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1.
针对江西某退役铀矿含硫铀废石中存在的铀污染问题,以矿区3种不同直径的废石为载体,通过BCR连续分级提取试验研究铀的赋存特征规律,分析了含硫铀废石中不同矿石粒径对铀的赋存形态的影响。研究发现,在不同种类的含硫废石中铀的形态分布存在显著差异。在土壤表层废石(A组)中,铀主要以可氧化态及残渣态存在;在地表块状废石(B组)及边坡上采集的块状岩石(C组)中,铀主要以可还原态及残渣态存在。A组、B组废石中铀含量随矿/废石粒径的减小而增加,C组废石中铀含量受粒径影响较小。在含硫矿石中活性铀与铀含量没有密切关系,S、U、Fe分布特征大体一致。 相似文献
2.
针对莺山断陷北部沙河子组沉积相带变化快、钻遇井较少、沉积分布规律及物源认识不清等问题,采用单井相、地震相分析等手段开展研究区沉积特征研究。结果表明,研究区发育湖泊相、辫状河三角洲相、扇三角洲相,其中扇三角洲相包括3亚相9种微相,辫状河三角洲包括2亚相6种微相,湖泊相包括2亚相4种微相。依据地震反射特征,将其地震相划分为3类:①平行、中低振幅、连续;②似平行、中低振幅、中低连续性;③杂乱反射、中低振幅、断续。结合区域构造特征,表明研究区沙河子期主要受三支物源体系控制(西北部、东北部、东南部),最终明确各个砂组沉积演化规律,每个砂层组时期沉积类型存在差异。该研究成果可为莺山断陷北部沙河子组勘探部署提供指导。 相似文献
3.
为了研究黄铁矿对煤自然氧化的影响,在煤中添加四类黄铁矿自然氧化产物,通过程序升温实验分析黄铁矿对煤自然氧化特性的影响。实验得到:不同浓度的Fe3+和Fe2+均降低了煤的三个特征点的温度,且随着浓度的升高,三个特征点的温度降低的越大。H+导致煤样在氧化过程中质量突变。Fe(OH)3对煤低温氧化具有抑制作用。对煤样进行FTIR测试,可得Fe3+和Fe2+对加速了煤中活性结构的氧化。H+对-OH、-CH2-的氧化具有促进作用。Fe(OH)3则对煤中活性基团的影响变化不大,对煤自然氧化起物理阻化作用。 相似文献
4.
为了提高微波辅助磨矿的适用性,以红透山铜矿和思山岭铁矿为研究对象,分别采用微波、盐酸溶液、草酸溶液及其组合的方式对矿石进行预处理。对比了7种预处理方式下矿石的升温特征、表面形态、磨矿效果,并通过介电常数、波速、微观照片揭示矿石的劣化机理。试验结果表明:铜矿和铁矿浸酸后介电常数减小,导致微波作用下升温速率降低,温度分布更加均匀。铜矿经过盐酸-微波处理,表面有灼烧痕迹,而经过微波-盐酸处理,表面产生裂纹,矿物边界明显。铁矿微波辐射后表面颜色变黄,酸处理后颜色还原。7种预处理方式中,微波-盐酸联合作用磨矿效果最佳,铜矿和铁矿的质量折减百分比分别为15%和14.5%,相比于未处理矿石,磨矿产物质量分别提高58%和78%。微观照片和波速测试结果表明微波照射后矿石产生明显的裂纹,再经盐酸浸泡后,裂纹宽度进一步加大,并在裂纹中产生沉淀物。研究表明,微波与盐酸联合作用可以进一步弱化矿石,提高磨矿效果。 相似文献
6.
7.
某石英脉型金矿,原矿金品位为7.62g/t,通过重选+浮选的联合选矿工艺选别后,其尾矿中金品位为0.75g/t,总回收率在90.50%左右。为进一步研究尾矿中金的可回收价值,开展工艺矿物学研究,以查明影响金在选别过程中流失的矿物学因素。通过工艺矿物学自动分析仪(BPMA),扫描电镜(SEM-EDS),XRD等对尾矿开展工艺矿物学检测分析。结果表明:尾矿中的金矿物主要为自然金,偶见银金矿;金矿物主要以与脉石裸露连生的形式存在;其次包裹于脉石矿物中;还有少量为单体;另有少量以次显微金的形式分布于磁黄铁矿为主的硫化物中;金矿物的粒度极其微细,基本都分布于10μm以下,且有近一半分布于5μm以下。损失的金矿物主要以与脉石连生的形式存在,且粒度十分微细,通过再磨-浮选进一步回收的难度较大,裸露金含量超过60%,可采用堆浸对金回收,以提高金的回收率。 相似文献
8.
通过对矿区地质特征进行研究,共圈定2个晶质石墨矿体,主矿体Ⅰ号矿体长3200m,平均厚度241.60m,矿体倾向220°,倾角55°~69°,埋深0~548m,认为矿体赋存于中新元古界蓟县系渣尔泰山群阿古鲁沟组二岩段炭质板岩中。矿床成因属区域变质层控矿床。矿石类型为显微鳞片状晶质石墨,无共伴生矿产,较易选矿石,开发经济、合理。希望此观点为今后该地区寻找石墨矿提供指导。 相似文献
9.
利用测井资料信息丰富、分辨率高的优势,结合岩心和录井分析,对苏北盆地东台坳陷中段柘垛低凸起北东部新近系盐城组、古近系三垛组-阜宁组-泰州组、白垩系浦口组、奥陶系红花园组-仑山组、寒武系观音台组-炮台山组的地层测井响应特征进行分析研究,找寻热储层有利区,为东台坳陷的干热岩进一步勘探开发提供依据。 相似文献
10.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献