碳纤维表面化学镀Ni-Co-Fe-P工艺研究

介绍了碳纤维表面化学镀Ni-Fe-Co-P的工艺流程,探讨了碳纤维的去胶方法.通过正交实验法优化了化学镀Ni-Fe-Co-P的配方和工艺条件,观察了碳纤维的表面形貌,测试了镀层的结合力,研究了碳纤维增重率与时间和温度的关系.结果表明,在400℃灼烧30min,可去胶完全.本工艺得到的镀层均匀致密,结合力好.     

新型捕收剂CK-2浮选某低品位白钨矿的研究

为提高某低品位白钨矿选厂生产中白钨精矿回收率,进行了浮选试验研究。结果表明,新型高效白钨捕收剂CK-2较现场捕收剂ZL表现出更强的捕收性和选择性,全流程闭路试验可以获得白钨精矿WO₃品位63.33%、回收率86.30%的选别指标,与现场捕收剂ZL相比,白钨精矿回收率提高了4.17个百分点。     

隐藏文件逃过pctools的眼睛

pctools是一种非常流行的工具软件,由于其强有力的功能和鲜艳的画面,使其深受微机用户的喜爱,其版本在不断提高,功能也在不断扩大,pctools在读盘和显示目录文件时,不论其属性为何一视同仁;对隐含文件,只读文件,系统文件等在DOS下不能复制,删除和更名的文件可以随意处理,这给用户带来不少方便,也带来一些麻烦。因为有些用户自己的文件和数据是不允许他人随意操作的,用户怎样隐藏目录和文件,才能逃过pctools的眼睛呢? ASCII码中的00H和20H,00H表示Nul(无),20H表示space空格)这两个码都是屏幕无显示的。在Root区,DOS分配给每个目录项的长度为32个字节,各字节含义如表1。其中文件属性见表2。     

机动雷达地网接地电阻的预估算法

系统接地问题是制约机动雷达机动性能的关键因素之一。通过对垂直地网、水平地网、复合地网三种机动地网技术的理论研究与测试验证,提出了不同地网技术接地电阻的近似计算方法,并在理论推导的基础上,提出了机动地网接地电阻的预估算法。经实际测试证明本文所提算法简单可行,并且已经在某型号机动雷达上开展了实际应用,能够为后续机动雷达应急接地提供重要的技术保障。     

润湿性影响下低渗透储层地层水矿化度预测——以鄂尔多斯盆地陇东地区三叠系延长组长81段为例

测试资料表明,鄂尔多斯盆地陇东地区低渗透储层地层水矿化度变化很大,且储层受到复杂润湿性影响,基于自然电位和储层电阻率~孔隙度组合预测地层水矿化度等经典方法均失效,给储层含油饱和度预测带来巨大困难。因此,在假设储层地层水矿化度与邻近泥岩层束缚水矿化度近似相等的前提下,首先选取邻近泥岩层中稳定部分（高自然伽马、未扩径和低电阻率）,读取电阻率和声波时差数据。其次,完成邻近泥岩层声波时差数据的压实校正。然后,通过电阻率和校正后声波时差交会图,实现对不同矿化度下（0~20,20~40,40~60以及大于60 g/L）邻近泥岩层识别,进而提出一种利用邻近泥岩信息确定储层地层水矿化度的方法,预测结果得到了实验分析数据的验证。最后,利用该方法预测了106口井长8¹储层地层水矿化度资料,结合69份地层水分析矿化度,绘制了陇东地区长8¹储层地层水矿化度平面分布等值线图,有助于地层水矿化度的准确选择和平面分布规律研究。同时,为润湿性影响下的低渗透储层地层水矿化度预测提供了一种可行的解决办法,并具有普遍适用性。     

秘鲁某铜矿铜钼混合精矿综合回收钼试验研究

秘鲁某铜矿铜钼混合精矿Cu品位39.63%、Mo品位0.76%,并且滑石等易浮易泥化脉石含量高,实现铜钼分离难度大,通过大量试验研究,提出粗选铜钼分离-精选钼与脉石分离的两步分离思路,结合针对性选择性絮凝抑制剂CD-1的研发与应用,成功实现了铜钼、钼与脉石的有效分离,闭路试验获得了的钼精矿中Mo品位47.32%、Mo回收率87.72%,铜精矿中Cu品位为40.19%、Cu回收率为99.986%,成功实现为该矿综合回收铜钼混合精矿中钼的综合利用。     

基于BP神经网络法优化化学镀Ni-Fe-Co-P工艺的研究

提出利用碳纤维化学镀Ni-Fe-Co-P的实验数据。在工艺参数范围内,将神经网络与正交实验结合,采用小步长搜索的方法优化了化学镀Ni-Fe-Co-P工艺,并对该网络的预测能力与实验结果进行对比,获得最优解。研究结果表明:BP神经网络对化学镀工艺进行预测及优化的方法可行,构建的神经网络所反映的化学镀工艺参数和沉积速率的映射关系基本准确,程序计算的目标值与实测数据的线性相关性好,训练结果可靠,同时也说明该神经网络在工艺优化方面是可行的。     

小寺沟低品位微细粒级铜矿高效分离技术研究

针对小寺沟蛇纹石-滑石型低品位微细粒级铜矿脉石含量高、黄铜矿与黄铁矿紧密共生、嵌布粒度极细等问题,通过自主研发易浮脉石抑制剂CD-2,配合使用Z-200+CF-1组合药剂,确定原矿-磨矿-两段粗选-粗精矿再磨-两段精粗选-抛尾的工艺流程,当原矿含铜0.57%时,获得铜精矿1含铜23.65%、回收率为68.66%,铜精矿2含铜3.06%、铜回收率5.10%,总铜精矿含铜16.13%、铜总回收率为73.76%的良好选别指标。     

人工神经网络-遗传算法优化化学镀四元合金工艺

利用BP神经网络-遗传算法对化学镀Ni-Fe-Co-P工艺进行寻优。首先利用正交试验表安排一定数量的实验,以构成人工神经网络的训练集。对训练集训练并利用实验数据检验,得到化学镀工艺的人工神经网络模型。最终再利用遗传算法对其进行寻优,以确定最佳的工艺参数。结果表明该方法结果可靠,可以用于实际各种工艺参数的寻优。