CN113126671A - 水分仪加热温度的预测算法 - Google Patents

水分仪加热温度的预测算法 Download PDF

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曹煜平
曹意欣
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Abstract

本发明提供了一种水分仪加热温度的预测算法，其通过预测算法向导，选择针对有目标水分值的样品或无目标水分值的样品，采用逐步升温的方式加热，从加热数据计算预测加热温度，并加热验证所述预测加热温度，直到预测满足客户要求。本发明水分仪加热温度的预测算法可以自动、高效、快速地为常见物料样品(采用水分仪测试水分)预测加热温度，无需人工干预。其针对无目标水分值或有目标水分值的情况，采用本发明的基于重量变化趋势判断及加热温度时间转化的水分仪测试预测算法可以极大地提高预测的成功率，可为用户提供自动化的程序算法，且方便高效。

Description

水分仪加热温度的预测算法
技术领域
本发明涉及水分仪加热温度算法领域，特别涉及一种水分仪加热温度的预测算法，基于样品重量变化、加热温度、加热时间等物理量。
背景技术
在现有技术中，测量水分值传统的方法是烘箱法。烘箱法通常采用105℃作为烘箱温度。其具体方法为：首先需要测量器皿的干重；
将器皿在烘箱内烘1小时，取出放在干燥皿0.5小时，称重并记录重量，再次重复上述步骤，如最近两次测试的重量差别小于2mg，器皿的干重取最近一次的测试重量，否则重复上述步骤直到满足条件；
在器皿内添加样品并称重记录湿重，在烘箱内烘4小时，取出放在干燥皿0.5小时，称重并记录重量，再在烘箱内烘1小时，取出放在干燥皿0.5小时，称重并记录重量，如最近两次测试的重量差别小于2mg，干重取最近一次的测试重量；
否则重复上述步骤直到满足条件：水分值＝(湿重-干重)/(湿重-器皿干重)。传统测试优点是结果准确，缺点是费事费力，跟不上快速生产的节奏。
电子水分仪是通过加热测试样品、蒸发水分的一种精密水分值测量产品。电子水分仪的优点是测试速度快，但准确性依赖于实际调试水平。与传统的烘箱法测水分值不同，对于不同成分、不同水分值的样品，通常都要为其确认加热温度。
其通常适用于工业、农业、商业、学校、医院、科研等单位，而这些单位经常要做快速测定，对定制加热测试方案效率、稳定性等都有一定的要求。
影响水分仪测试结果的因素有加热温度及加热终止条件，但加热终止条件还会影响测试结果的稳定性，因而一般选择固定的加热终止条件，通过调整加热温度使测试结果达到目标值，也就是我们要确认的加热温度。
对于用户，存在有或无目标水分值两种情况。有目标水分值通常来源于烘箱法水分值、经验数据或其他水分仪测试值。无目标水分值缺少上述条件或数据，属于新样品。一般我们以烘箱法水分值作为绝对水分值，而其他测试方法测试的水分值为相对水分值。
对于有目标水分值的用户，我们要确认加热温度。对于无目标水分值的用户，我们既要确认加热温度，也要提出推荐的相对水分值。
传统确定水分仪加热温度的方法是：操作人员参考加热温度参照表，找到样品对应的推荐加热温度，经过实际加热测试后再进行多次调整。
上述这种方法存在以下诸多缺点：
一、加热温度参照表不全，无法找到目标样品参数；
二、不同型号水分仪在同一加热温度测试得到的水分值都不一样，而加热温度参照表只是针对于相应型号的水分仪，如果换成不同型号水分仪而继续采用参考表中的推荐温度，则偏差较大；
三、缺少对实际水分值的参考；
四、用户缺少实际调试经验，无法正确确定加热温度；调试时间长，效率低下。
市场上也存在几种新型的预测加热温度的方法，但存在预测不准，稳定性差等问题。例如，采用阶梯加热法，取水分变化率最小的段的温度作为加热条件，预测偏差较大；
放宽加热终止条件法，即按照一定的温度恒温加热，把到达目标水分时的特征作为新的终止加热判定条件。
但是这种方法一般会放宽加热终止的判定条件，导致测试的水分值重复性变差。
有鉴于此，本领域技术人有待于改进现有的水分仪加热温度的预测算法，以期克服上述技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中水分仪加热温度的预测算法稳定性差、效率低等缺陷，提供一种水分仪加热温度的预测算法。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供了一种水分仪加热温度的预测算法，其特点在于，所述水分仪加热温度的预测算法通过预测算法向导，选择针对有目标水分值的样品或无目标水分值的样品，采用逐步升温的方式加热，从加热数据计算预测加热温度，并加热验证所述预测加热温度，直到预测满足客户要求。
