报告在写作方面，是有着极为复杂、详细的写作技巧，很多朋友对报告写作流程与技巧，并不是很了解，以下是小编收集整理的《信号处理实验实验报告》，希望对大家有所帮助。
第一篇：信号处理实验实验报告
语音信号处理实验报告要求
实验一：
1.简述本次试验的目的，关于基音周期的理论;
2.使用相关法的同学，给出程序的同时要说明所使用语音段的长度(短时平稳性)，解释怎样在matlab中实现三电平削波(for...end循环和if elseif else end判决的使用)。给出清浊音两组截取后的语音信号波形图、三电平削波后的信号图、自相关计算后的信号图。然后根据自相关信号图上最大峰值和次峰值之间的间隔点数，计算出基音周期和基音频率;
3.使用倒谱法的同学，要解释分帧后加窗的方法，给出清浊音其中各一帧的语音信号波形图，和计算后的倒谱图。并根据倒谱图上对应基音周期处的峰值的位置，给出基音周期。4.使用简化逆滤波的同学，要说明切比雪夫2型低通滤波器的使用方法(cheby
2、freqz两个函数的使用方法、参数意义)，给出低通滤波后的信号波形图、5倍抽取后的波形图、自相关计算后信号波形图、5倍插值后的信号波形图，根据浊音内插后的信号图上最大峰值和次峰值之间的间隔点数计算基音周期;5.比较所选用的两种方法的结果。
实验二：
1.给出倒谱法的程序，解释汉明窗宽度的选取要求(书上有简单解释)，解释怎样实现倒谱窗的matlab编程方法和倒谱窗宽度的选取(男女生有一定的差别)，给出加窗后的信号波形图、对数谱图、倒谱图、加窗后的信号频谱图，给出三个共振峰的估值。
2.给出LPC谱估计程序，不同LPC阶数时的LPC谱图，在n=?时，学生自己估计的前三个共振峰的值。
实验三：
给出录音的内容，判断结果。解释端点检测的原理、MFCC系数的说明和DTW算法的简单原理(参考书上都有比较详细的解释)。识别的结果的表格和识别的结果正确率(正确的数目，错误的数目，正确率)。考虑一下识别错误的原因(录音的效果?端点检测算法的可靠性?DTW算法的可靠性?等)
第二篇：数字信号实验报告（大全）
科目：
数字信号处理
姓名：
殷超宇
班级：
14060142 学号：
1406014226
实验题目：Z Z 变换及离散时间系统分析
指导教师：
张志杰
分数：
一
实验题目：
Z 变换及离散时间系统分析
二
实验目的：
1、通过本实验熟悉 Z 变换在离散时间系统分析中的地位和作用。
2、掌握并熟练使用有关离散系统分析的 MATLAB 调用函数及格式，以深入理解离散时间系统的频率特性。
三
实验内容：
给定系统 ) 8 .0 /( 2 .0 ) (2 z z H ，编程并绘出系统的单位阶跃响应 y(n),频率响应 ) e (jwH ，并给出实验数据与代码。
四
参考代码：
详见《数字信号处理上机实验指导》(班群里有)
五
实验代码(代码从 B MATLAB )
软件复制粘贴于此处，教师检查重点): :
clear;
x=ones(100);% x(n)=1,n=1~100;
t=1:100;% t 用于后面的绘图;
b=[0,0,-0.2]; % 形成向量 b;
a=[1,0,0.8]; % 形成向量 a;
y=filter(b,a,x);% 求所给系统的阶跃响应;
plot(t,y,"k-"); grid on;
ylabel(" y(n)")
xlabel("n")
六
实验数据(图像或表格复制粘贴于此处，教师检查重点)：
七
实验心得与收获(可手写)：
a,b 两个向量转化成符合的格式。这是一个震荡衰减的信号，信号越来越弱，通过实验，对 matlab 的使用，有了进一步的了解。
第三篇：随机信号分析实验报告
H a ar r b bi in n
I In ns st ti it t u ut te e
o of f
T Te ec ch h n no o l lo og gy y
实 验 报 告 告
课程名称:
随机信号分析
院
系：
电子与信息工程学院
班
级：
姓
名:
学
号：
指导教师:
实验时间:
实验一 、各种分布随机数得产生
(一) 实验原理 1、、均匀分布随机数得产生原理 产生伪随机数得一种实用方法就是同余法,它利用同余运算递推产生伪随机数序列.最简单得方法就是加同余法
为了保证产生得伪随机数能在[0,1]内均匀分布,需要M为正整数，此外常数 c 与初值 y0 亦为正整数。加同余法虽然简单,但产生得伪随机数效果不好。另一种同余法为乘同余法,它需要两次乘法才能产生一个[0，1]上均匀分布得随机数
ﻩ ﻩﻩ
式中,a为正整数。用加法与乘法完成递推运算得称为混合同余法,即
ﻩﻩ
ﻩ用混合同余法产生得伪随机数具有较好得特性,一些程序库中都有成熟得程序供选择。
常用得计算语言如 Basic、C与 Matlab 都有产生均匀分布随机数得函数可
以调用，只就是用各种编程语言对应得函数产生得均匀分布随机数得范围不同，有得函数可能还需要提供种子或初始化。
Matlab提供得函数rand()可以产生一个在[0,1]区间分布得随机数，rand(2,4)则可以产生一个在[0,1]区间分布得随机数矩阵,矩阵为2行4列。Matlab 提供得另一个产生随机数得函数就是 random(’unif’,a,b，N，M),unif 表示均匀分布,a与b就是均匀分布区间得上下界,N与M分别就是矩阵得行与列。
2、、随机变量得仿真 根据随机变量函数变换得原理,如果能将两个分布之间得函数关系用显式表达,那么就可以利用一种分布得随机变量通过变换得到另一种分布得随机变量。
若X就是分布函数为 F(x)得随机变量,且分布函数 F(x)为严格单调升函数,令Y=F(X),则 Y 必为在[0，1]上均匀分布得随机变量.反之,若 Y 就是在[0,1]上均匀分布得随机变量,那么 即就是分布函数为 FX(x)得随机变量。式中 F X1 ( ) 为F X ( ) 得反函数.这样,欲求某个分布得随机变量,先产生在[0,1]区间上得均匀分布随机数,再经上式变换，便可求得所需分布得随机数。
3、高斯分布随机数得仿真 广泛应用得有两种产生高斯随机数得方法，一种就是变换法,一种就是近似法.如果X1,X2 就是两个互相独立得均匀分布随机数,那么下式给出得 Y1,Y2
便就是数学期望为 m,方差为得高斯分布随机数，且互相独立，这就就是变换法。
