简介:摘要:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷转型发展,抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,力图在国际科技竞争中掌握主导权。人工神经网络(Artificial,ANN)是模拟人脑结构和激励行为的并行非线性系统,是人工智能的实现手段及方式之一,具有自学习、自组织和自适应、知识的分布存储广、容错性高等功能和特点,在复杂系统的建模问题上表现出优越性,近年来在纺织工业中也越来越得到重视。
简介:摘要:阐述了纺织印染企业在节能减排方面存在的主要问题,提出了相关节能减排技术及方法在纺织印染企业中的运用,通过对针织品印染废水处理和新型双缸无管路中样染色机节能减排技术实例进行分析,认为采用自动化程度高的节能降耗新设备、新技术和新工艺等方可实现节能减排的目的。
简介:摘要:随着社会的快速发展,纺织服装的使用周期也在不断缩短,废旧纺织品的总量日益增多,其来源量大,面广,回收清洁困难,再利用附加值较低。据统计,每回收使用1kg废旧纺织品,就可减少3.6kg二氧化碳排放量,节约6000L水,减少使用0.3kg化肥和0.2kg农药。废旧纺织品包含废纺织品和旧纺织品两大板块:废纺织品主要指在纺纱、织造、服装加工过程中产生的废丝、边角料等;旧纺织品主要指使用环节产生的旧衣物、旧地毯等物品。据统计,我国废旧纺织品的利用率仅为15%,既造成了环境污染又造成了资源浪费。随着世界人口的增长,种植棉花等天然纤维与种植小麦、水稻、玉米等粮食作物存在“争地”问题。随着石油资源的日益匮乏,石油基化学纤维的生产将受限,从建设环境友好型、资源节约型社会以及发展循环经济的角度出发,废旧纺织品的回收再利用意义非凡,这将成为我国在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和目标的重要课题。
简介:摘要:纺织品是与人们生活息息相关且被广泛应用在日常生活各个领域的使用价值颇高的生活资源。纺织产品检测项目中不合格产品出现几率较大的项目是纤维成分含量。在历年纺织品及其制品监督抽查不合格报告中,不合格纤维成分含量占比很大。对检验检测机构而言,纤维成分含量项目是发生技术风险较大的项目之一。纤维成分含量检测准确性的关键在于定性和定量分析的准确性,而定性和定量分析的准确性除了受检验检测人员的经验和技术水平影响外,另一个关键环节就是取样环节。纺织产品纤维成分含量检测,不可能对产品的所有面料均进行检测,一般是采用取样的方式,针对具有一定代表性的样品进行检测。取样正确以及试样是否具有代表性关乎着检测结果的真实性与准确性,进而有可能影响整个产品的判定结果。因此,选取有代表性的样品对准确检测纤维成分含量至关重要。