根据本发明的一个实施例，若所述水分仪加热温度的预测算法针对有目标水分值的样品，则所述预测算法具体包括以下步骤：
S1、进入预测算法向导，选择有目标值算法；
S2、采用逐步升温的方式加热；
S3、从加热数据分析获取多个目标物理量；
S4、通过加热数据计算预测加热温度；
S5、采用预测加热温度进行加热验证；
S6、分析加热数据，如满足客户要求预测结束，自动生成加热方法，反之，根据加热数据计算新的预测加热温度，进入步骤S7；
S7、重复所述步骤S5和所述步骤S6，直到预测满足客户要求。
根据本发明的一个实施例，所述步骤S3中目标物理量包括重量、温度和时间。
根据本发明的一个实施例，所述步骤S5中包括：采用预测加热温度进行恒温加热测试，来验证预测温度的准确性，并在其过程中采集加热数据。
根据本发明的一个实施例，所述加热数据包括温度、时间和重量。
根据本发明的一个实施例，所述步骤S6中包括：反之，根据温度、时间、重量等物理量计算新的预测加热温度。
根据本发明的一个实施例，所述预测算法针对有目标水分值的样品，恒温加热时小范围内水分值与加热的时间温度的积成比例，即若T1×t1＝T2×t2，且|t1-t2|<<t1，则M1≈M2；
其中，以温度T1进行标准恒温加热，时间t1后水分值为M1；以温度T2进行标准恒温加热，时间t2后水分值为M2。
根据本发明的一个实施例，所述预测算法针对具有目标水分值M，误差为e的样品，以斜坡温度加热并采集数据，以水分值达到目标水分值的温度为目标温度T，计算加热温度T1；
T1＝f1(T,T0,M,t)
以预判加热温度T1进行标准恒温加热，假设事件A为满足标准恒温加热结束条件，水分值MA；事件B为达到目标水分值M，水分值MA＝M；事件C为超时；n＝1，以(A and B)or C为加热终止条件；
如果|MA-M|<e/2，预判加热温度T1预测成功。
根据本发明的一个实施例，所述预测算法针对小范围温度调整，令原始温度为T0，时间为t0，水分值为M，假设存在时间t<<t0，使调整后时间t1＝t0+t或t1＝t0-t，调整后温度T1＝T0×t0/t1，水分值M保持不变。
根据本发明的一个实施例，若所述水分仪加热温度的预测算法针对无目标水分值的样品，所述预测算法具体包括以下步骤：
S11、进入预测算法向导，选择无目标值算法；
S12、采用逐步升温的方式加热；
S13、从加热数据分析获取多个目标物理量；
S14、通过加热数据计算预测加热温度；
S15、自动生成加热方法。
根据本发明的一个实施例，所述步骤S13中目标物理量为重量、温度和时间。
根据本发明的一个实施例，所述步骤S15中采用预测加热温度自动生成加热方法。
根据本发明的一个实施例，所述预测算法针对无目标水分值的任意样品，以斜坡温度加热，并以固定时间间隔实时采集水分值数列Mn，并实时求得T1、T2、T3；
当T1、T2、T3满足条件X时，得到样品最终加热温度T，
T1＝f3(M)
T2＝f4(M)
T3＝f5(M)
X(T1,T2,T3)达到
T＝f6(T1,T2,T3)。
根据本发明的一个实施例，所述预测算法通过带有可编程的中央处理器的设备软件实现。
本发明的积极进步效果在于：
本发明水分仪加热温度的预测算法可以自动、高效、快速地为常见物料样品(采用水分仪测试水分)预测加热温度，无需人工干预。其针对无目标水分值或有目标水分值的情况，采用本发明的基于重量变化趋势判断及加热温度时间转化的水分仪测试预测算法可以极大地提高预测的成功率，可为用户提供自动化的程序算法，且方便高效。
附图说明
本发明上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述而变的更加明显，在附图中相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：
图1为本发明水分仪加热温度的预测算法的流程图。
图2为本发明水分仪加热温度的预测算法中重量变化趋势图。
图3为本发明水分仪加热温度的预测算法中水分值偏低及升温调整示意图。
图4为本发明水分仪加热温度的预测算法中水分值偏高及降温调整示意图。
图5为本发明水分仪加热温度的预测算法中某样品无目标值逐步升温加热过程中的水分变化曲线模型示意图。
具体实施方式
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。
