离子型稀土矿浸出过程微细颗粒迁移规律及调控

离子型稀土矿在浸出过程中浸出剂与矿石表面水合机制较为复杂,颗粒间的桥式胶结因离子吸附交换过程中存在多种作用力与分散作用而容易发生断裂,从而使微细颗粒发生迁移和重新排列,并在孔喉处沉淀,产生堵塞现象,影响离子型稀土的浸出效率。为揭示离子型稀土矿在原地浸出过程中微细颗粒的迁移规律,并找到适宜的调控方法,以龙南足洞离子型稀土矿为研究对象,采用实验室柱式溶浸法,考察了浸出剂质量浓度、黏度、流速、水力梯度、矿体高度及矿体含水率对微细颗粒迁移的影响。结果表明,离子型稀土矿浸出过程微细颗粒的迁移是影响浸出效率的重要因素之一。在外力的作用下,微细颗粒在浸出过程中易随浸出剂发生迁移运动。当调控浸出剂质量浓度低于4%,浸出剂黏度不超过1.5 mPa?s,水力梯度小于0.75,浸出剂流速低于3 mL/min,原矿含水量大于11%时,矿体中微细颗粒迁移率较低,矿体渗透性保持良好,有利于浸出液的渗流和稀土离子的浸取。     

球团链箅机回转窑工艺中氯和硫元素迁移规律

摘要：对链箅机回转窑工艺中各段球团样品进行实验分析,研究了氯元素和硫元素在链箅机回转窑工艺中的迁移规律,明晰了烟气中HCl的生成机制。结果表明,球团原料中的氯元素主要是以NaCl的形式存在,氯元素有一部分在链箅机抽风干燥段会转变成HCl气体并进入烟气,一部分在链箅机预热Ⅱ段之后以NaCl的形式汽化进入烟气,剩余的氯元素仍以NaCl的形式存在于成品球团矿中。烟气中的HCl气体是在抽风干燥段,由富含SO2的烟气与含水球团料层中的NaCl发生反应生成的,烟气中SO2转变成Na2SO4重新固定于料层中。在预热Ⅰ段和预热Ⅱ段,烟气中的SO2与原料中碳酸钙分解生成的游离CaO反应生成CaSO4,也会重新固定烟气中的SO2。     

电场作用下铜渣中金属铜滴迁移行为的研究

研究了电场作用下铜渣中铜滴的电毛细活动迁移行为。实验结果表明:正极区几乎没有金属铜滴的存在,大量金属铜向阴极区富集迁移,最高富集率达到80%以上。方差分析显示:在富集率的影响因素中,渣料中铜含量的影响最为显著(置信概率为0.95),其次为外加电压和通电时间(置信概率为0.75),而温度影响的显著性最低。并通过模式识别找出了样本聚类的分布规律和提高富集率的优化方向,还进行了相应的实验验证。     

液膜法分离富集,测定水中微量锶

用乳状液膜体系对锶进行分离富集，该体系包括协同流动载体（ＰＭＢＰ，ＴＢＰ），表面活性剂（ＳＰＡＮ８０）增强剂（丙三醇）溶剂（正己烷）和内相（１．２ｍｏｌ／Ｌ的盐酸溶液），实验表明，在适宜的条件下，锶的富集效率可达９９．５％以上，而在此条件下许多共存离子，如Ｆｅ＾３＋，Ａｌ＾３＋，Ｃａ＾２＋，Ｍｇ＾２＋，Ｂａ＾２＋，Ｃｒ＾３＋，ＣＯ＾２＋，Ｎｉ＾２＋，Ｚｒ＾４＋，Ｃｕ＾２＋，Ｚｎ＾２＋，Ｐｂ＾２＋和     

