工艺矿物学在黑龙江某低品位铜钼矿中的应用

黑龙江某低品位铜钼矿平均含Mo 0.026%,含Cu 0.015%,属低品位矿。由于矿石含钼、铜较低,为降低选矿成本,有效回收有价金属,对矿石进行详细的工艺矿物学研究。研究发现,主要金属硫化矿有辉钼矿、黄铜矿、黄铁矿、磁黄铁矿等,主要脉石矿物有钾长石、斜长石、石英等。辉钼矿主体嵌布粒度在0.01～0.5 mm,约49.44%,属于微细粒级-细粒级嵌布。黄铜矿主体嵌布粒度在0.02～0.25 mm,多属于微细粒-细粒级嵌布。此外辉钼矿与黄铜矿彼此共生关系密切、黄铜矿可浮性好,造成铜钼分离困难。根据工艺矿物学研究结果,建议采用“快浮+粗选”工艺流程,钼精选强化对黄铜矿的抑制,并增加精扫选作业,有效降低了钼精矿中铜的含量,且实现了铜的综合利用。     

基于可切换频率选择表面的微波加热数值研究

为解决微波加热中普遍存在的加热不均匀问题,已提出模式搅拌器、旋转转盘等机械转动方法来改变加热物体中的电场分布,从而提高加热均匀性。 然而,机械转动的方法往往使得仿真计算困难并且会增加微波系统的复杂性。 因此,本文提出一种应用于微波加热的可切换频率选择表面,其工作频率为2. 45 GHz,通过调整PIN 二极管的开关状态来改变电场分布,将不同状态下的频率选择表面在时间上进行联合并加热,可以明显提高加热均匀性和效率。 计算结果表明,该频率选择表面在导通和关闭状态下的传输系数分别为-32. 10 dB 和-0. 16 dB,能将均匀性提高 43%,加热效率提高42%,有望广泛应用于工业领域。     

Research on prediction for coal and gas outburst based on Matlab neural network toolbox and its application

In order to predict the danger of coal and gas outburst in mine coal layer correctly, on the basis of the VLBP and LMBP algorithm in Matlab neural network toolbox, one kind of modified BP neural network was put forth to speed up the network convergence speed in this paper. Firstly, according to the characteristics of coal and gas outburst, five key influencing factors such as excavation depth, pressure of gas, and geologic destroy degree were selected as the judging indexes of coal and gas outburst. Secondly, the prediction model for coal and gas outburst was built. Finally, it was verified by practical examples. Practical application demonstrates that, on the one hand, the modified BP prediction model based on the Matlab neural network toolbox can overcome the disadvantages of constringency and, on the other hand, it has fast convergence speed and good prediction accuracy. The analysis and computing results show that the computing speed by LMBP algorithm is faster than by VLBP algorithm but needs more memory. And the resuits show that the prediction results are identical with actual results and this model is a very efficient prediction method for mine coal and gas outburst, and has an important practical meaning for the mine production safety. So we conclude that it can be used to predict coal and gas outburst precisely in actual engineering.     

实测卫星频谱占用状态拟合与预测方法

由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.208 1,BP神经网络的RMSE为0.172 8。评估结果表明,BP神经网络准确度高。     

高氨基甲酸酯含量PIPA多元醇的制备及应用

通过大量实验寻找出合适的特殊分散剂,通过添加此分散剂,可制备出高聚氨酯含量的多元醇PIPA,并用此多元醇制备聚氨酯泡沫,泡沫性能良好。     

国产清梳联短绒的控制

阐述了短绒产生的原因与危害,分析了清梳联短绒增加较多的原因,提出了清梳联工序有效控制短绒的措施,认为应采取“连续喂棉、薄喂轻打”措施,减少纤维损伤;同时注意开松梳理适度,排除结杂和减少短绒兼顾。     

电力行业的循环经济模式

分析了我国电力工业现状,指出我国电力工业受到能源和环保的双重压力,走循环经济模式是电力行业的必由之路。提出了电力工业发展走循环经济的措施,即调整电力结构、合理利用资源、加强综合利用、强化污染物控制等。     

热处理对V2O5-TiO2复合薄膜表面结构与光学性能的影响

以钛酸丁脂、V2O5粉末为前驱体,采用溶胶-凝胶法制备了V2O5-TiO2复合薄膜,并采用X射线光电子能谱(XPS)和Uv-vis-nir分光光度计等方法研究了热处理对薄膜性能的影响.结果表明,随热处理温度的升高,复合薄膜中钛离子的价态不变,仍为Ti4 ;而V4 离子逐渐被氧化为V5 离子;并采用氢氧基团、碳氧键与多种钒离子进行叠加拟合,拟合结果与实验曲线非常符合;V2O5-TiO2复合薄膜在紫外光波段的透射率减小,吸收带边出现红移.     

复合改性纳米SiO2/环氧涂料的制备与表征

利用分散剂和偶联剂处理的纳米改性环氧树脂制备纳米SiO2/环氧复合涂料.通过对分散效率的数值的测定,找到分散剂和偶联剂的合适配比,此用量可以使纳米粒子的分散效率达到最佳;红外谱图也显示出分散剂和偶联剂对纳米粒子表面进行了有效地处理.当改性纳米粒子用量为2%时,红外谱图显示出纳米粒子能够与树脂有效的复合;热分解温度达到296 ℃;附着力达到1级,韧性为1 mm,抗冲击性为55 cm.     

送风对中庭烟气温度的影响

通过理论计算,得出无喷淋中庭火源上的火焰气流各分区的烟气温度和速度随中庭高度变化曲线。在模型中庭内开展了一系列的送风发烟实验,并将自然状态下的实验结果与理论结果进行了比较,结果表明在紊流区两者相差不大。