现在将详细参考附图描述本发明的实施例。现在将详细参考本发明的优选实施例，其示例在附图中示出。在任何可能的情况下，在所有附图中将使用相同的标记来表示相同或相似的部分。
此外，尽管本发明中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本发明说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。
此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本发明。
图1为本发明水分仪加热温度的预测算法的流程图。图2为本发明水分仪加热温度的预测算法中重量变化趋势图。图3为本发明水分仪加热温度的预测算法中水分值偏低及升温调整示意图。图4为本发明水分仪加热温度的预测算法中水分值偏高及降温调整示意图。图5为本发明水分仪加热温度的预测算法中某样品无目标值逐步升温加热过程中的水分变化曲线模型示意图。
如图1至图5所示，本发明提供了一种水分仪加热温度的预测算法，其通过预测算法向导，选择针对有目标水分值的样品或无目标水分值的样品，采用逐步升温的方式加热，从加热数据计算预测加热温度，并加热验证所述预测加热温度，直到预测满足客户要求。所述预测算法基于样品重量变化、加热温度、加热时间等物理量。
优选地，若所述水分仪加热温度的预测算法针对有目标水分值的样品，则所述预测算法具体包括以下步骤：
S1、进入预测算法向导，选择有目标值算法；
S2、采用逐步升温的方式加热；
S3、从加热数据分析获取多个目标物理量；
其中，所述步骤S3中目标物理量优选地包括重量、温度和时间。
S4、通过加热数据计算预测加热温度；
S5、采用预测加热温度进行加热验证；
其中，所述步骤S5中包括：采用预测加热温度进行恒温加热测试，来验证预测温度的准确性，并在其过程中采集加热数据。所述加热数据优选地包括温度、时间和重量。
S6、分析加热数据，如满足客户要求预测结束，自动生成加热方法，反之，根据加热数据计算新的预测加热温度，进入步骤S7；
所述步骤S6中包括：反之，根据温度、时间、重量等物理量计算新的预测加热温度。
S7、重复所述步骤S5和所述步骤S6，直到预测满足客户要求。
根据上述描述，所述预测算法针对有目标水分值的样品，恒温加热时小范围内水分值与加热的时间温度的积成比例，即若T1×t1＝T2×t2，且|t1-t2|<<t1，则M1≈M2；
其中，以温度T1进行标准恒温加热，时间t1后水分值为M1；以温度T2进行标准恒温加热，时间t2后水分值为M2。
所述预测算法针对具有目标水分值M，误差为e的样品，以斜坡温度加热并采集数据，以水分值达到目标水分值的温度为目标温度T，计算加热温度T1；
T1＝f1(T,T0,M,t)
以预判加热温度T1进行标准恒温加热，假设事件A为满足标准恒温加热结束条件，水分值MA；事件B为达到目标水分值M，水分值MA＝M；事件C为超时；n＝1，以(A and B)or C为加热终止条件；
如果|MA-M|<e/2，预判加热温度T1预测成功。这一步也可由测试人员自行判断。否则可能有以下3种情况：
第一类情况：水分值偏低(如图3所示)，加热结束时先后出现事件A和事件B或加热结束时先后出现事件A和事件C，此时需要提高加热温度；
第二类情况：水分值偏高(如图4所示)，加热结束时先后出现事件B和事件A或加热结束时先后出现事件A和事件C，此时需要降低加热温度；
第三类情况：温度选取偏离太大，加热结束时只出现事件C，此时需要提高加热温度；
T2＝f2(A,B,C,n)
以调整后的温度T2进行标准恒温加热，或调整温度成功，或需要新一轮温度调整及测试。
本发明采用的斜坡温度加热是以水分开始明显蒸发的温度为起始温度T0(针对不同的水分仪，这个起始温度也可能略有偏差)，仪器的安全加热温度上限为终止温度，加热时间为t，以均匀速率或变速率提高加热温度，直到采集到足够数据或温度达到终止温度。这样的加热曲线摒弃了阶梯加热的不连续性，可以最佳的方式贴近实际恒温加热曲线。
所述预测算法针对小范围温度调整，令原始温度为T0，时间为t0，水分值为M，假设存在时间t<<t0，使调整后时间t1＝t0+t或t1＝t0-t，调整后温度T1＝T0×t0/t1，水分值M保持不变。
优选地，若所述水分仪加热温度的预测算法针对无目标水分值的样品，所述预测算法具体包括以下步骤：
S11、进入预测算法向导，选择无目标值算法；
S12、采用逐步升温的方式加热；
