矿物原料在磨料行业的应用研究

选用地质储量大，价格便宜的非金属矿物为原料，通过精选，除杂质，控制粒度，改性等理化方法处理，成功地研制出金属洗涤，电脑显示屏打磨两种不同类型磨料产品，在实践中获得了较好的应用结果，成功地代替了进口原料。     

细泥对浮选的影响及解决方案

浮选入料细泥含量高会严重恶化浮选效果和浮选精矿脱水效果。解决问题的方案为预先脱出细泥，改善入料的粒度组成。通过分析，认为耙式浓缩机为较理想的脱泥浓缩设备，并指出了脱出细泥的处理途径。脱泥浮选在一些选煤厂应用效果显著。     

粒度分布信息在铝酸钠溶液加晶种分解动力学研究中的应用

阐述了在铝酸钠溶液加晶种分解的动力学研究中充分利用粒度分布信息的意义.通过分析铝酸钠溶液加晶种分解过程中固相产物的粒度分布情况,提出用(dN/dt)成核,(dN/dt)附聚和(dr/dt)径向长大分别表示二次成核、附聚长大和晶粒径向长大的速率,并分别得到了其速率表达式.采用微分法研究了晶粒径向长大,结果表明通过控制适当的反应条件,能够突出晶粒径向长大这一基本过程.利用粒度分布信息求得的晶粒径向长大速率与实际长大速率基本一致.     

浮选小型试验到工业试验因素对指标的影响及其对策

论述了浮选小型试验到工业试验因素对指标的影响，特别强调指出工业试验磨矿粒度对浮选指标的影响并提出了对策，以确保工业试验接近和达到小型试验指标。文中还提出了两点建议。     

利用阈值分割技术提取煤泥浮选泡沫图像的物理特征

探讨了煤泥浮选泡沫图像特征的提取方法，首先将RGB图像转化为灰度级图像，再采用直方图均衡化和局域中值滤波处理，以改善图像的对比度，利用阈值分割技术和二值化处理方法提取了气泡的个数，对亮点的面积，形状，周长进行了计算，求出了气泡的粒度分布，通过对51幅煤泥浮选泡沫图像的研究。发现该方法适用于亮点明显，气泡粒度大的图像，可以用来指导煤泥浮选的操作。     

某新生代红土型金矿选矿试验研究

针对云南某新生代红土型露天金矿金的粒度分布呈粗细极不均匀的特点,采用高离心力场重选工艺进行研究,较好地解决了粗粒金以及微细粒金的回收难题,当原矿金品位1.1g/t,精矿金品位47.23g/t,金回收率达到86.09%,获得了满意的选别指标。     

基于NWD集成算法的多粒度微博用户兴趣画像构建

微博文本特殊性的存在使得微博用户兴趣画像难以有效构建。为此, 提出了一种集成算法——新词发现-双向长短期记忆网络-梯度提升算法。首先针对微博文本的非正式性, 提出了一种基于支持度视角的新词发现(New Word Discovery, NWD)算法, 发掘其中大量存在的网络用语以实现更加准确的分词及语义把握; 其次, 引入Simhash算法使得微博文本中的“信息过载”现象得到改观; 再次, 为改善微博文本的简洁性而引起的特征稀疏问题, 采用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)模型提取博文语义特征; 最后, 通过融合微博用户静态特征训练梯度提升(extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型, 从而有效构建多粒度微博用户兴趣画像。实验结果表明, 粗粒度(一级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM和细粒度(二级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM-XGBoost的宏平均F1值(Macro-average F1 score, mF1)和受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Crave, AUC)分别高达83.6%, 79.7%和70.4%, 63.6%, 相对于基准模型, NWD算法的集成使得模型的mF1值和AUC值均能提升3%～5%, 其促进作用优于现有的新词发现方法。     

机械力作用对低硅型金尾矿粒度及活性的影响

利用机械力作用对低硅型金尾矿进行物理活化,检测了低硅型金尾矿的粒度分布、比表面积,计算了低硅型金尾矿粒度分布的分形维数,并通过胶砂试验和水化放热试验,研究了机械力作用对低硅型金尾矿在碱性环境中活性的影响.结果表明:在试验确定的粉磨制度(磨机转速为320 r/min、大球:中球:小球为2∶5∶3、球料比为3∶1)下,得到最佳粉磨时间为3 h;机械力粉磨能够有效改善低硅型金尾矿粒度分布,提高粒度分布分形维数;低硅型金尾矿粒度分布分形维数与比表面积之间呈良好的线性正相关;与未粉磨的低硅型金尾矿相比,粉磨3 h后,低硅型金尾矿的活性指数以及7 d水化放热累计分别提高了24.7%和35.8%.     

循环流化床电厂燃料的三级筛分方案研究

循环流化床锅炉对燃煤粒度级配的要求,完全依靠燃煤筛分破碎系统,要求燃煤通过筛分破碎系统后,能够获得理想的颗粒。研究三级筛分系统可以有效控制入炉煤粒度,提高锅炉运行的稳定性和燃烧效率。     

二分粒度聚类和KELM的全景图像火焰识别研究

针对现有灭火机器人视觉系统的窄视野且检测结果受光照变化干扰的问题,提出了一种应用于大视角全景图像火焰识别且抗光照变化干扰的二分粒度聚类优化的核极限学习机方法.首先,对全景图像建立抗光照变化干扰的颜色模型;然后在该颜色模型下利用经过二分和粒度思想改进的K-means聚类算法分割疑似火焰区域与非火区域;最终提取疑似火焰区域的颜色分量等特征参数作为输入向量来训练核极限学习机(KELM)分类器以提取火焰区域.经仿真研究证明,该算法能快速准确识别全景火焰图像,对光照变化具有良好的鲁棒性,且通用性强.