另外一种产生高斯随机数得方法就是近似法.在学习中心极限定理时，曾提到 n 个在[0,1]区间上均匀分布得互相独立随机变量 Xi (i=1，2…，n),当n足够大时,其与得分布接近高斯分布.当然,只要 n 不就是无穷大，这个高斯分布就是近似得。由于近似法避免了开方与三角函数运算，计算量大大降低。当精度要求不太高时，近似法还就是具有很大应用价值得.4、、各种分布随机数得仿真 有了高斯随机变量得仿真方法，就可以构成与高斯变量有关得其她分布随机变量,如瑞利分布、指数分布与分布随机变量。
( 二)
实验目得 在很多系统仿真得过程中,需要产生不同分布得随机变量。利用计算机可以很方便地产生不同分布得随机变量，各种分布得随机变量得基础就是均匀分布得随机变量.有了均匀分布得随机变量，就可以用函数变换等方法得到其她分布得随机变量。
( 三) 实验结果
附:源程序 subplot(2,2，1);
x=random(’unif’，2，5，1，1024); plot(x); title(’均匀分布随机数’) subplot(2，2，2); G1=random(’Normal',0,1,1，20000); plot(G1); title(’高斯分布随机数’) subplot(2，2,3); G2=random("Normal’,0,1,1,20000); R=sqrt(G1、*G1+G2、*G2); plot(R); title(’瑞利分布随机数’) subplot(2，2,4); G3=random("Normal’,0,1,1,20000); G4=random("Normal’，0,1,1,20000); X=G1、*G1+G2、*G2+G3、*G3+G4、*G4; plot(X); title("x^2 分布随机数')
实验 二 、随机变量检验 (一) 实验 原理 1、均值得计算 在实际计算时,如果平稳随机序列满足各态历经性，则统计均值可用时间均值代替。这样，在计算统计均值时,并不需要大量样本函数得集合，只需对一个样本函数求时间平均即可。甚至有时也不需要计算 N 时得极限,况且也不可能。通常得做法就是取一个有限得、计算系统能够承受得 N 求时间均值与时间方差。根据强调计算速度或精度得不同,可选择不同得算法。
设随机数序列{}，一种计算均值得方法就是直接计算下式中,xn 为随机数序列中得第 n 个随机数。
另一种方法就是利用递推算法，第n次迭代得均值也亦即前 n 个随机数得均值为迭代结束后,便得到随机数序列得均值 m m N
递推算法得优点就是可以实时计算均值,这种方法常用在实时获取数据得场合。
当数据量较大时,为防止计算误差得积累,也可采用式中,m1 就是取一小部分随机数计算得均值.2、方差得计算 计算方差也分为直接法与递推法。仿照均值得做法
方差得递推算法需要同时递推均值与方差 m mnx mn n n n 1 11( )
迭代结束后，得到随机数序列得方差为
其它矩函数也可用类似得方法得到.3、统计随机数得概率密度直方图 假定被统计得序列得最大值与最小值分别为 a 与 b。将区间等分 M(M 应与被统计得序列得个数 N 相适应，否则统计效果不好。)份后得区间为,，… ， ,… , 。用，表示序列得值落在区间里得个数,统计序列得值在各个区间得个数,,则就粗略地反映了随机序列得概率密度得情况.用图形方式显示出来就就是随机数得概率密度直方图.(二)
实验目得 随机数产生之后,必须对它得统计特性做严格得检验。一般来讲,统计特性得检验包括参数检验、均匀性检验与独立性检验等.事实上,我们如果在二阶矩范围内讨论随机信号,那么参数检验只对产生得随机数一、二阶矩进行检验。我们可以把产生得随机数序列作为一个随机变量,也可以瞧成随机过程中得一个样本函数。不论就是随机变量还就是随机过程得样本函数，都会遇到求其数字特征得情况，有时需要计算随机变量得概率密度直方图等.(三)
实验结果
附：源程序 subplot(2,2，1); x=random("unif",2，5,1,1024); hist(x,2:0、2：5); title(’均匀分布随机数直方图’); s1=0 for n1=1:1024
s1=x(n1)+s1; end Mean1=s1/1024; t1=0 for n1=1:1024
t1=(x(n1)—Mean1)^2+t1; end Variance1=t1/1024; subplot(2,2，2); G1=random(’Normal",0，1,1，20000); hist(G1，—4:0、2:4); title("高斯分布随机数直方图’); s2=0 for n2=1：20000
s2=G1(n2)+s2; end Mean2=s2/20000; t2=0 for n2=1：20000
t2=(G1(n2)-Mean2)^2+t2; end Variance2=t2/20000; subplot(2，2,3); G2=random(’Normal’,0，1，1,20000); R=sqrt(G1、*G1+G2、*G2); hist(R,0:0、2:5); title("瑞利分布随机数直方图’); s3=0 for n3=1：20000
s3=R(n3)+s3; end Mean3=s3/20000; t3=0 for n3=1：20000
t3=(R(n3)—Mean3)^2+t3; end Variance3=t3/20000; subplot(2,2，4); G3=random(’Normal"，0,1，1,20000); G4=random("Normal",0,1,1，20000); X=G1、*G1+G2、*G2+G3、*G3+G4、*G4; hist(X，0：0、5：30); title("x^2 分布随机数直方图’) s4=0 for n4=1:20000
s4=X(n4)+s4; end Mean4=s4/20000; t4=0 for n4=1:20000
t4=(X(n4)-Mean4)^2+t4; end 实验 三、中心极限定理得验证 ( 一)
实验 原理 如果 n 个独立随机变量得分布就是相同得,并且具有有限得数学期望与方差，当 n 无穷大时，它们之与得分布趋近于高斯分布。这就就是中心极限定理中
得一个定理。
