云南某高碳氧化铜矿浮选实验研究

对云南某地高碳氧化铜矿进行浮选实验研究,原矿含Cu 1.52％,氧化率48.06％,含Ag53.1g/t、C0.59％.采用脱碳-浮选和直接浮选对比实验,结果表明直接浮选工艺较合理.闭路实验获得了铜精矿产率4.24％,含Cu 33.46％,铜回收率为82.97％;含Ag 924 g/t、银回收率为73.78％的选别指标.     

矿物增强材料YNFWH101增强PP力学性能的研究

对矿物增强材料YNFWH101在聚丙烯（PP）中的应用性能进行了系统地研究和分析。研究了3种不同的挤出造粒工艺（螺杆组合工艺）、不同粒径矿物增强材料、不同用量增强材料等因素对矿物增强材料增强PP力学性能的影响。     

深度学习在选矿领域的应用进展

深度学习作为一门新兴技术，可以很好地处理非线性问题以及排除由主观经验导致的稳定性低等问题，已成为选矿领域的研究热点。阐述了基于计算机图像处理技术的深度学习原理，综述了深度学习在矿物识别、碎矿和磨矿、浮选、重选、磁选等方面的研究进展，总结了其优势和不足，并对未来的研究方向提出了若干建议。