S13、从加热数据分析获取多个目标物理量；
其中，所述步骤S13中目标物理量优选为重量、温度和时间。
S14、通过加热数据计算预测加热温度；
S15、自动生成加热方法。
其中，所述步骤S15中采用预测加热温度自动生成加热方法。
根据上述描述，所述预测算法针对无目标水分值的任意样品，以斜坡温度加热，并以固定时间间隔实时采集水分值数列Mn，并实时求得T1、T2、T3；
当T1、T2、T3满足条件X时，得到样品最终加热温度T，
T1＝f3(M)
T2＝f4(M)
T3＝f5(M)
X(T1,T2,T3)达到
T＝f6(T1,T2,T3)。
本发明预测算法通过带有可编程的中央处理器的设备软件实现。
根据上述描述，采用本发明的基于样品重量变化、加热温度、加热时间等物理量的水分仪加热温度预测算法，将极大的提高预测的成功率，可为用户提供自动化的程序算法，方便高效。
本发明中采用了从温度T1到T2逐步升温的方式加热，时间为t，其中T1是样品水分刚刚开始明显蒸发的温度，T2是水分仪的安全温度上限(样品不发生燃烧的情况下)。变温方式是均匀升温，变温速率是(T1-T2)/t。
此处采用斜坡加热的优点是：一、变温均匀；二、与目标曲线相似度最高，容易推测。相似的，如适当改变T1、T2和t，或则采用阶梯升温或某种变速率升温方式，得到Tn，也可以推测目标曲线，但推测的难度增加。
如图2所示，针对有目标值算法，本发明中的通过实时采集加热过程中的温度重量时间数据形成重量变化趋势图。重量变化趋势图主要由两条曲线组成：水分值变化曲线及水分值变化率柱状图。水分值变化曲线有助于我们观察实时水分值变化情况，并找到目标水分值。
水分值变化率柱状图便于我们直观的分析水峰值变化的拐点，通过对水分值变化率的分布的观察，有助于我们更准确的预测目标温度。对于有目标水分值的样品，我们取水分值曲线上等于目标水分值的点。然后，根据水分值的变化情况预测加热温度点。
如图3至图5所示，针对有目标值算法，本发明中恒温加热时小范围内水分值与加热的时间温度的积成比例关系。以温度T1进行标准恒温加热，时间t1后水分值为M1。以温度T2进行标准恒温加热，时间t2后水分值为M2。若T1*t1＝T2*t2，且|t1-t2|<<t1，则M1≈M2。时间变化量越小，水分值越接近。
针对无目标值算法，本发明中样品在逐步升温加热过程中，单位时间内水分值变化量出现拐点的加热温度跟该样品的适合加热温度存在密切关系。通过对升温过程中实时采集的重量数据的分析，我们得到该样品的水分变化曲线模型，以及水分值变化量出现拐点时的加热温度，从而得到适合该样品的加热温度。
综上所述，本发明水分仪加热温度的预测算法可以自动、高效、快速地为常见物料样品(采用水分仪测试水分)预测加热温度，无需人工干预。其针对无目标水分值或有目标水分值的情况，采用本发明的基于重量变化趋势判断及加热温度时间转化的水分仪测试预测算法可以极大地提高预测的成功率，可为用户提供自动化的程序算法，且方便高效。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式作出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述水分仪加热温度的预测算法通过预测算法向导，选择针对有目标水分值的样品或无目标水分值的样品，采用逐步升温的方式加热，从加热数据计算预测加热温度，并加热验证所述预测加热温度，直到预测满足客户要求。
2.如权利要求1所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，若所述水分仪加热温度的预测算法针对有目标水分值的样品，则所述预测算法具体包括以下步骤：
S1、进入预测算法向导，选择有目标值算法；
S2、采用逐步升温的方式加热；
S3、从加热数据分析获取多个目标物理量；
S4、通过加热数据计算预测加热温度；
S5、采用预测加热温度进行加热验证；
S6、分析加热数据，如满足客户要求预测结束，自动生成加热方法，反之，根据加热数据计算新的预测加热温度，进入步骤S7；
S7、重复所述步骤S5和所述步骤S6，直到预测满足客户要求。
3.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述步骤S3中目标物理量包括重量、温度和时间。
4.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述步骤S5中包括：采用预测加热温度进行恒温加热测试，来验证预测温度的准确性，并在其过程中采集加热数据。