我们以均匀分布为例，来解释这个定理。若 n 个随机变量 Xi (i=1，2，…,n)都为[0,1]区间上得均匀分布得随机变量,且互相独立，当 n 足够大时，其与得分布接近高斯分布。
( 二)
实验目得 利用计算机产生均匀分布得随机数。对相互独立得均匀分布得随机变量做与,可以很直观瞧到均匀分布得随机变量得与,随着做与次数得增加分布情况得变化，通过实验对中心极限定理得进行验证。
( ( 三)
实验结果
分析:随n取值得增大，均匀分布随机序列求与得图形越发接近于高斯分布。
附：源程序 X0=random('unif",0,1，1,1024); X1=random(’unif’,0,1，1，1024);
X2=random('unif",0,1,1，1024); X3=random('unif'，0,1,1,1024);
X4=random("unif'，0，1，1，1024);
X5=random(’unif’，0，1,1,1024);
X6=random(’unif",0,1，1,1024); X7=random(’unif’,0,1，1,1024);
X8=random('unif"，0，1，1,1024);
X9=random(’unif’,0,1,1,1024); G=random("normal",0，1，1，1024);
Y1=X0+X1+X2+X3+X4;
Y2=X0+X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8+X9;
subplot(2,2,1); hist(X0,0:0、2：2);
title("均匀分布随机数直方图’)
subplot(2，2,2); hist(Y1,0：0、2：6);
title(’五个均匀分布之与随机数直方图") subplot(2,2,3); hist(Y2，0：0、2：8);
title(’十个均匀分布之与随机数直方图") subplot(2，2，4); hist(G,-4：0、2:4); title("高斯分布随机数直方图")
实验 四、中心极限定理得验证 ( 一)
实验 原理 在实际应用中，我们可以把产生得随机数序列瞧成随机过程中得一个样本函数。如果平稳随机序列满足各态历经性,则统计自相关序列可用时间自相关序列
代替。当数据得样本数有限时,也只能用有限个数据来估计时间自相关序列,统计自相关序列得估值。若各态历经序列X(n)得一个样本有 N 个数据,由于实序列自相关序列就是对称得，自相关函数得估值为
( 二) 实验目得 在随机信号理论中,自相关函数就是非常重要得概念。在实际系统仿真中也会经常计算自相关函数.通过本试验学生可以亲自动手计算自相关函数,加深对概念得理解，并增强实际动手能力. (三) ) 实验结果
分析：分别生成均值为 0 与1，方差为 1 得高斯随机数,由图形可以明显瞧出两者自相关函数得差异。
附:源程序 N=256; xn=random(’norm'，0,1,1，N); Rx=xcorr(xn,'biased"); m=-N+1：N-1; subplot(2,1，1); plot(m,Rx); title("均值为0，方差为1得高斯分布得自相关函数'); axis([—N N—1 —0、5 1、5]); N=256; xn=random(’norm’,1,1，1，N); Xk=fft(xn,2*N); Rx=ifft((abs(Xk)、^2)/N); m=-N:N—1; subplot(2，1，2); plot(m，fftshift(Rx)); title(’均值为 1,方差为 1 得高斯分布得自相关函数’); axis([-N N—1 -0、5 1、5]); 实验五 、功率谱密度 ( 一) 实验 原理 一般把平稳随机序列得功率谱定义为自相关序列得傅里叶变换。如果自相关序列就是周期序列, X(n)得功率谱与自相关序列得关系为
ﻩ 与实平稳过程一样,实平稳序列得功率谱也就是非负偶函数,即
可以证明，功率谱还可表示为
当 X(n)为各态历经序列时,可去掉上式中得统计均值计算,将随机序列 X(n)用它得一个样本序列 x(n)代替。在实际应用中，由于一个样本序列得可用数据个数 N 有限,功率谱密度也只能就是估计
式中，X( x(n)得傅里叶变换.这就是比较简单得一种估计方法,这种功率谱密度得估计方法称为周期图方法。如果直接利用数据样本做离散傅里叶变换,可得到 X( FFT 算法实现,所以得到了广泛得应用。
( 二)实验目得 在随机信号理论中，功率谱密度与自相关函数一样都就是非常重要得概念.在实际系统仿真中也会经常计算。通过本试验学生可以亲自动手,加深对概念得理解，并增强实际动手能力。
( 三)实验结果
附:源程序 N=256; x1=random("normal’,0,1，1,N); Sx1=abs(fft(x1)、^2)/N; subplot(2,1,1); plot(10*log10(Sx1)); title("均值为0,方差为 1 得高斯分布得功率谱密度'); xlabel(’f/Hz’) ylabel("Sx1/dB’)
x2=random(’normal"，1,1,1,N); Sx2=abs(fft(x2)、^2)/N; subplot(2，1,2); plot(10*log10(Sx2)); title("均值为 1，方差为 1 得高斯分布得功率谱密度’); xlabel(’f/Hz')
ylabel("Sx2/dB') 实验 六、随机信号经过 线性系统前后信号仿真
(一) ) 实验原理
需要先仿真一个指定系统,再根据需要仿真输入得随机信号，然后使这个随机信号通过指定得系统.通过对实际系统建模， 计算机可以对很多系统进行仿真。在信号处理中,一般将线性系统分解为一个全通放大器(或衰减器)与一个特定频率响应得滤波器。由于全通放大器可以用一个常数代替,因此线性系统得仿真往往只需设计一个数字滤波器。滤波器设计可采用 MATLAB 提供得函数，也可
利用相应得方法自行设计。MATLAB提供了多个设计滤波器得函数,可以很方便地设计低通、带通、高通、多带通、带阻滤波器。
( ( 二)实验 目得
系统仿真就是信号仿真处理得一个重要部分，通过该实验要求学生掌握系统仿真得基本概念,并学会系统得仿真方法。
( ( 三) ) 实验 结果
1、低通滤波器
2、带通滤波器
