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The effect of biochar substituted for anthracite as reductant on magnetizing-roasting pyrite cinder was investigated.The key of magnetizing-roasting is the gasification reaction between reductants and CO2.Since biochar could react with CO2 more rapidly at lower temperature,the reactivity of biochar is better than that of anthracite.The gasification of biochar could produce reducing condition ofφCO/(φCO+φCO2)about 10%-20% between 700-800 ℃,which is in accord with the atmosphere and temperature of Fe2O3 reduction.So it is beneficial to the reduction of iron mineral of pyrite cinder.Compared with anthracite,biochar could decrease the roasting temperature from825 to 750 ℃ and roasting time from 20 to 15min,which shows that a better effect of magnetization could be obtained in the condition of lower temperature and shorter time.Using biochar as reductant,iron concentrate extracted from pyrite cinder as about 64%iron grade could be produced,and the recovery is over 90% under the condition of above 90% grinding particle less than 0.045 mm and magnetic intensity of 0.124-0.194 T. 相似文献
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对于离心泵作为冷却系统中的供液泵,在突然断电导致原动机失去动力的情况下,需要离心泵可以延时运转一段时间,并继续保持有一定的冷却液体输出,而常规的离心泵由于叶轮惯性相对较小,一旦原动机失去动力,离心泵会在液体的阻力作用下迅速停止;通过在离心泵机组中增加惯性飞轮作为储能装置,在原动机断电时,储能装置为离心泵提供动力,以实现延时运转并保持一定的液体输出,确保被冷却设备在突然断电时可以得到延时冷却,从而保护设备,并增加整个系统的处理时间。 相似文献
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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献
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