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乌海65Y60ISY离心泵价格

发布者：meiyao 发布时间：2017-05-30 19:16:38 访问次数：

一、产品概述：
S、SH型单级双吸泵壳中开之离心泵，供抽送清水或物理化学性质类似于水的其它液体之用。被输送液体温度不得高于80℃。适用于工厂、矿山、城市给水、电站、农田排灌和各种水利工程。
二、型号定义：

三、结构图：
    本型离心泵的吸入口与吐出口均在水泵轴心线下方，水平方向与轴线成垂直位置、泵壳.中开，检修时无需拆卸进水，排出管路及电动机(或其他原动机)从联轴器向泵的方向看去，水泵均为逆?针方向旋转。如根据用户特殊订货需要也可改为顺?针旋转。
    本型离心泵的主要另件有：泵体、泵盖、叶轮、轴、双吸密封环、轴套、轴承等。除轴的材料为优质碳素钢外，其馀多为铸铁制成。
    泵体与泵盖构成叶轮的工作室，在进出水法兰上制有安装真空表和压力表的管螺孔，进出水法兰的下部制有放水的管螺孔。
    叶轮经过静平衡校验，用轴套和两侧的轴套螺母固定，其轴向位置可以通过轴套螺母进行调整，叶轮的轴向力利用其叶片的对称布置达到平衡，可能还有一些剩馀轴向力则同轴端的轴承承受。
    泵轴由两个单列向心球轴承支承，轴承装在泵体两端的轴承体内，用黄油润滑，双吸密封环用以减少水泵压水室的水漏回吸水室。
    水离心泵通过联轴器由电动机直接传动。
    轴封为软填料密封，为了冷却润滑密封腔和防止空气漏入泵内，在填料之间有水封环，水泵工作时小量高压水通过水封管流入填料腔起水封作用。

S、SH型单级双吸泵结构图

序号	名称	序号	名称
1	泵体	12	轴套螺母（右）
2	泵盖	13	轴承体
3	泵轴	14	固定螺栓
4	叶轮	15	轴承体压盖
5	双吸密封环	16	联轴器部件
6	轴套	17	圆螺母
7	填料套	18	轴承盖（甲）
8	水封管	19	轴套螺母（左）
9	填料	20	轴承挡圈
10	填料环	21	轴承盖（乙）
11	填料压盖	22	端盖

四、性能参数：

型号	流量Q (m³/h)	扬程H (m)	转速n (r/min)	功率P(kw)		效率n (%)	汽蚀余量 (NPSH)r(m)
型号	流量Q (m³/h)	扬程H (m)	转速n (r/min)	轴功率	电机功率	效率n (%)	汽蚀余量 (NPSH)r(m)
100S90	80	90	2950	30.1	37	65	2.5
100S90A	72	75	2950	23	30	64	2.5
150S100	160	100	2950	59.8	75	73	3.5
150S78	160	78	2950	45	55	75.5	3.7
150S78A	144	62	2950	33.4	45	72.6	3.7
150S50	160	50	2950	27.3	37	80.4	3.9
150S50A	144	40	2950	20.0	30	75.5	3.9
150S50B	133	36	2950	18.0	22	72.5	3.9
200S95	280	95	2950	91.4	132	79.2	5.3
200S95A	270	85	2950	83.3	110	75	5.3
200S95B	260	75	2950	73.8	90	72	5.3
200S63	280	63	2950	58.3	75	82.7	5.8
200S63A	270	46	2950	45.1	55	75	5.8
200S42	280	42	2950	38.1	45	84.2	6
200S42A	270	36	2950	33.1	37	80	6
250S65	485	65	1450	109.2	132	78.6	3.1
250S65A	420	48	1450	88.5	90	77.7	3.1
250S39	485	39	1450	61.5	75	83.6	3.2
250S39A	468	30	1450	48.4	55	79	3.2
250S24	485	24	1450	36.9	45	85.8	3.5
250S24A	414	20	1450	27.2	37	83.3	3.5
250S14	485	14	1450	21.5	30	85.8	3.8
250S14A	432	11	1450	15.2	18.5	82.7	3.8
300S90	790	90	1450	243	320	79.6	4.2
300S90A	756	78	1450	216.4	280	74.2	4.2
300S90B	720	67	1450	180	220	73	4.2
300S58	790	58	1450	147.9	200	84.2	4.4
300S58A	720	49	1450	118.0	160	82.5	4.4
300S58B	684	43	1450	100	132	80	4.4
300S32	790	32	1450	79	90	86.8	4.6
300S32A	720	26	1450	60.7	75	84	4.6
300S19	790	19	1450	47.1	55	86.8	5.2
300S19A	720	16	1450	39.2	45	80	5.2
300S12	790	12	1450	30.4	37	84.8	5.5
300S12A	684	10	1450	23.9	30	78.4	5.5
350S125	1260	125	1450	533	680	80.5	5.4
350S125A	1181	112	1450	461	570	78.2	5.4
350S125B	1098	96	1450	373	500	77	5.4
350S75	1260	75	1450	303	360	85.2	5.8
350S75A	1170	65	1450	244.4	280	84.2	5.8
350S75B	1080	55	1450	196.3	220	82.4	5.8
350S44	1260	44	1450	172.5	220	87.5	6.3
350S44A	1116	36	1450	129.5	160	84.5	6.3
350S26	1260	26	1450	102	132	87.5	6.7
350S26A	1116	21	1450	76.9	90	83.4	6.7
350S16	1260	16	1450	64.4	75	85.4	7.1
350S16A	1044	13	1450	47	55	78.3	7.1
400S90	1620	90	1450	473	560	84	6.2
400S90A	1460	73	1450	345	450	84	6.2
400S90B	1300	58	1450	245	315	84	6.2
400S40	1080	40	970	140	185	85	5.1
400S40A	1007	33	970	107	160	84.5	5.1
400S40B	870	26	970	73.3	110	84	5.1
500S98	2020	98	970	678.1	800	79.5	4.1
500S98A	1872	83	970	539	630	78.5	4.1
500S98B	1746	74	970	450.1	560	78.7	4.1
500S59	2020	59	970	388.2	450	83.6	4.5
500S59A	1872	49	970	332.32	400	75.6	4.5
500S59B	1746	40	970	255.8	315	74	4.5
500S35	2020	35	970	218.2	280	83.6	4.8
500S35A	1746	27	970	150.6	220	75.6	4.8
500S22	2020	22	970	143.6	185	74	5.2
500S22A	1746	17	970	100.6	132	88.2	5.2
500S13	2020	13	970	85.7	110	85.2	5.7
600S22	3170	22	970	215.8	250	84.2	7
600S22A	2860	18	970	161.1	185	80.3	7
600S32	3170	32	970	310.4	355	83.4	7

