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81.
采用浸提法提取煤矸石中和渣酸浸物中的有价元素,考察了溶出温度、溶出时间和溶出液固质量比对酸浸物溶出过程的影响;以单因素实验为基础,进行正交实验,优化溶出工艺条件,用X射线衍射(XRD)和扫描电镜(SEM)表征煤矸石中和渣酸浸物、酸化产物及滤渣的物相和微观形貌。结果表明,酸浸物溶出最优工艺条件为液固质量比3:1、溶出时间40 min、溶出温度80℃,此时有价元素氧化物的溶出率分别为TiO2 82.63%, Fe2O3 96.48%, Al2O3 98.33%, CaO 87.72%, MgO 95.31%。提取后滤渣中只有SiO2和少量TiO2及CaSO4存在,表明煤矸石中和渣酸浸物中的有价元素通过该溶出工艺可充分溶出。 相似文献
82.
为提高煤矸石多金属提取资源化利用价值,解决实际生产中煤矸石酸浸液中混合稀土分离困难的问题。本研究以贵州煤矸石中和渣酸溶液为原料,Cyanex272-P204为混合萃取剂,探究初始料液pH,Cyanex272体积分数,P204体积分数,相比以及振荡时间等因素对混合稀土RE~(3+)萃取率以及RE~(3+)与Fe~(2+)、Al~(3+)分离效果的影响,并初步探究了Cyanex272-P204萃取RE~(3+)的机理。结果表明:初始料液pH值为2.2,Cyanex272体积分数为6%,P204体积分数为8%,相比为1∶1,振荡时间为6 min时,Cyanex272-P204对RE~(3+)的萃取率达到最大,且此时分离因子β[RE~(3+)/Fe~(2+)]和β[RE~(3+)/Al~(3+)]有最大值,分别为245.47和41.69,能实现混合稀土与铁、铝的有效分离,混合稀土的萃取焓变ΔH为-3 637.96 J/mol,表明萃取过程为放热反应。 相似文献
83.
84.
在特定实验条件下的散射中子本底研究 总被引:7,自引:1,他引:6
研究了d-T中子源与探测器距离较近时,扣除实验大厅散射中子本底的方法。实验上采用屏蔽法,用了铀裂变电离室。用MCNP/4A程序和FENDL2库数据计算了实验大厅散射中子本底曲线。采用实验和计算相结合的方法扣除了在特定实验条件下的散射中子本底,方法是可行的。 相似文献
85.
采用通用生成函数方法分析复合材料层合板的可靠性。定义了载荷、强度参数通用生成函数和复合算子及相应的性能结构函数,分别构建了各单层板的抗力、抗力序列和系统抗力等通用生成函数。根据终层失效准则建立层合板的可靠性分析模型。在通用生成函数复合运算中,通过K-means聚类和同类项合并技术缩减计算量提高效率。该方法适用于含有众多随机变量(包含非正态随机变量)且功能函数为非线性的结构系统可靠性评估,并考虑了系统中各抗力序列之间因含有相同失效单元,以及抗力序列内部的失效单元共享同一随机载荷源而引起的失效相关性。针对该方法给出算例,可靠度计算值与蒙特卡罗法仿真结果接近。新方法可为复合材料层合板可靠性分析提供一种新思路。 相似文献
86.
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法配准可见光和合成孔径雷达(SAR)图像时性能较差的问题,提出了一种基于改进光学-SAR图像的SIFT(OS-SIFT)可见光和SAR图像配准算法。首先,利用非线性扩散滤波构建可见光和SAR图像的非线性扩散尺度空间,并采用多尺度Sobel算子和多尺度指数加权均值比算子分别计算可见光和SAR图像的一致性梯度信息。然后,用图像分块策略剔除尺度空间第一层后对尺度空间进行分块,在一致性梯度信息的基础上提取Harris特征点,得到稳定且均匀的点特征。基于梯度位置和方向直方图模板构建描述符并对其进行归一化处理,以克服影像间的非线性辐射差异。最后,利用欧氏距离进行特征匹配,并采用快速抽样一致性算法剔除误匹配。实验结果表明,相比联合位置、尺度和方向的SIFT算法和OS-SIFT算法,本算法的匹配率有明显提高,均方根误差也相对较低。 相似文献
87.
88.
89.
土压平衡盾构在黏土和岩石的复合地层中推进,会同时面临刀盘结泥饼和滚刀破岩2个难题。因此,为了研究黏土改良后的黏附效果和对滚刀的影响,以青岛地铁4号线某区间典型的粉质黏土和花岗岩复合地层为背景,通过现场取样和室内发泡试验,评价了泡沫和分散剂的性能,并基于改进的直剪试验分析了黏土改良前后对金属块的黏附强度;最后,进行了正常磨损和偏磨情况下的2组滚刀模型试验,通过反馈的扭矩参数和刀盘磨损质量分析了黏土对滚刀破岩及磨损的影响。研究结果表明,黏土经改良后黏聚力减小、强度明显降低,与金属块间的黏结强度也显著减小;同时,黏土的存在增加了滚刀自转的扭矩,而经分散剂改良后的黏土可以减轻这种负荷,进而降低了对滚刀的磨损。 相似文献
90.
为丰富短期电力负荷预测方法并提高预测准确度,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化随机森林(random forest, RF)的短期电力负荷预测方法。该方法首先利用VMD对实际负荷数据进行分解处理,得到多组具有不同特征的模态函数分量;然后基于BA算法优化随机森林回归模型中的决策树和分裂特征数,进而分别对每组模态函数分量进行预测;最后对所预测的模态分量函数进行重构获取最终预测结果。与此同时,将VMD-BA-RF与Spark平台的优秀计算能力相结合,节省负荷预测过程所需要的时间。算例结果表明:VMD-BA-RF方法可有效进行短期电力负荷的预测,其预测平均绝对误差为31.99 MW,均方根误差为53.28 MW,平均绝对百分比误差为0.60%,而传统RF方法、VMD-RF方法和BA-RF方法的3种指标均大于VMD-BA-RF方法,因此所提方法具有较高预测准确度。 相似文献