细粒锡石浮选组合药剂研究与应用进展

采用浮选工艺回收细粒锡石,药剂是关键。大量的研究与生产实践表明,浮选药剂的组合能提升锡石的综合回收指标。为了系统、全面地了解细粒锡石浮选组合药剂的研究与应用进展,综述了细粒锡石浮选的组合捕收剂、组合调整剂以及捕收剂+调整剂组合的优点、作用机理及应用现状,指出使用组合药剂能取得较理想的浮选指标与药剂间的协同作用密不可分。     

RSM在超声波强化氧化铜矿浸出试验中的应用

采用超声波强化硫酸浸出难选氧化铜矿,为了更准确地找出最优的试验条件,并对试验指标进行合理的预测。将RSM对超声波强化氧化铜矿浸出试验进行条件优化,得到最优的试验条件为:硫酸用量71.89g/L,浸出时间43.36min,超声波功率86.03W,此时,可以得到66.06%的铜浸出率。超声波在氧化铜矿浸出中起到了缩短浸出时间、减少硫酸用量的作用。     

矿床成因对硫化铜矿选矿工艺流程的影响

矿床成因决定了矿石类型、矿物共伴生组合、矿石结构与构造、矿物结晶程度等性质的差异,进而对矿石选别回收工艺产生影响。重点阐述了五种不同类型铜硫矿床的矿床特征和工艺矿物学特点,分析总结了各类型铜硫矿床的矿石结构构造、矿物组成等典型特征,并对不同类型铜硫矿床的典型特征对选矿工艺流程的影响进行了分析。通过研究初步探明了不同类型铜硫矿床物理化学特征及其影响浮选工艺流程的基本规律,可为不同类型铜硫矿选矿工艺流程的制定提供借鉴。     

SXF-SAF法处理某高泥氧化铅锌矿试验研究

根据四川某高泥氧化铅锌矿中铅、锌氧化率高,且白铅矿、菱锌矿、褐(针)铁矿密切共生的特点,采用硫化-黄药浮选法(SXF)+硫化-胺浮选法(SAF)对铅、锌进行回收。结果表明,浮铅阶段使用水玻璃和腐殖酸钠组合药剂作为矿浆调整剂,可有效地抑制矿泥对浮选的影响;采用先硫后氧原则并使用异丁黄作为浮铅阶段捕收剂,半闭路试验获得铅精矿中铅品位与回收率分别为66. 10%、88. 29%;浮锌阶段采用十二胺作为捕收剂、硫化钠作为硫化剂、ZnSO4作为调整剂,半闭路试验获得锌精矿中锌品位与回收率分别为19. 41%、87. 09%。     

磷铁真空蒸馏行为分析研究

为了了解磷铁在真空蒸馏过程中的物相变化规律,本文通过热力学计算,得到磷铁在压力为10~10~5Pa下的化学反应吉布斯自由能和分解反应温度的关系。计算表明磷铁的分解反应主要分三个阶段:(1209~1350 K)FeP生成Fe、Fe_3P和P_2;(1350~1693 K)主要是Fe_2P发生分解生成P_2、Fe_3P和Fe;当温度高于1693 K时,Fe_3P开始分解生成P_2和Fe。并在1373,1473,1573,1673 K等温度条件下,恒温60 min,对磷铁进行了真空蒸馏实验,考察其残渣物相及元素含量变化。结果表明,当温度由1373升高到1673 K时,磷不断减少,由16.3%降到了10.75%,磷铁物相变化为FeP→Fe_2P-Fe_3P→Fe,与热力学计算结果相符。实验证明,可以通过真空蒸馏的方法回收磷铁副产中的磷。     

工业硅炉外吹气精炼除硼研究进展

冶金法太阳能级多晶硅技术具有能耗低、成本低和环境友好等特点,正逐步取代投资大、成本高的化学法而成为全球研究的热点.硼是工业硅中最难去除的非金属杂质之一,本文阐述了工业硅的生产过程和吹气炉外精炼除硼的原理,综述了国内外工业硅炉外氧气、湿氢、湿氧、湿二氧化碳以及吹气-熔渣联合精炼等工艺技术,并对本课题组湿氧精炼除硼的研究进行了重点介绍,分析了吹气精炼过程硅的损失问题,最后指出吹气-熔渣联合法是冶金法炉外精炼的发展方向.     

水对室温熔盐[Bpy]BF_4结构与性质的影响

采用分子动力学模拟方法研究了298.15 K、0.1 MPa下摩尔分数为0.05~0.95的水对室温熔盐1-丁基吡啶四氟硼酸([Bpy]BF4)结构与性质的影响.获得了体系的径向分布函数、配位数和空间分布函数等微观结构及其密度、自扩散系数、电导率和粘度等物理化学性质.模拟密度与实验结果符合很好;体系中各组分间的径向分布函数和配位数均随水摩尔分数的增加有规律的变化;获得了各组分之间的三维空间分布情况;随水摩尔分数的增加,阴阳离子之间的相互作用被削弱,同时水与阴离子、阳离子及水分子之间的相互作用逐渐增强,水、阴离子和阳离子的自扩散系数增大,体系粘度降低,电导率升高.研究工作揭示了水对[Bpy]BF4中各组分的存在形式、相互作用及其对体系物理化学及输运性质的影响,为其在冶金与材料制备方面的应用提供理论依据和参考.     

自适应搜索半径蚁群动态路径规划算法

针对用于路径规划的蚁群算法收敛速度慢、计算量大、对环境变化适应性低的局限性,提出了一种新型的自适应搜索半径蚁群路径规划算法。该算法可以根据环境复杂程度自动改变寻优半径,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。仿真结果表明,提出的算法能够根据障碍分布情况自动选择合适的搜索半径,完成路径的动态规划,体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。     

基于经验模态分解的小波神经网络预测模型

针对小波神经网络(WNN)在非平稳、非线性时间序列预测上无法实现自适应多分辨率分析,且其预测精度有待提高的问题,提出基于经验模态分解的小波神经网络预测模型。首先,对非线性、非平稳时间序列进行经验模态分解(EMD),以降低时间序列的非平稳性;然后对EMD分析得到的固有模态分量(IMF)和余项分别构建WNN模型;最后,汇总预测结果,得到预测值。通过数据验证,新模型的预测精度高于BP神经网络和WNN。     

TEPA/TBHQ复配对生物柴油氧化安定-腐蚀性的影响

生物柴油作为一种绿色低碳液体燃料,由于其氧化安定性差,易腐蚀金属,限制了其大规模应用。本文以小桐子生物柴油为研究对象,复配了四乙烯五胺（TEPA）/叔丁基对苯二酚（TBHQ）高效抗氧化-缓蚀剂;采用Rancimat法、扫描电子显微镜等技术探究复配抗氧化-缓蚀剂对生物柴油氧化安定性与腐蚀性能的影响规律及机制。结果表明,添加0.1‰（质量分数）比例为4∶1的复配抗氧化-缓蚀剂时可使生物柴油诱导期从4.24h提升到7.83h。同时其也有很好的缓蚀性能,使生物柴油的铜片腐蚀等级从3a降到1a;铜片表面碳元素质量分数从10.5%降为8.5%,氧元素质量分数由10%降为0。TEPA螯合铜离子,TBHQ中断生物柴油链式反应,TEPA能提供H自由基还原再生作用后的TBHQ,两者复配有良好的协同作用,可改善生物柴油氧化安定性与腐蚀性能。可为生物柴油大规模应用提供理论支撑。