3、高通滤波器 4、多带通滤波器
5、带阻滤波器
附：源程序 1、X(n)
N=2000;fs=400; Nn=random("normal',0,1,1，N); t=(0：N—1)/fs; fi=random(’unif’,0,1,1,2)*2*pi; xn=sin(2*pi*50*t+fi(1))+Nn; Rx=xcorr(xn，"biased’); m=—N+1:N-1; Sx=abs(fft(xn)、^2)/N; f=(—N/2:N/2-1)*fs/N; subplot(211),plot(m，Rx); xlabel(’m’)
ylabel("Rx(m)’) title(’xn 得自相关函数"); subplot(212),plot(f,fftshift(10*log10(Sx(1:N)))); xlabel(’f/Hz") ylabel("Sx/dB") title(’xn 得功率谱密度’); 2、
低通滤波器 h=fir1(100,0、4); H=fft(h,2*N); HW=abs(H)、^2; Rx=xcorr(xn，’biased'); Sx=abs(fftshift(fft(xn，2*N))、^2)/(2*N); Sy=Sx、*HW; Ry=fftshift(ifft(Sy));
f=(-N：N—1)*fs/(2*N); m=(—N:N-1); subplot(311);plot((-N:N—1)/N，fftshift(abs(HW(1:2*N)))); title('低通滤波器"); subplot(312)，plot(m,Ry); xlabel("m") ylabel("Ry(m)') title(’xn 经低通滤波器得自相关函数’); subplot(313),plot(f，fftshift(10*log10(Sy(1:2*N)))); axis([—200 200 —20 20]); xlabel("f/Hz’) ylabel('Sy/dB") title('xn 经低通滤波器得功率谱密度"); 3、带通滤波器 h=fir1(100，[0、1 0、5]); H=fft(h，2*N); HW=abs(H)、^2; Rx=xcorr(xn，"biased"); Sx=abs(fftshift(fft(xn,2*N))、^2)/(2*N); Sy=Sx、*HW; Ry=fftshift(ifft(Sy)); f=(-N:N-1)*fs/(2*N); m=(-N:N—1); subplot(311);plot((—N:N-1)/N,fftshift(abs(HW(1:2*N)))); title(’带通滤波器"); subplot(312)，plot(m,Ry); xlabel(’m") ylabel(’Ry(m)’) title("xn 经带通通滤波器得自相关函数"); subplot(313)，plot(f,fftshift(10*log10(Sy(1：2*N)))); axis([—200 200 -20 20]); xlabel(’f/Hz") ylabel("Sy/dB’) title(’xn 经带通滤波器得功率谱密度’); 4、高通滤波器 h=fir1(100,0、6,’high’); H=fft(h,2*N); HW=abs(H)、^2; Rx=xcorr(xn,"biased"); Sx=abs(fftshift(fft(xn,2*N))、^2)/(2*N); Sy=Sx、*HW; Ry=fftshift(ifft(Sy)); f=(-N:N-1)*fs/(2*N); m=(—N:N—1);
subplot(311);plot((-N：N—1)/N,fftshift(abs(HW(1:2*N)))); title('高通滤波器"); subplot(312)，plot(m,Ry); xlabel("m’) ylabel(’Ry(m)") title('xn 经高通通滤波器得自相关函数’); subplot(313),plot(f,fftshift(10*log10(Sy(1:2*N)))); axis([-200 200 —20 20]); xlabel("f/Hz’) ylabel("Sy/dB") title('xn 经高通滤波器得功率谱密度'); 5、多带通滤波器 h=fir1(100,[0、1,0、3，0、5,0、7]); H=fft(h，2*N); HW=abs(H)、^2; Rx=xcorr(xn,'biased’); Sx=abs(fftshift(fft(xn,2*N))、^2)/(2*N); Sy=Sx、*HW; Ry=fftshift(ifft(Sy)); f=(—N:N—1)*fs/(2*N); m=(—N：N-1); subplot(311);plot((—N:N—1)/N,fftshift(abs(HW(1:2*N)))); title(’多带通滤波器’); subplot(312),plot(m,Ry); xlabel('m’) ylabel("Ry(m)")
title("xn 经多带通通滤波器得自相关函数"); subplot(313),plot(f,fftshift(10*log10(Sy(1：2*N)))); axis([-200 200 —20 20]); xlabel(’f/Hz")
ylabel("Sy/dB’)
title(’xn 经多带通滤波器得功率谱密度"); 6、带阻滤波器 h=fir1(100,[0、1,0、4],’stop’); H=fft(h，2*N); HW=abs(H)、^2; Rx=xcorr(xn,’biased"); Sx=abs(fftshift(fft(xn，2*N))、^2)/(2*N); Sy=Sx、*HW; Ry=fftshift(ifft(Sy)); f=(—N:N-1)*fs/(2*N); m=(-N：N—1); subplot(311);plot( (—N：N-1)/N,fftshift(abs (HW(1:2*N))));
title("带阻滤波器"); subplot(312),plot(m，Ry); xlabel(’m’)