制造业是一个国家综合国力重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。在经历了21世纪初的互联网泡沫和2008年全球经济危机之后，世界各国，尤其是发达国家都意识到，制造业是推动科技创新、经济增长和社会稳定的重要力量，成为各国发展和转型的机遇以及形成新竞争力的战场。
　　
　　美国人之所以认为未来智能工业的发展必然从生产制造端转变到消费端，并且提出“工业互联网”的理念与“国家制造业创新网络计划”，是因为互联网与商业模式创新是美国的强项。德国在制造业的核心优势是装备制造业以及生产线自动化，通过配置和自控的优化系统使得工业生产全自动化，
　　中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署推进实施制造强国战略。配套“互联网＋”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。
　　
　　大数据是智能制造核心驱动力
　　
　　如何实现智能制造?从哈佛商学院到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。更为重要的是，这一共识同样来自众多的制造业企业家们。
　　
　　这一共识是基于无数技术趋势的融合。例如物联网、信息物理系统技术(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／增强现实（VR／AR）、大数据分析等。我们一定要保持头脑清醒，不要简单认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期，因为新制造业文化的变革进程是相当复杂、缓慢和艰难的，没有行业与企业与用户的融合推进，这次变革无法实现。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，需要利用数据去整合产业链和价值链。
　　
　　在过去的3到5年中，上面列出的技术一直都是热门商业话题，单独使用时，其中每一项都能使商业中的一些程序或活动实现数字化。而如果将这些技术融合起来利用，就有可能实现数字化转型。
　　
　　数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类是机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的250年间，利用数据的根本动因并没有改变，但数据的复杂性增强，将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。
　　
　　对于数字化转型的其他方面而言，2012年高德纳给出的大数据定义里面，特别强调大数据是多样化信息资产，大数据不仅要关注实际数据量的多少，而且重要的是关注大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。
　　
　　如果不投资大数据及大数据分析，从中获得信息，智能制造所追求的卓越运营将功亏一篑。如果通过利用大数据、预测性分析及云技术衡量产品性能只为了解客户需求，这意味着你正在失去数字化转型的价值。在工业大数据的领域里，我们除了要继续关心“人为数据或与人相关的数据”，更多的要关注“机器数据或工业数据”与人的行为数据的融合。
　　
　　大数据以及工业大数据的特性
　　
　　数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业产生价值。智能工厂通过与环境系统的无缝交互，设备能够有自我意识和自学能力，在未来可以实现更高程度的智能控制和优化控制。目前自学设备还远未达到工业实施阶段。
　　
　　制造业企业有着大量的数据，从内部而言，积累了大量的内源数据，包括运维、管理、流程、质量等。而在互联网时代，外源数据更多，包括供应商、竞争对手、客户反馈等等。事实上，制造业企业不缺数据，问题在于数据质量低下，采集手段不科学。造成的现象是数据丰富但信息贫乏。目前表现出两大问题：是数据的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力，需要大量的工具。
　　
　　由此可见，推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。工业大数据給了我们一个看世界的新角度。通过360度全景的数字视角，可能给我们带来新的优势，这就是它成为创新驱动核心动力的来源。
　　
　　在智能制造的工业大数据中，数据类型多样性是大数据的重要属性。大量的数据不是大数据，单一的数据类型也不足以构成大数据。人们一直设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。在制造业中，大数据分析需要利用通用的数据模型，将库存记录、交易记录和财务交易记录等结构性商业系统数据与预警、流程参数和质量事件、社交媒体或其他协作平台获得的文本信息、图像数据、地理或地质信息等非结构性操作系统数据以及供应商、公共网络数据结合起来，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
　　

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