矿物材料对电磁波的吸收特性及其应用

分析了矿物的宏观电磁参数(σ、μ′、μ″、ε′、ε″)对电磁波吸收性能的影响及其在地质、冶金和材料科学中的应用。结果表明,矿物的电磁参数会影响其波阻抗与空气阻抗的匹配程度,提高阻抗匹配程度,可降低矿物对入射电磁波的反射,增加矿物对进入其内部的电磁波的吸收;矿物对电磁波的吸收损耗取决于该矿物的电磁参数及电磁波的频率f;不同矿物的导电性、介电损耗和磁损耗特性差异较大,矿物电磁参数随频率的改变而改变。搞清矿物的电磁特性对地质遥感、矿冶工程以及电磁功能材料制备有较强的实用意义。     

天然掺杂铁氧体性能研究及在微波吸收材料中的应用

本课题是根据中科院地化所多年开展的“矿物微波性能及其应用”的基础与应用研究，结合近年来我国微波技术部门，军工企业提出的改善和提高我国隐身技术材料性能，研制新型微波吸收材料提出的。我们通过天然掺杂铁氧体微波电磁性能的研究，筛选出适合的品种并通过一定的工艺控制强化性能，使之达到微波吸收材料应用技术指标，不失为在这一技术领域开拓一种新材料的研究技术途径。通过三年多的研究工作目前已取得如下成果。（1）在国内首次对用于微波吸收材料的天然矿物进行了比较系统的测量与研究并获得了比较完整和准确的数据。对其性能有…     

微波加热技术在典型冶金工艺中的应用研究进展

阐述了微波加热的基本原理,讨论了矿物在微波场中的升温特性和吸波特性。微波在矿物处理方面的应用研究进展,主要包括微波预处理、微波干燥、微波焙烧、微波碳热还原、微波辅助浸出等典型冶金工艺的研究现状。分析了目前微波加热技术在典型冶金工艺中的应用与研究进展,并对微波加热技术在冶金工艺中的应用前景进行了展望。     

碎磨与物理富集选矿法的新进展

1　碎磨微波加热的矿物解离法目前已开始在从难选矿石中回收金、铜及其它金属方面获得工业应用。在应用于硫化矿浮选精矿后 ,微波加热将极有可能取代高压浸出、焙烧或冶炼等预处理作业。同时它在环保方面也远较后者有益。采用微波处理矿物的试验 ,能评价微波能量强度及曝露时间对微波加热性能和矿物可磨度的影响。试验结果表明 ,矿物粒度的影响较大。较粗的石灰石与石英颗粒 ( -9.50 +4 .75mm)在微波加热后的干磨中 ,产品细度提高。但是硅酸盐与碳酸盐矿物在较低微波强度 ( <7k W)和较短曝露时间 ( <3 0 min)的条件下难以被加热 ,这是它们…     

微波辅助技术改善矿物分选理论及应用研究

在概述微波辅助技术改善矿物分选原理及其研究现状的基础上,着重总结了微波辅助技术改善矿物分选的理论基础及改善矿物分选的途径,同时例举了改善矿物分选的应用研究实例。结果表明:微波辅助技术可以改善矿物的分选效果,并且有助于实现清洁生产,具有较好的工业化前景,提出了在矿物分选方面引进微波辅助技术需要迫切解决的问题,展望了今后的重点研究方向。     

矿石微波加热半工业试验

据悉,加拿大的ＥＭＲ微波工艺公司近年投产了一个半工业试验厂。该厂用微波加热堆浸含金的黄铁矿石与砷黄铁矿石。ＥＭＲ微波工艺公司的技术原理是,矿物有接受微波的性能,能有效地把微波(电磁)能转变成热能,也有一些矿物基本上是传递微波的。这种现象可以用于在围岩脉石内选择加热目标矿物。ＥＭＲ微波工艺公司的半工业试验厂有两台微波沸腾炉、一个布袋收尘器、一个洗涤器和有关辅助设备。堆浸含金的黄铁矿石与砷黄铁矿石微波加热半工业试验的流程是:第一段微波炉在还原条件下操作,以便使砷黄铁矿分解为磁黄铁矿和硫化砷。硫化砷被烟气从沸…     

矿物材料及其纳米技术改造

根据矿物的表面特征及应用要求选择合适的分散剂和分散方法进行矿物纤维的分散可以实现矿物纤维纳米化。另外，开发纳米插层及涂层技术在蛭石、云母等层状矿物上的应用，研究新型纳米孔材料及矿物纳米复合材料等不仅技术上可行，而且具有广阔的发展前景。矿物纳米材料的开发是低成本制备纳米材料的重要突破口之一，对于实现纳米材料的产业化和普及化具有强有力的推动作用。开发矿物材料有利于人类社会的可持续发展。     

微波在矿物处理过程中的应用

阐述了微波技术用于矿物处理的基础研究和应用研究的进展 ,并指出了微波的今后研究开发方向。     

矿物处理过程中微波技术的应用与发展方向

对微波技术用于矿物处理过程的研究、开发试验结果进行了总结分析,研究结果表明,微波技术在矿石炭热还原、浸出、预处理、干燥脱水、废弃物处理等方面具有广阔的前景.在分析研究微波技术应用于矿物处理过程中存在问题的基础上,认为应进一步深入开展微波与矿物相互作用基础理论、新的应用领域、技术革新及工程化研究,推动微波技术的发展,将微波技术应用于矿物处理过程工业生产实践.     

煤介电常数的分形特征

本文利用分形几何理论研究了煤介电常数与频率的关系。结果表明 ,煤的介电常数具有分形特征 ,介电常数与频率间的关系为 :ε′r (f)∝fd -D2 ;得到了 11种煤的介电分形维数D ,并发现其与煤中的黄铁矿硫含量、发热量和灰分含量等有关