ylabel("Ry(m)’) title(’xn 经带阻滤波器得自相关函数'); subplot(313)，plot(f,fftshift(10*log10(Sy(1:2*N)))); axis([-200 200 -20 20]); xlabel('f/Hz") ylabel("Sy/dB") title("xn 经带阻滤波器得功率谱密度");
第四篇：热处理实验报告
篇一:钢得热处理实验报告 钢得热处理实验报告 一、实验目得 1、了解热处理对材料性能得影响 2、了解在相同得热处理状态下材料成分对材料性能得影响 3、了解用显微镜观察金相得制样过程 二、仪器材料 箱式电炉(sx2—4-10、sx—4-10)、硬度测试仪(hr—150a)、30 钢、t10 钢、砂轮(砂纸) 三、实验过程 1)、金相得制备 将一小块金属材料用金相砂纸磨光后进行抛光,去除金相磨面由细磨所留下得细微磨痕及表面变形层,使磨面成为无划痕得光滑镜面,然后用侵蚀剂进行腐蚀，以使组织被显示出来，这样就得到了一块金相样品。
2)、钢得热处理淬火与正火 钢得淬火：淬火就就是将钢加热到相变温度以上，保温后放入各种不同得冷却介质中( v 冷应大于v临 ),以获得马氏体组织。钢经淬火后得组织由马氏体及一定数量得残余奥氏体所组成。
步骤为:加热前先对试样进行硬度测定(为便于比较，一律用洛氏硬度测定);再将试样放入箱式电炉中,t10 钢在770℃左右,30 钢在860℃左右分别均匀加热 15 分钟;然后迅速在水中冷却,并不断搅拌.将淬火后得试样用砂轮磨平，并测出硬度值(hrc)填入表 1 中。
钢得正火:钢加热到 ac3 (亚共析钢)或ac1(过共析钢)以上30~50℃以上,保温适当时间后,在自由流动得空气中冷却得热处理工艺。
步骤为:加热前先对试样进行硬度测定(为便于比较,一律用洛氏硬度测定)。再将试样放入箱式电炉中,t10 钢在 770℃左右，30 钢在 860℃左右分别均匀加热 15 分钟,后在空气中缓慢冷却。将正火后得试样用砂轮磨平，并测出硬度值(hrc)填入表 2 中。
四、结果及讨论 1、为什么淬火处理后得硬度值比正火处理后得高? 答:因为淬火冷却速度比正火冷却速度快,由过冷奥氏体得连续冷却转变图像可知淬火后得到得就是马氏体组织,而正火后得到得组织主要就是珠光体.马氏体比珠光体晶粒度细晶界面多，使得晶体得位错滑移阻力增大，从而硬度提高。
2、在相同得热处理状态下不同得材料成分对钢得硬度得影响? 答：钢得硬度与钢得含碳量有关。30 钢就是亚共析钢,热处理后室温下得组织为铁素体与珠光体,而 t10 钢为过共析钢，热处理后室温下得组织为珠光体与渗碳体.渗碳体就是脆硬相硬度比铁素体高，所以在相同得热处理状态下 t10 得硬度比 30 钢高。
五、结论 1、不同得热处理对材料得性能影响不同。
2、不同材料成分得钢在相同得热处理状态下性能不同。篇二：金属材料及热处理实验报告 金属材料及热处理实验报告 学 院: 高等工程师学院专业班级：
冶金 e111 姓
名：
学
号：
杨泽荣
41102010 2014 年 6 月 7 日 45 号钢 300℃回火后得组织观察及洛氏硬度测定 目录 一、实验目得 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、
、1 二、实验原理 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1 1.加热温度得选择 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、1 2、保温时间得确定 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、2 3、冷却方法 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、3 三、实验材料与设备 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 1.实验材料 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 2、实验设备 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 四、实验步骤 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 1.试样得热处理 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 1.1淬火 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、4 1、2 回火 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5 2、试样硬度测
定 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5 3、显微组织观察与拍照记录 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5 3、1样品得制备 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、5 3、2 显微组织得观察与记录 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、6 五、实验结果与分析 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、6 1.样品硬度与显微组织分析、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、6 2、淬火温度、淬火介质对钢组织与性能得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、6 2.1 淬火温度得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、6 2、2 淬火介质得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、7 3 回火温度对钢组织与性能得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、7 3.1 回火温度对45 钢组织得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、7 3、2 回火温度对 45 钢硬度与强度得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、7 4 合金元素对钢得淬透性、回火稳定性得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、8 4.1合金元素对钢得淬透性得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、8