5.如权利要求4所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述加热数据包括温度、时间和重量。
6.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述步骤S6中包括：反之，根据温度、时间、重量等物理量计算新的预测加热温度。
7.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述预测算法针对有目标水分值的样品，恒温加热时小范围内水分值与加热的时间温度的积成比例，即若T1×t1＝T2×t2，且|t1-t2|<<t1，则M1≈M2；
其中，以温度T1进行标准恒温加热，时间t1后水分值为M1；以温度T2进行标准恒温加热，时间t2后水分值为M2。
8.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述预测算法针对具有目标水分值M，误差为e的样品，以斜坡温度加热并采集数据，以水分值达到目标水分值的温度为目标温度T，计算加热温度T1；
T1＝f1(T,T0,M,t)
以预判加热温度T1进行标准恒温加热，假设事件A为满足标准恒温加热结束条件，水分值MA；事件B为达到目标水分值M，水分值MA＝M；事件C为超时；n＝1，以(A and B)or C为加热终止条件；
如果|MA-M|<e/2，预判加热温度T1预测成功。
9.如权利要求2所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述预测算法针对小范围温度调整，令原始温度为T0，时间为t0，水分值为M，假设存在时间t<<t0，使调整后时间t1＝t0+t或t1＝t0-t，调整后温度T1＝T0×t0/t1，水分值M保持不变。
10.如权利要求1所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，若所述水分仪加热温度的预测算法针对无目标水分值的样品，所述预测算法具体包括以下步骤：
S11、进入预测算法向导，选择无目标值算法；
S12、采用逐步升温的方式加热；
S13、从加热数据分析获取多个目标物理量；
S14、通过加热数据计算预测加热温度；
S15、自动生成加热方法。
11.如权利要求10所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述步骤S13中目标物理量为重量、温度和时间。
12.如权利要求10所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述步骤S15中采用预测加热温度自动生成加热方法。
13.如权利要求10所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述预测算法针对无目标水分值的任意样品，以斜坡温度加热，并以固定时间间隔实时采集水分值数列Mn，并实时求得T1、T2、T3；
当T1、T2、T3满足条件X时，得到样品最终加热温度T，
T1＝f3(M)
T2＝f4(M)
T3＝f5(M)
X(T1,T2,T3)达到
T＝f6(T1,T2,T3)。
14.如权利要求1所述的水分仪加热温度的预测算法，其特征在于，所述预测算法通过带有可编程的中央处理器的设备软件实现。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08101145A (ja) * 1994-09-30 1996-04-16 Mitsubishi Chem Corp 水分測定方法
JP2004163337A (ja) * 2002-11-15 2004-06-10 A & D Co Ltd 加熱乾燥式水分計
US20050049800A1 (en) * 2003-09-03 2005-03-03 Naoto Izumo Control method for moisture meter, control program for moisture meter, record medium recording control program for moisture meter and moisture meter
JP2005140591A (ja) * 2003-11-05 2005-06-02 Kyoto Electron Mfg Co Ltd 水分測定方法及び水分測定装置
