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现阶段湿法磷酸已经广泛应用于下游食品磷酸和磷铵的生产,在这两种产品生产过程中产生的萃余酸和氨化料浆都需要通过沉降手段来进行净化除杂。本文研究了瓜尔胶改性沉降剂对湿法磷酸下游料浆萃余酸和氨化料浆的沉降特性,探究了沉降剂用量、分散时间和温度等条件对沉降剂使用效果的影响,对比了瓜尔胶改性沉降剂与常规聚丙烯酰胺的沉降效果。结果表明需两种瓜尔胶改性沉降剂联合使用实现萃余酸沉降,最佳用量分别为300 g/t和10 g/t,最佳分散时间分别为70 s和150 s;单一瓜尔胶改性沉降剂即可实现氨化料浆的沉降,最佳用量为8 g/t,最佳沉降温度为70 ℃。 相似文献
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古代壁画为存世孤本且艺术风格独特。然而,由于可参考数据稀少,缺失信息重建的效果不佳。如何产生足够可参考样本是提升壁画修复效果的关键节点。为了解决此问题,提出一种改进的风格迁移模型来生成高质量的壁画图像,达到扩充数据的目的。首先,在输入图像的低维空间进行聚类以保持图像的结构完整性。其次,引入基于注意机制和软阈值函数的残差收缩模块去除图像中冗余信息,有效保留纹理细节信息。最后,将内容聚类集合与匹配到的风格聚类集合进行实时的特征转换,得到任意风格的迁移图像。实验结果表明,与其他常见的风格迁移方法相比,所提方法能够生成自然清晰的壁画图像,并且在客观指标峰值信噪比和结构相似度上均取得较好的结果。此外,在基于生成对抗网络的壁画数字生成实验中,验证了所提方法较传统增广方法的有效性。 相似文献
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因墓道狭窄,分块揭取的大型墓室壁画在高清采集后会存在周边信息缺失的情况。为了能够重建壁画分块间丢失的数据,提出了一种多尺度级联网络的墓室壁画数字生成技术。首先,对墓室壁画进行大尺度生成;然后,将重建结果输入深度语义小尺度生成网络中进行精细的数字信息生成。在小尺度生成网络引入自注意力机制,增强生成区域与全局信息的关联性,解决生成区域边界的伪影问题。在反馈损失中改进纹理损失,提高重建信息纹理精细度以及壁画生成效果。为加快训练进程、促进梯度反向传播效率,在生成网络中加入跳跃连接。通过消融实验和对比组实验验证,该数字生成技术可提高壁画分块外延信息的纹理匹配率并弱化伪影的影响,在客观指标峰值信噪比和结构相似度上均取得较好的结果。 相似文献