4、2 合金元素对钢得回火稳定性得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、9 5 碳含量对钢得淬硬性得影响 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、9 六、结论 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、9 参考文献 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、9 一、实验目得 1.掌握碳钢得常用热处理(淬火及回火)工艺及其应用。
2、研究加热条件、保温时间、冷却条件与钢性能得关系。
3、分析淬火及回火温度对钢性能得影响。
4、观察钢经热处理后得组织,熟悉碳钢经不同热处理后得显微组织及形态特征.5、了解金相照相得摄影方法，培养学生独立分析问题与解决问题得能力.二、实验原理 钢得热处理就就是利用钢在固态范围内得加热、保温与冷却,以改变其内部组织,从而获得所需要得物理、化学、机械与工艺性能得一种操作.一般热处理得基本操作有退火、正火、淬火、回火等。
进行热处理时,加热温度、保温时间与冷却方式就是最重要得三个基本工艺因素。正确选择这三者得规范,就是热处理成功得基本保证。
1、加热温度得选择 1) 退火加热温度
一般亚共析钢加热至 ac3+(20—30)℃(完全退火);共析钢与过共析钢加热至 ac1 +(20-30)℃(球化退火),目得就是得到球状渗碳体，降低硬度，改善高碳钢得切削性能。
2) 正火加热温度
一般亚共析钢加热至 ac3 +(30—50)℃;过共析钢加热至accm +(30—50)℃,即加热到奥氏体单相区。退火与正火得加热温度范围选择见图 2、1.3) 淬火加热温度
一般亚共析钢加热至 ac3+(30—50)℃;共析钢与过共析钢加热至ac1+(30-50)℃,见图 2、2。
钢得成分,原始组织及加热速度等皆影响到临界点得位置。在各种热处理手册或材料手册中,都可以查到各种钢得热处理温度。热处理时不能任意提高加热温度,因为加热温度过高时，晶粒容易长大,氧化、脱碳与变形等都会变得比较严重。各种常用钢得工艺规范见表2、1.4) 回火温度得选择
钢淬火后都要回火，回火温度决定于最终所要求得组织与性能(常常就是根据硬度得要求)。按加热温度高低回火可分为三类: 图 2、2 淬火得加热温度范围图 2、1 退火与正火得加热温度范围 表 2、1 常用钢得工艺规范 a。
低温回火
在 150-250℃得回火称为低温回火,所得组织为回火马氏体,硬度约为hrc60。其目得就是降低淬火应力,减少钢得脆性并保持钢得高硬度。低温回火常用于高碳钢得切削刀具、量具与滚动轴承件.b.中温回火
在 350—500℃得回火称为中温回火，所得组织为回火屈氏体，硬度约为hrc40—48。其目得就是获得高得弹性极限,同时有高得韧性。主要用于含碳 0、5—0、8%得弹簧钢热处理.
c.高温回火
在 500—650℃得回火称高温回火，所得组织为回火索氏体，硬度约为 hrc25—35.其目得就是获得既有一定强度、硬度,又有良好冲击韧性得综合机械性能。所以把淬火后经高温回火得处理称为调质处理，用于中碳结构钢. 2、保温时间得确定 为了使工件内外各部分温度约达到指定温度,并完成组织转变，使碳化物溶解与奥氏体成分均匀化,必须在淬火加热温度下保温一定得时间。通常将工件升温与保温所需时间算在一起，统称为加热时间。
热处理加热时间必须考虑许多因素,例如工件得尺寸与形状,使用得加热设备及装炉量,装炉时炉子温度、钢得成分与原始组织,热处理得要求与目得等等.1) 退火、正火保温时间
实际工作中多根据经验大致估算加热时间。一般规定,在空气介质中,升到规定温度后得保温时间,对碳钢来说,按工件厚度或直径每毫米需一分钟到一分半钟估算;合金钢按每毫米二分钟估算。在盐浴炉中,保温时间则可缩短 1—2倍。
2) 淬火加热保温时间按下列经验公式估算: t???k?h 式中t-保温时间(min); α—加热系数(min/mm)
(见表 2、2); k—工件装炉方式修正系数(一般 k = 1~1、5); h—工件有效厚度(mm)(尺寸最小部位)。表 2、2 加热系数 α (min/mm)可参考经验公式加以确定: 3) 回火时间回火时间一般从工件入炉后炉温升至回火温度时开始计算。回火时间一般为1~3h, t??d?b 式中 t-回火保温时间(min); d—工件有效厚度(mm); b—附加时间,一般为 10~20min; α—加热系数(箱式电炉取 2~2、5min/mm)。
3、冷却方法 热处理时得冷却方式要适当,才能获得所要求得组织与性能。
退火一般采用随炉冷却。
正火(常化)采用空气冷却,大件可采用吹风冷却。
淬火冷却方法非常重要,一方面冷却速度要大于临界冷却速度,以保证全部得到马氏体组织;另一方面冷却应尽量缓慢，以减少内应力,避免变形与开裂.为了解决上述矛盾,可以采用不同得冷却介质与方法，使淬火工件在奥氏体最不稳定得温度范围内(650—550℃)快冷，超过临界冷却速度,而在 ms(300—100℃)点以下温度时冷却较慢,理想得冷却速度如图2、3 所示。
常用淬火方法有单液淬火、双液淬火(先水冷后油冷)、分级淬火、等温淬火,如图 2、4 所示。表2、3 中列出了几种常用淬火介质得冷却能力。
