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SDRPSロボットサンプル準備システム

応用:

燃料インテリジェント制御のための自動サンプル前処理の好ましい方法は、石炭と水分、セルフクリーニング、残留物、混合サンプルなしに高度に適応できます。サンプル前処理のすべてのプロセスはパノラマビューにすることができます。

サンディ サンディ

製品記述

申し込み

これは主に、電力、石炭産業、化学産業、冶金、建材、機関、環境産業、大学などの分野での自動石炭サンプル調製に適用できます(オンライン全水分分析システムとプレレベル乾燥システムはオプション)。

規格への適合

GB / T474《石炭の選炭方法》

GB / T19494.2《石炭の機械的サンプリング–パート2石炭のサンプル調製》

GB / T19494.3《石炭の機械的サンプリング–パート3精密測定とバイアステスト》

GB / T12642《産業用ロボットの性能と試験方法》

製品仕様

Item 製品仕様
給餌サイズ ≤100mm
給餌サンプル重量 15-120kg
排出サイズ/重量/数量 総水分サンプル 6mm or 4.75mm ;Weight≥1.25kg;1~2 Pieces
サンプルのバックアップ 3mm or 2.36mm;Weight≥700g;1~2 Pieces
分析サンプル 0.2mmまたは0.25mmまたは0.212mm;重量≥60g; 1〜3個
分割方法 ベルトディバイダー、ロータリーディバイダー
許容差の分割 ≤ 10%
効率化 定放電サンプル間隔:約15分
単一サンプルのサンプル準備時間:約50分
乾燥方法 低温での風の浸透による速乾性
ロボット軸 6軸
粉砕サンプル回収率 ≥98%で
電源要件 AC 380V 50Hz、65KW
外形寸法(L * Wの*のH) 6m×5m×2.8m
推奨されるインストール要件(L * W * H) 7m×8m×3m

 

システムフロー図

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

特徴

  1. プロセス全体が表示され、結果は正確で、制御可能で、信頼性が高く、追跡可能で、代表的なものです。

①6軸ロボットを使用して、サンプルの自動転送とコンテナの洗浄を自動的に完了します。これにより、輸送リンク内の物質の相互汚染と漏れを効果的に回避し、サンプル結果の信頼性を確保できます。

②供給、破砕、分割、粉砕から梱包まで、すべてのリンクに重量監視があり、サンプル重量監視技術のリンク全体に依存して、石炭サンプルコンテナをリアルタイムで洗浄でき、各リンクのサンプル損失率を提供できます、サンプル重量安定性分析;;

③高い回収率:「パーカッシブ」自動粉砕法を採用。サンプル採取にはセルフシンク™技術を採用。 システムパウダーの回収率は98%以上、ふるい分け率は100%でした。 サンプルは代表的なものでした。

④透明なガラスシェルデザインを採用し、サンプル調製の全工程を観察できるため、信頼性が向上します。

  1. 石炭/ 水分適応性no障害物.

①グローバル独自の通気性低温速乾技術と傘回転技術により、破砕・分割・粉砕などのキーリンクが石炭や水分に左右されず、固まりや詰まりがなく、サンプル調製の全工程がスムーズになります。

②水分や湿度の高い石炭については、必要に応じて前段乾燥方式を選択できます。

  1. 無人インテリジェント操作.

①輸入されたプロ用ロボットを使用して、サンプル移送コンテナの洗浄や充填などのアクションを完了します。これにより、システムの移動メカニズムの数が減り、システムの安定性が大幅に向上します。

②ワンキー操作、システムは操作全体を通して自動的に、プロセス全体で人間の介入を排除します。

③耐久性のある部品を使用した破砕/分割/持ち上げ/粉砕装置、長寿命;

④業界初の遠隔制御・診断システム、リアルタイムオンライン監視システムの稼働状況と各モジュールの状況、自動警告、診断、事前保守、システムの故障率の効果的な低減、信頼性の向上。

⑤インテリジェントリマインダー機能(テスト開始/終了リマインダー、障害リマインダー、方向プッシュ)により、無人でタイムリーな検査が可能(外部ネットワークへの接続が必要)

4.モジュラー設計、サンプル 準備 スキームの柔軟性、幅広いアプリケーション。

①モジュラー設計、ロボットはさまざまなニーズに応じてサンプル準備プロセスを調整でき、サンプル準備スキームは柔軟で、さまざまなユーザーニーズを最大限に活用できます。 ;

②ロボット周辺機器はモジュラー設計、便利な分解、メンテナンスを採用しています。

③設置要件を満たすため、わずか56平方メートル(メンテナンススペースを含む、実際の面積は30平方メートル)の狭いエリアをカバーするシステムは、サイトのより多くのユーザーに適用できます。

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