湘西地区微细粒级难选菱锰矿浮选试验研究

湘西地区菱锰矿呈细粒或微细粒状态嵌布,且脉石繁多结构复杂,属于难选菱锰矿。采用X射线荧光光谱、X射线衍射及MLA等方法对菱锰矿进行了全面的工艺矿物学研究。针对微细粒级难选菱锰矿,以合适的Mn品位和回收率为指标,考察了磨矿细度、pH调整剂用量、抑制剂用量以及捕收剂用量对菱锰矿浮选的影响。试验表明,菱锰矿(Mn品位9.93%)在磨矿细度-0.074 mm 95.66 %的条件下,采用"一粗一精一扫"的正浮选试验流程,可获得精矿Mn品位19.04 %、Mn回收率88.86 %的浮选指标。     

云南某低品位混合型铜尾矿浮选工艺研究

铜矿开采导致的铜尾矿堆存问题对社会安全和生态环境产生巨大隐患，提高铜尾矿中有利元素的回收对消耗铜尾矿，解决资源困境有重要的现实意义。云南某选冶厂尾矿库堆存近5×106 t品位为0.43 %左右的混合型铜尾矿，根据硫化铜和氧化铜矿物之间可浮性的差异，对磨矿细度、药剂优化及全流程开路和闭路循环试验进行研究，最终，确定采用“粗选硫化铜矿，扫选氧化铜矿，分别精选提高铜品位”的混合型铜尾矿异步浮选工艺流程，全流程闭路试验获得硫化铜精矿铜品位18.32 %，铜回收率26.84 %，对硫化铜矿物综合回收率为82.44 %；氧化铜精矿铜品位18.15 %，铜回收率31.66 %，对氧化铜矿物综合回收率为48.62 %；铜精矿综合回收率为58.50 %的良好指标，探索出一套技术可行，生产效益高的混合型铜尾矿处理工艺，具有重要的现实意义和技术参考。     

多孔氮化硅陶瓷作为罩体材料的应用研究

多孔氮化硅陶瓷由于其良好的弯曲强度、介电性能在航天航空领域得到了广泛应用。本文对多孔氮化硅陶瓷作为罩体材料的应用进行研究,对其作为防热承力材料进行温度场计算及试验研究,通过仿真及试验研究得出,多孔氮化硅陶瓷作为罩体材料耐热温度达到1400℃,热结构匹配及抗热震性能良好,能够满足某高速飞行器的使用要求。     

香荚兰豆的TLC鉴别及香兰素、对羟基苯甲醛的含量测定

采用薄层色谱法(TLC)对香荚兰豆原料进行了定性鉴别,并用高效液相色谱法(HPLC)同时测定香荚兰豆药材中香兰素和对羟基苯甲醛的含量。TLC法:采用正丁醇-无水乙醇-浓氨水(7∶2∶1)为展开剂,置紫外灯(254 nm)下检视。HPLC法:采用Agilent ZORBAX SB-C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱;以甲醇-水为流动相梯度洗脱;体积流量1.0 mg/m L;检测波长分别为275 nm;柱温25℃。TLC中斑点清晰可见。香兰素线性范围为0.408μg~0.816μg(r=0.999 8),平均回收率为100.13%,RSD为1.75%;对羟基苯甲醛线性范围为0.004μg~0.020μg(r=0.9999),平均回收率为99.56%,RSD为1.20%。所测香荚兰豆中,香兰素和对羟基苯甲醛的平均含量分别为7.26%、0.37%。以上方法可靠、准确、重复性好,适用于马达加斯加香荚兰豆的鉴别及其香兰素及对羟基苯甲酸及含量测定。     

沿海铁路砂土地基CFG桩处理工艺及质量控制

青（岛）荣（成）城际铁路烟台至威海段沿海地段土层以饱和粉砂、粉细砂为主，采用长螺旋泵压CFG桩复合地基技术加固砂土地基的施工工艺，提高了地基承载力和路堤的稳定性。通过实践应用，为类似地质条件地基处理提供借鉴和参考。     

某萤石矿工艺矿物学特征研究

萤石是现代氟化工的基础原料,为了综合利用甘肃某矿区萤石矿,采用化学分析、XRF、AMICS(矿物特征自动定量分析系统)、扫描电镜分析等方法,对该地区萤石矿的化学成分、矿物组成、矿物嵌布特征、有价组分的粒度和赋存状态以及单体解离度等进行了系统的工艺矿物学研究,结果表明:该萤石矿中有用矿物为CaF_(2),质量分数为5.10%;脉石矿物以石英为主,质量分数为62.42%,还有部分方解石、白云石、磁铁矿等;萤石的嵌布粒度较细,单体解离度为67.60%。研究结果可为萤石选矿工艺优化提供理论基础。     

基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法

针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。     

改进粒子BP神经网络在变电站噪声控制中的应用

为了改善变电站噪声控制中已有自适应降噪滤波算法的自适应能力差、收敛速度慢等弊端,提出了一种新的基于粒子群优化（PSO）的误差反向传播神经网络（BPNN）智能滤波算法。该算法针对PSO算法易出现无法兼顾局部、全局搜索和群体多样性丢失等问题,采用以粒子“亲密”度为依据来自适应调整粒子惯性因子和变异率的改进策略;利用该改进粒子群优化（IPSO）算法取代梯度下降算法,实时优化BPNN的权、阈值,使噪声迅速降低,再用梯度下降算法对BPNN的权、阈值作进一步的精细优化,使噪声得到更大程度上的抑制。文中以某变电站变压器噪声信号为仿真声源,分别利用所提算法、PSO-BPNN算法及BPNN算法对该声源信号进行主动抑制,结果表明所提算法性能明显优于另外2种算法的性能,使变压器降噪系统性能得到较大的改善。     

核壳结构污泥基陶粒对抗生素的吸附机理研究

随着城镇化的不断发展,污水处理厂剩余污泥的处置形势严峻。污泥具有结构疏松,孔隙率大,比表面积大等特性,将其作为主要基体,蒙脱石为黏结剂,辅以粉煤灰为助剂,制备一种核壳结构的污泥基陶粒,并以盐酸四环素作为处理对象检验其吸附性能。结果表明,当蒙脱石的掺量为20%时,污泥陶粒的内核具有疏松的大孔结构,外壳具有致密的微孔结构,S_BET为49 160 cm²/g。污泥陶粒对盐酸四环素的最大吸附量为7.95 mg/g,其吸附过程遵循准二级动力学模型和Freundlich等温吸附模型。扫描电镜(SEM)和能谱分析(EDS)显示,核壳结构的污泥陶粒主要是靠内核的大孔结构发挥吸附作用,大孔结构提供充足的吸附空间;外壳的微孔结构发挥扩散作用,微孔结构为盐酸四环素扩散提供孔隙通道。