数据:提高欧洲林纸行业生产力的下一波推动力

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森林行业要实现可持续发展,既需要为木材生产建立林地,也需要为社会和环境目的管理林地.林业产品在我们的生活中几乎无处不在,无论是木制房屋、纸张,还是可再生纸类包装.在环境领域,森林通过储存二氧化碳帮助人们应对气候变化,木材作为一种可再生资源,可替代能源中的化石燃料,并替代建筑和包装中的碳密集型材料.而如今,数字化技术的进步正在帮助林纸行业提高可持续性和生产效率.
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欧洲经济的绿色高质量增长离不开创新的解决方案。新的数字技术的使用和数据的激增,除了有助于建立新的经济增长点和就业岗位外,也在改变着企业和决策环境。而将新的数字化技术应用于造纸行业,可以助力整个造纸生态系统的可持续性和增长。在欧洲造纸行业,新的数字技术,例如物联网(IoT)、大数据、人工智能、虚拟现实和区块链等已经越来越频繁地开始用于提高行业的资源效率。
介绍了实验室筛选设备、洗浆用水、取浆量以及硫代硫酸钠浓度等因素对蒸煮浆卡伯值检测的影响.结合实际操作经验,合理地选择实验室筛选设备、取浆量,规范地使用洗浆用水、硫代硫酸钠,能够提高蒸煮浆卡伯值检测的准确度和精确度,更好地指导生产操作和工艺调整.
9月25-26日,“2021纤维资源绿色高效利用暨制浆新技术研讨交流会”在济南西城泉盈酒店举行。会议由生物基材料与绿色造纸国家重点实验室与中华纸业杂志社联合主办,山东杰锋机械制造有限公司、轻工生物基产品绿色技术省部共建协同创新中心、制浆造纸科学与技术教育部重点实验室承办,获得了维美德(中国)有限公司、济南圣泉集团股份有限公司、湖南正达纤科机械制造有限公司、南京磬海商贸有限公司、山东利丰机械有限公司、廊坊亚松矿业机械有限公司等单位的支持。
采用科学知识图谱与传统计量分析相结合的方法,应用CiteSpace软件的机构和作者合作网络分析,对中国制浆造纸工业的相关学者和机构进行可视化分析,并借助CNKI数据库自带的分析工具对构成学科基础的重要文献进行计量分析,在此基础上具体呈现中国制浆造纸工业在近四十年发展的现状、特征与存在的问题,进而探寻未来发展的可能思路.
在“工业4.0”的大背景下,“维护4.0”的概念应运而生,即利用“工业4.0”时期的诸多数字化新技术、新理念优化工厂的维护环节,提高运行和维护效率。斯凯孚是全球轴承、密封件和润滑系统的开发、设计和制造商,随着数字化的发展,斯凯孚也正在致力于为数字化工厂的建设贡献力量。本文作者Patrick Kuster主要负责斯凯孚(SKF)在北欧和中欧地区的预测性维护产品的业务开发,在数据、分析和数字孪生技术方面拥有超过20年的经验。Eitan Vesely负责斯凯孚技术的市场战略和战略伙伴关系。他们凭借斯凯孚多年的工
汉麻纤维是一种古老的天然纤维素纤维之一,其特殊的物理结构及化学性能具有极高的研究和应用价值,常被学者以多种加工方式加以研究与开发.水刺技术在非织造布生产领域具有流程短、工艺简单、无污染及产品多样性等特点,得到了很好的发展,是一个朝阳的行业.水刺工艺复合加工是非织造行业生产高性能和高功能性产品的一种常见方式.本论文通过汉麻纸与Lyocell纤维非织造布采用水刺工艺对以上两种材料进行水刺复合,并对复合材料的抑菌性能、物理性能及结构进行了分析.该复合材料具有良好的抑茵性、断裂强度和吸湿扩散性;同时,具有特殊的两
改革开放以后,中国造纸工业凭借产能的快速增长,已成为全球产销量第一的造纸大国。与之相比,我国造纸装备制造行业起步较慢,受工艺、技术、原材料等因素影响,发展速度远不及造纸业,特别是后加工的切纸机设备起步更晚,直到21世纪初期,国内都还没有一家成型的切纸机企业。就是在这样的差距下,自2004年创业以来,长江机械凭借自身的科研团队和稀少的资源条件,研发出了中国第一台CHM1400高速精密卷筒纸分切机。
长期以来,资源利用效率一直是造纸业的核心问题.造纸行业致力于利用树木的每一部分材料,开发从纤维到木质素的所有利用方式.在造纸行业,资源效率主要体现在两方面,第一是运营效率,即降低水资源和能源的使用、提高生产管理效率等,第二是材料效率,即尽可能地利用树木的不同部分获得最大价值.rn欧洲的造纸行业具有内在的循环性.欧洲消费的纸张和纸板有72%是可回收利用的,回收纤维继续用于造纸,而新鲜的原生纤维源自大自然本身,并保持可再生性.很多人认为,只有回收纤维造纸才符合循环经济发展,实则不然,原生纤维也是循环经济的重要
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针对现有并行拆卸线对各拆卸线任务定义不明确且数学模型均为概念模型,考虑站间操作者不同,构建以最小化工作站数目、机器人数量、拆卸成本和空闲时间均衡指标为优化目标的并行拆卸线平衡问题的混合整数规划模型.提出适应该问题的改进头脑风暴优化算法,该算法通过双层编码构造可行拆卸序列,离散化原始操作,设计单个个体和2个个体产生机制的变异交叉方式.为了增加种群个体的多样性,设计四点交叉的操作策略.针对优化目标的多重性,引入Pareto解集思想和拥挤距离筛选多目标非劣解.应用CPLEX和LINGO求解小规模算例精确解,与算
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