《稀土激光荧光陶瓷热稳定性的测定》等三项团标公开征求意见
- 2022/12/28 10:49:32 29615
- 来源：仪表网
【仪表网 仪表标准】《稀土激光荧光陶瓷热稳定性的测定》、《工业污染源产排污核算系数制定通则》、《工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术及应用指南》等三项团体标准，已完成征求意见稿，现公开征求意见。
《稀土激光荧光陶瓷热稳定性的测定》
本文件按照 GB/T1.1-2020《标准化工作导则第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》起草。参考GB/T 5838.1-2015 荧光粉 第 1 部分：术语；GB/T 5838.3-2015 荧光粉 第 3 部分：性能试验方法；GB/T 10701-2008 石英玻璃热稳定性试验方法；GB/T 14634.3-2010 灯用稀土三基色荧光粉试验方法 第 3 部分 热稳定性的测定等规程内容编制。
本文件规定了激光照明用稀土激光荧光陶瓷的热稳定性的性能指标和测定方法。本文件适用于激光照明用稀土激光荧光陶瓷的热稳定性的评价和测定。
方法原理：
以 450±10nm 的激光二极管(LD)为光源，激发样品室里室温状态下的荧光陶瓷试样，试样发出的光经光谱检测仪测得荧光陶瓷试样的发射峰值波长和发光强度最大值。再将样品室内的荧光陶瓷试样加热并稳定到设定的温度，并保温设定的时间后，由 450±10nm LD光源，激发样品室里设定温度下的荧光陶瓷试样，试样发出的光经光谱检测仪测得荧光陶瓷试样的发射峰值波长和发光强度最大值。将设定温度下，发射峰值波长和发光强度最大值的数据，与室温时对应数据进行比较，两者之间差异即为所试验的荧光陶瓷的光致发光性能的热稳定性。
装置：
a) 荧光分光光度计：精度±0.5nm；b) 带自动加温和冷却系统，温度控制范围：室温～300℃,精度：±1℃；c) 发射光谱测量范围：460nm～780nm；d) 激发光源：450±10nm LD，连续输出，每10min 光输出稳定度优于1%，在整个寿命期内满足上述要求。(更多详情请见附件)
《工业污染源产排污核算系数制定通则》
本文件按GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》起草。参考GB/T 4754-2017 国民经济行业分类；HJ 819-2017 排污单位自行监测技术指南 总则；HJ942-2018 排污许可证申请与核发技术规范 总则；GB 3095 环境空气质量标准；GB/T 20106-2006 工业清洁生产评价指标体系编制通则等规程内容编制。
本通则规定了工业行业污染源产排污核算系数(包括产污系数、治理技术平均去除率、污染治理设施实际运行率)制定的基本方法和要求，可为国家、地方、行业等相关人员开展工业污染源产排污系数制修订提供依据和指导。
核算单元的判定：
根据各行业发展现状及产排污现状调研情况，识别和确定该行业重点污染物及其产生和排放节点、主要产生环节(工段)、相应的生产工艺、产品、原料、及污染治理设施等，为确定产污系数影响因素组合提供依据。
对于已发布排污许可证申请与核发技术规范的行业，可参考该行业的排污许可证申请与核发技术规范中“产排污节点、污染物及污染治理设施”等内容。
影响因素组合的确定：
围绕行业生产特点，识别并确定对污染物产生与排放产生显著影响的因素，可以从“原料”、“产品”、“工艺”、“生产规模”等方面考虑，但不局限于这些影响因素。对行业污染物产生和排放影响不大的因素不作考虑。
同一影响因素组合内的不同企业的产污强度接近。同一影响因素组合中不同类别要素，如果对污染物产生量影响较小，可适当归并。例如，若生产同一产品的两种不同原料所产生的污染物量差别较小，则可以合并为一种。
某行业提出的所有影响因素组合的污染物产生量应覆盖本行业污染物产生量的90%以上。
影响因素组合数量计算说明参见附录 B。(更多详情请见附件)
《工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术及应用指南》
本文件按照 GB/TL.1-2020《标准化工作导则第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
为拓展工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术的应用，以及进一步深化各交叉领域的研究，同时为了各个群体更为高效的合作，本文件制定了工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术及应用通用指南，今后将根据工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术要求及发展情况适时修订。
本文件规定了在工业物流系统关键装备智能故障诊断与运维管理技术及应用的术语和定义、参数特征提取、实时故障检测、在线故障诊断与健康维护决策等关键技术。
本文件适用于在工业物流系统关键装备全生命周期健康检测与诊断研究、设计、技术路线，可作为工业智能运维设计与研究的技术依据。
基本原则：
(1)对标国家重大需求。以国家需求为研究命题导向，以研究成果转化落地为研究目标。
(2)紧跟学科和工程前沿。以前沿科学技术驱动智能制造的发展创新。
(3)密切联系实际工业场景，尤其是大型工业物流过程长周期自动化运行中存在多种危险因素，会导致事故发生，造成人员伤亡、环境损害、经济损失等，以安全性和可靠性为设计基础。
(4) 项目组应以设备运行过程中及时准确的发现异常、诊断故障、避免事故、确保安全为目标。(更多详情请见附件)
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