止,確定最佳樣品個數尚未研究出來。據美國化學工程協學建議,要求5~15個樣品,也有人認為至少需要20個乃至50個樣品。我國習慣上取5~10個樣品。關于取樣點位置,在物料處于靜止狀態下取樣時,取樣點應盡可能均布在物料的各個位置。如果能在混合物的運動流中取樣,則比靜止狀態下取樣所得出分析結果要準確。所以,在條件許可的情況下(如最佳混合時間已經確定),在混合器出口物流中取樣的辦法好。
              三、 檢測 將取得樣品,用化學或物理的方法,測定各組分(尤其是關鍵組分——示蹤物)的含量: X。如果樣品個數是5,則檢測到5個結果:X1;X2;X3;X4;X5。關于檢測方法,應由組分的性質,混合的目的和實際條件來決定。
              四、 統計分析 將上述檢測結果,用統計學的方法,進行計算,得出單一的數值,來評估混合物的混合質量,叫統計分析法。
              1. 算術平均值,又稱樣本均值:X
              X= — Σxi
              式中:n——點樣品數(樣本大。
              Xi——第i個樣品測得的參數。如質量、含水量、顆粒數等。
              2. 方差:σ2
              σ2 = —— Σ(Xi — X)2
              3. 標準偏差,又稱SD(Standard Deviation的縮寫):σ
              σ=√σ2 =√——Σ(Xi – X)2
              在20世紀40年代以前,一直用σ來定義(評估)粉體混合質量,σ值越小,混合越均勻。然而,實踐表明,這一定義在某些情況下很不精確,誤差較大。英國粉體工程權威N.哈恩貝在其專著“工業中的混合過程”(中國石化出版社1991)說過這樣一句話:“……由樣品中得到的實踐方差
             。é2)數值沒有多大價值,除非與極限方差值可以關聯”。
              4. 相對標準偏差,又稱RSD(Relative Standard Deviatio):V V有很多種算法,以下僅提供2個常用算法。
              算法1:V= ×100%
              算法2:V= (×100%)
             
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