半酸化法在氰化零排放工艺中的应用

氰化厂含氰污水的处理是使用氰化法提金工艺的所有厂家必须面对的环保问题 ,文中介绍了一个处理量 5 0t/d金精粉的氰化厂利用半酸化法解决污水零排放问题的设计与生产实践 ,投资小 ,经济效益和社会效益显著。     

基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型

目的为了实时监测农产品始终处于低温、适宜湿度等条件下,实现农产品质量信息的及时反馈和预警。方法针对农产品在冷链物流中的质量安全问题,首先分析影响其质量安全的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,构建农产品的质量安全预警指标体系。然后设计结合交叉变异算子的自适应混合粒子群算法(AHPSO)优化支持向量机(SVM)参数,以此建立基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型。结果以苹果的预警指标体系为例,经过模型训练和预测后,预测输出曲线与期望输出曲线均能较好拟合,误差值小。结论该方法较传统的BP神经网络与支持向量机方法,在解决实际问题中预测结果精度更高,可以有效提高农产品冷链物流中质量安全预警的准确性。     

塔式起重机智能控制的实现

就我国超高度建筑施工中的塔式起重机的安全智能监控。从实现目标、硬、软件设计与技术难点等方面进行了概述,对当前的技术难点进行了分析,首台监测仪已于１９９７年７月在南京经５个月的工业性试验考核。并经江苏省技监局检验站进行性能签定后通过专家鉴定,将作为科研成果进行专利性的商业推广。     

从含碲金矿中综合回收金、银、碲的试验研究

对河南某含碲金矿石进行了尼尔森重选单因素试验和重选尾矿再浮选试验。在磨矿细度-0.074 mm粒级占60%、给矿浓度25%、离心力强度50g、给矿速度900 g/min条件下获得重选精矿,在磨矿细度-0.074 mm粒级占70%、矿浆pH值为8、捕收剂异戊基黄药用量120 g/t条件下对重选尾矿进行一粗一扫浮选,重选和浮选的合并精矿金、银、碲品位分别为32.88 g/t、39.94 g/t和94.35 g/t,金、银、碲总回收率达到了89.97%、86.48%和81.29%,实现了金、银、碲的有效回收。     

ASTM国际组织发布绿色会议标准

美国材料与试验协会（ASTM）最近发布了八项新的有关规划和管理可持续性环境活动的会议标准。这些标准将会给会议、活动策划者及其供应商提供具体的指导方针和评价指标,以创造可持续性环境或“绿色”活动。     

基于模糊神经网络的安全生产方案决策

安全生产是企业生产管理的一项重要内容。针对某包装企业的生产特点,调查得出影响安全生产的7个指标因素,运用模糊学和BP神经网络的基本理论,构建该企业的安全生产方案决策模型。结合模糊神经网络的评价结果,进行安全生产方案的决策选择,达到了提高安全生产能力的目的,有利于增强企业的经济效益与社会效益。     

氰化尾渣中铅锌分离试验研究

在充分考虑氰化体系中各种金属离子及其络合物对浮选的影响基础上, 以碳酸钠+硫酸亚铁+硫酸锌为锌的组合抑制剂、以乙硫氮作捕收剂, 从铅尾中优先浮铅, 用硫酸铜活化、双氧水破坏游离氰根及其络合物、CMC抑制铅矿物及脉石矿物从铅尾中浮选回收锌, 获得了铅品位为49.93%、含锌5.22%、铅回收率为82.69%的铅精矿和锌品位为48.86%、含铅2.23%、锌回收率为85.75%的锌精矿, 实现了氰渣中铅锌的有效分离。     

基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法

由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。     

酚醛树脂及其复合材料发展动向

本文介绍了酚醛树脂及其复合材料的性能、市场概况、开发动向以及国外研究情况和发展状况.     

异步电动机起动暂态过电压的分析研究

本文对采用个别补偿方式时投入电动机组的暂态过电压进行了分析研究,从理论上指出了补偿支路中串联电抗器上的过电压可能是其线圈首端发生绝缘击穿的原因。