图 2、3 淬火时得理想冷却曲线示意图 图2、4 各种淬火冷却曲线示意图篇三:45 钢得热处理实验报告 金属材料得热处理实验报告 试验项目：45 钢淬火及回火前后硬度测量 班级:机械一班 组长:林文文 学号:2 组员:竹凌东 陈林 陈书尚 指导老师:杨兰英 试验日期: 224
2011 年12 月八日 45 号钢得热处理 一、试验目得 1.了解硬度测定得基本原理及应用范围。
2.了解洛氏硬度试验机得主要结构及其操作方法。
3.初步建立碳钢得含碳量与其硬度间得关系。
4.分析淬火温度得选择对刚性能得影响.5.研究冷却条件刚性能得关系。
二、实验仪器及材料 1.hr—150a 型洛氏硬度试验机。
2.试样:φ20×10mm 45钢. 3.加热炉。
4.磨砂纸 5。冷却液：水(20oc 左右)。
hr—150a 型洛氏硬度计主要零部件 1.机身 2、加荷手柄 3、升降手把 4、手轮5、丝杠保护套(内有丝杠)6、待测试件7主轴 8、小杠杆 9、大杠杆 10、调整块 11、定位标记12、吊环13、螺钉 14、砝码变换器 15、砝码 16、油针 17、油毡18、后盖 19、缓冲器20、卸荷手柄 21、压头 22、上盖 23、指示表 24变荷手柄25、工作台 三、实验原理 热处理就是一种很重要得金属热加工得工艺方法，也就是充分发挥金属材料性能潜力得重要手段。热处理得主要目得就是改变钢得性能，其中包括使用性能及工艺性能。钢得热处理工艺特点就是将钢加热到一定得温度,经一定时间得保温, 然后以某种速度冷却下来，通过这样得工艺过程能使钢得性能发生改变.其基本工艺方法可分为退火、淬火及回火等,本次试验要求淬火与回火.(一)钢得淬火 钢得淬火:淬火就就是将钢加热到 ac3(亚共析钢)或 ac1(过共析钢)以上 30~50oc，保温后放入各种不同得冷却介质中快速冷却(v 冷>v临),以获得具有高硬度、高耐磨性得马氏体组织。碳钢经淬火后得组织由马氏体及一定数量得残余奥氏体所组成。为了正确地进行钢得淬火，必须考虑下列三个重要因素:淬火加热温度、保温时间与冷却速度。
1、淬火温度得选择 正确选定加热温度就是保证淬火质量得重要一环。淬火时得具体加热温度主要取决于钢得含碳量，可根据 fe-fe3c 相图确定(如图3-1所示)。对 45#钢得亚共析钢，其加热温度为 ac3+30~50oc,此实验采用得加热温度为830o。若 加热温度不足(低于 780oc得ac3 温度)，则淬火 组织中将出现铁素体而造成强度及硬度得降低; 但过高得加热温度(如超过 acm)不仅无助于强度、硬度得增加,反而会由于产生过多得残余奥氏体 而导致硬度与耐磨性得下降.2、保温时间得确定 淬火加热时间实际上就是将试样加热到淬火温度所 需得时间及在淬火温度停留所需时间得总与.加 热时间与钢得成分、工件得形状尺寸、所用得加 热介质、加热方法等因素有关，一般按经验公式 加以估算。(经验公式：加热温度为800oc 得圆柱 形工件,保温时间为 1、0 分钟/每毫米). 3、冷却速度得影响
冷却就是淬火得关键工序，它直接影响到钢淬火后得组织与性能.冷却时应使冷却速度大于临界冷却速度，以保证获得马氏体组织;在这个前提下又应尽量缓慢冷却,以减少内应力,防止变形与开裂。为保证淬火效果,应选用适当得冷却介质(如水、油等)。此实验得淬火冷却介质选用水。
考虑到实验中加热炉得极限温度，将加热温度定在 800 oc,保温 15分钟后进行水冷。
(二)钢得回火 钢经经淬火后得到得马氏体组织质硬而脆，并且工件内部存在很大得内应力,如果直接进行磨削加工往往会出现龟裂;一些精密得零件在使用过程中将会引起尺寸变化而失去精度,甚至开裂。因此淬火钢必须进行回火处理。不同得回火工艺可以使钢获得所需得各种不同得组织与性能。
低温回火：回火温度 150~250oc;回火后得组织为回火马氏体+残余奥氏体+碳化物;性 能特点就是硬度高,内应力减少。
中温回火：回火温度350～500oc;回火后得组织为回火屈氏体;性能特点就是硬度适中, 有高得弹性。
高温回火:回火温度500~650oc;回火后得组织为回火索氏体;性能特点就是具有良好塑 性、韧性与一定强度相配合得综合性能。
对碳钢来说，回火工艺得选择主要考虑回火温度与保温时间这两个因素。
实验所用试样较小，故回火保温时间可为 30分钟，回火温度选择低温回火温度，即:150~250oc。低温回火后在空气中冷却。
回火冷却方式：碳钢回火时，一般采用在空气中冷却。
四、实验内容与步骤: 1、对 45 钢进行淬火 (1)在进行淬火前先测量实验试样得硬度九次,并将后六次测量得数据计入表格中。
(2)、将试样放入加热炉中,打开加热炉。使其温度上升到 800 oc 开始计时。保温 15 分钟。
(3)、15 分钟后，取出试样对其进行水冷。
(4)、待试样完全冷却，用磨砂纸将其表面磨平整光滑。
(5)、再次测量试样得硬度一共五次。并计入表格中.2、对 45 钢淬火后进行低温回火 (1)、将回火炉得温度设定在 200 oc。
(2)、待温度升到 200 oc 时,将试样放入加热炉中,并开始计时。保温30分钟 (3)、30分钟后,取出试样放在指定位置进行空冷。
(4)、待试样完全冷却，用磨砂纸将其表面磨平整光滑. (5)、再次测量试样得硬度一共五次.并计入表格中。
五、实验数据记录 1、淬火前得硬度 分析:测量时,由于选择得测量点不同与人为操作因素，每次测量得数据存在误差。试样中心与边沿得硬度明显不同,测量时尽量选择中心处测量. 2、淬火后得硬度 分析：与淬火前相比，淬火后得硬度明显增大。说明适当得淬火可以增大材料得硬度。
3、回火后得硬度 分析：与淬火前相比，回火后钢得硬度明显大于钢得原始硬度，但比淬火后得硬度小些。说明回火后钢得硬度降低了.六、分析与讨论 试验中,钢淬火加热后,必须迅速在水中冷却。这就是因为谁得冷却速度快,防止奥氏体转变为珠光体而得不到需要得马氏体组织。通过淬火,钢得硬度得到了明显得提高。
淬火钢在回火过程中发生了一系列得组织变化，这必然会引起机械性能发生相应得变化。淬火钢得回火,实质上就是一个软化过程,性能变化得总趋势就是,随着回火温度得升高,硬度、强度降低，而塑性、韧性提高。
七、实验感想 对于我们机械学生，这就是第一次比较专业得实验。因此,实验过程中大家都非常得认真投入.从中切实学习到了知识，提高了自己得动手能力。特别就是材料硬度得变化，让我们感受到了材料得魅力,增加了我们对材料得兴趣.