城市地表径流中持久性有机污染物的迁移机制

持久性有机污染物（POPs）具有环境稳定性、蓄积性等特点。在城市地表径流中，其迁移能力与径流中的颗粒物的性质与POPs本身性质、土地利用情况、排水条件、管理方式和降水条件等因素密切相关。针对国内外的研究结果总结了影响POPs在城市地表径流迁移中的受影响因素，分析了不同径流粒子的影响情况、城市绿地净化作用、管理方式以及降水过程对POPs的迁移影响。     

域自适应学习研究进展

传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布. 但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布. 域自 适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,作为 机器学习新出现的研究领域在近几年受到了广泛的关注. 鉴于域自适应学习技术 的重要性,综述了域自适应学习的研究进展. 首先概述了域自适应学习的基本问 题,并总结了近几年出现的重要的域自适应学习方法. 接着介绍了近几年提出的 较为经典的域自适应学习理论和当下域自适应学习的热门研究方向,包括样例加 权域自适应学习、特征表示域自适应学习、参数和特征分解域自适应学习和多 源域自适应学习. 然后对域自适应学习进行了相关的理论分析,讨论了高效的度 量判据,并给出了相应的误差界. 接着对当前域自适应学习在算法、模型结构和 实际应用这三个方面的研究新进展进行了综述. 最后分别探讨了域自适应学习在 特征变换和假设、训练优化、模型和数据表示、NLP 研究中存在的问题这四个方面 的有待进一步解决的问题.     

融合异构特征的子空间迁移学习算法

特征迁移重在领域共有特征间学习,然而其忽略领域特有特征的判别信息,使算法的适应性受到一定的局限. 针对此问题,提出了一种融合异构特征的子空间迁移学习（The subspace transfer learning algorithm integrating with heterogeneous features,STL-IHF）算法.该算法将数据的特征空间看成共享和特有两个特征子空间的组合,同时基于经验风险最 小框架将共享特征和特有特征共同嵌入到支持向量机（Support vector machine,SVM）的训练过程中.其在共享特征子空间上实现知识迁移的 同时兼顾了领域特有的异构信息,增强了算法的适应性.模拟和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性.     

Cadence推出Voltus-Fi定制型电源完整性解决方案

<正>提供晶圆厂认证的SPICE级精度晶体管级电源签收解决方案2014年8月6日,全球电子设计创新领先公司Cadence设计系统公司(NASDAQ:CDNS)宣布推出CadenceVoltusTM-Fi定制型电源完整性解决方案(CadenceVoltusTM-Fi Custom Power Integrity Solution),具备晶体管级的电迁移和电流电阻压降分析技术(EMIR),获得晶圆厂在电源签收中SPICE级精度的认证,从而创建了设计     

地下水多孔介质中胶体与污染物协同运移规律研究进展

在总结国内外地下水中污染物运移规律研究的基础上,阐述了地下水多孔介质中胶体与污染物协同运移的研究进展。讨论了胶体运移的基本过程、相关机理,探究污染物-胶体-微生物(生物胶体)协同运移的作用方式、影响因素、实验分析、模型构造,并指出该领域目前研究存在的主要问题,以及对该领域研究趋势的展望。     

一种基于量化用户和服务的大规模网络访问控制方法

目前,传统的RBAC(Role-Based Access Control)访问控制模型在支持细粒度服务和角色迁移的可控性上存在一定不足.针对这些不足,结合开放式网络环境的实际情况,文中提出了量化服务的概念,实现了一种基于细粒度角色和服务的访问控制机制,给出了一个形式化的基于量化服务和角色的访问控制模型QSRBAC(Quantified Services and Roles Based Access Control).该模型提供了灵活的访问控制粒度,支持对角色和服务的多角度访问控制,支持权限动态调整和条件角色迁移,可以用于大规模开放式网络环境.经测试,在百万规模规则的情况下,基于该模型的访问控制系统内存占用9.6GB以下,平均规则执行时间20μs以内.实验结果证明,该模型可以满足访问控制的效果和时间要求,它的应用显著增强了访问控制过程的可管理性.