CN102129263A (zh) * 2010-12-16 2011-07-20 上海精密科学仪器有限公司 一种水分仪被测材料加热方法
US20120060593A1 (en) * 2009-04-16 2012-03-15 Mettler-Toledo Ag Method and sample for testing a measuring instrument for gravimetric moisture determination
RU2492398C1 (ru) * 2012-03-27 2013-09-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежский государственный университет инженерных технологий (ФГБОУ ВПО ВГУИТ) Способ прогнозирования температуры мелкодисперсного материала, содержащего свободную и связанную влагу, в процессе конвективной сушки

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4049210B2 (ja) * 2001-03-26 2008-02-20 株式会社エー・アンド・デイ 水分計の制御方法、水分計の制御プログラム、水分計の制御プログラムを記録した記録媒体及び水分計
CN102466665A (zh) * 2010-11-18 2012-05-23 西安扩力机电科技有限公司 干燥设备用水分测定仪
JP2019152572A (ja) * 2018-03-05 2019-09-12 株式会社島津製作所 水分率測定装置
CN110596314A (zh) * 2019-09-09 2019-12-20 深圳冠亚水分仪科技有限公司 一种水分仪控制软件的操作方法和控制系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08101145A (ja) * 1994-09-30 1996-04-16 Mitsubishi Chem Corp 水分測定方法
JP2004163337A (ja) * 2002-11-15 2004-06-10 A & D Co Ltd 加熱乾燥式水分計
US20050049800A1 (en) * 2003-09-03 2005-03-03 Naoto Izumo Control method for moisture meter, control program for moisture meter, record medium recording control program for moisture meter and moisture meter
JP2005140591A (ja) * 2003-11-05 2005-06-02 Kyoto Electron Mfg Co Ltd 水分測定方法及び水分測定装置
US20120060593A1 (en) * 2009-04-16 2012-03-15 Mettler-Toledo Ag Method and sample for testing a measuring instrument for gravimetric moisture determination
CN102129263A (zh) * 2010-12-16 2011-07-20 上海精密科学仪器有限公司 一种水分仪被测材料加热方法
RU2492398C1 (ru) * 2012-03-27 2013-09-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежский государственный университет инженерных технологий (ФГБОУ ВПО ВГУИТ) Способ прогнозирования температуры мелкодисперсного материала, содержащего свободную и связанную влагу, в процессе конвективной сушки

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