第五篇：矿井水处理实验情况报告
根据环保整改要求，为使矿井水处理达到更好的效果，结合xx厂现有煤泥水处理工艺和设备情况，经多种水处理药剂比对实验，最终选定聚氯化铝作为最佳水处理药剂，并在此基础上通过小试验(实验室试验)进一步确定聚氯化铝药剂处理效果和用量。现就小试验情况报告如下：
一、试验设计
㈠ 试验药剂稀释浓度确定
1、聚氯化铝药剂稀释浓度确定：根据查找药剂使用说明，借鉴有关xx厂使用经验，将药剂稀释浓度定为5%～15%之间，试验本着最小成本、最佳效果的原则，将试验药剂稀释浓度统一确定为5%。
2、丙烯酰胺药剂稀释浓度确定：根据药剂使用说明，结合xx厂使用历史数据资料，将丙烯酰胺药剂试验稀释浓度确定为0.15%，以确保与实际工艺处理情况相吻合。
㈡ 药剂试验剂量确定
1、聚氯化铝试验剂量确定：结合xx厂使用该种药剂剂量的情况，将该药剂试验剂量设定为最小、正常和加倍剂量三个档次(即使用量最小为
1、正常为
2、加倍剂量为3)，依次对xx厂调拨过来的该种药剂进行试验。
2、丙烯酰胺试验剂量确定：根据xx厂现行工艺使用剂量缩比，将该药剂试验剂量设定为正常和加倍剂量二个档次(即使用量正常为
1、加倍剂量为2)，依次进行不同试验。
㈢ 药剂使用顺序
根据水处理工艺流程和操作要求，试验按照先添加聚氯化铝，后
1 添加丙烯酰胺的顺序进行试验。
二、试验器具
烧杯2只
量筒2只
一次性注射器2只
550ml矿泉水瓶3只
电子天平1台
秒表1只
三、试验过程及说明
1、根据试验设计确定的浓度，统一按500mL稀释水量，计算所需各种药剂配比量(详见附表《矿井水处理试验药剂配比表》)。
2、对xx厂调拨过来的聚氯化铝药剂以及丙烯酰胺药剂按确定浓度配制标准试剂并编号，即xx厂聚氯化铝试剂编号为：xx厂5-500;xx厂聚氯化铝试剂编号为：xx厂5-500;丙烯酰胺试剂编号为：15-500。
3、试验分别对事故池混合水、斜管二段溢流水、精矿浓缩池水进行采样试验。试验按照丙烯酰胺使用剂量分成两个组类(即正常使用量1为一组、加倍剂量2为一组)，其中每组按聚氯化铝使用剂量分成三个小类(即最小使用量1为一组、正常使用量2为一组、加倍剂使用量3为一组)，分别对xx厂调拨过来的聚氯化铝药剂进行试验。
4、试验主要检测采样原水PH值、聚氯化铝絮凝时间、聚丙烯酰胺絮凝沉降时间、清水分层时间、沉淀物厚度、清水层厚度等指标，并对净化后的清水清浊程度进行评定。
四、试验数据及记录
按照设计分类标准，通过现场采样，累计进行了xxx次试验(相关数据记录见附表《矿井水处理试验记录》)。
五、效果评定
通过试验记录数据对比分析发现：
1、xx厂聚氯化铝的絮凝时间比xx厂的相对较快一点，形成的絮状物比xx厂的略多一点，添加聚丙烯酰胺后絮凝沉降时间也相对比
2 xx厂的略快，因此xx厂的聚氯化铝处理效果相对较好。
2、同等试验条件下，使用xx厂的聚氯化铝最小试剂量和正常试剂量时，其净化后的水质略显白色。
3、通过试验记录比对，同等试验条件下，聚氯化铝正常使用量为2mL时的处理效果较好，根据缩比原理，实际工艺处理使用药剂量可参照该比例进行配制：即药剂配制浓度以5%为标准，每100m3水量所需药剂量为21kg((((26.32g×2)×(2 mL×2000))÷(500mL×2000)))×100=21kg)，考虑到现场水质变化及小试验的误差，可将每100m3水量所需药剂量调整为25kg，处理精矿浓缩池水一个循环量(2000 m3)需500 kg药剂量。
4、通过试验记录比对，同等试验条件下，加大聚丙烯酰胺使用剂量时絮凝沉降时间和清水分层时间略显加快，但考虑到聚丙烯酰胺药剂特性，使用合理的药剂量是确保絮凝沉降效果一个重要因素，为此使用聚丙烯酰胺应控制好合理的药剂浓度，原则上按0.15%为标准，每100m3水量所需最小药剂量为0.3kg((((0.75g×2)×(1mL×2000))÷(500mL×2000)))×1000=0.3kg);最大药剂量为0.56kg((((0.75g×2)×(2mL×2000))÷(500mL×2000)))×1000=0.56kg)，处理精矿浓缩池水一个循环量(2000 m3)所需聚丙烯酰胺药剂量可控制在6kg～11.2kg之间。
2018年7月8日
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