重晶石-石英-萤石型伴生矿选矿试验研究

湖南某重晶石矿与石英、萤石和铅锌矿等伴生,为综合开发利用该矿产资源,对其进行选矿试验研究。矿石中含0.98%的铅锌矿,具有一定回收价值,试验采用硫酸铜、乙基钠黄药优先回收铅锌混合粗精矿,浮选铅锌尾矿则采用水玻璃作石英等脉石矿物抑制剂,十二烷基硫酸钠为捕收剂浮出重晶石精矿。通过混浮铅锌、一粗、一扫和五精重晶石浮选闭路流程,获得了铅锌品位35.49%、产率2.54%的铅锌混合粗精矿,BaSO4品位92.15%、BaSO4回收率94.33%、比重4.3g/cm3的重晶石精矿,以及BaSO4品位仅5.07%的重晶石尾矿,实现了重晶石、铅锌矿与石英等脉石矿物的有效分离。铅锌混合粗精矿可进一步浮选获得合格的铅精矿与锌精矿。     

甘肃某红柱石尾矿制备蒸压灰砂砖试验研究

甘肃某红柱石选矿厂尾矿量大,粒度细,SiO2含量低,制备蒸压灰砂砖难度大.试验研究了钙硅比(C/S)、石英砂掺入量与级配以及蒸压时间对某细粒红柱石尾矿蒸压灰砂砖力学性能的影响.结果表明当红柱石尾矿、石灰、石英砂配比分别为66.6％、18.4％、15％,石英砂的颗粒级配满足-0.45 mm+0.15 mm、-0.90 mm+0.45 mm、-1.25 mm+0.90 mm的粒级含量分别为3％、6％、6％,蒸压时间为6 h时,制得的红柱石尾矿蒸压灰砂砖强度是24.94 MPa,力学性能满足GB 11945-1999《蒸压灰砂砖》MU20级技术要求.X射线衍射分析(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)结果表明:蒸压反应生成的水化硅酸钙和托勃莫来石,对蒸压灰砂砖强度有重要影响.     

针对载荷/载荷舱监控的固定码率数据非阻塞模式实时解析与展示方法

临近空间探测科学实验是以浮空器、无人机等平台为手段, 获取多尺度、多层次、多类型的探测数据, 为临近空间认知体系构建提供支撑. 因为临近空间探测的复杂性和探测数据的多样性及重大的应用价值, 所以建立临近空间探测数据实时可视化展示, 有利于提升临近空间探测任务的安全、稳定开展. 由于传统的同步阻塞I/O处理模式在对数据流进行处理时, 搭建异步事件驱动架构复杂, 数据处理效率难以提升, 因此本文设计了一种基于NodeJS+ElectronJS+EchartsJS的适用于临近空间探测科学实验固定码率数据非阻塞模式实时解析与展示方法. 该方法采用事件驱动、异步编程的实现方式, 实现了临近空间探测科学试验固定码率数据的实时数据解码以及下传数据高效准确的可视化展示.     

分布式计算系统中的算法集成方法

算法集成是研制建设综合性数据处理分析系统的一项重要内容.本文基于临近空间科学实验支持系统研制实践,针对面向科学研究需求的数据处理分析系统的算法集成问题,设计了一种大型分布式系统中集成多种类、多版本、多功能算法的方法,通过构建算法插件,满足了此类科学实验支持系统并行开发、插件化调用、灵活扩展、更新迭代的要求.采用该方法集成的系统部署在ZStack私有云平台上,通过对临近空间科学实验中多种大气参数、原位探测参数、生态参数的计算分析实验验证了该方法的有效性.     

卫星星座健康状态管理文档的自动生成方法

针对卫星星座健康状态管理文档涉及多项遥测参数的查询和计算、文档格式要求严格、编制工作量巨大、人工耗时较长的问题,提出了一种卫星星座健康状态管理文档自动生成方法.通过对文档中所含的基本数据类型进行归类分析,制定配置文件存储规则,对文档模板进行自定义设置,并应用文档自动生成算法,利用文档模板及相关参数生成数据汇总文档.该方法能够实现文档编制过程中的知识复用和通用内容生成,建立规范有效的文档编制流程.     

基于规则引擎的通讯卫星应急任务调度

为降低调度规则变动对独占资源通讯卫星应急任务调度系统的影响,提高系统的灵活性、可扩展性及易维护性,提出一种基于规则引擎的独占资源通讯卫星应急任务调度方法,运用规则引擎技术实现调度规则与业务逻辑代码的解耦。通过研究独占资源通讯卫星应急任务调度策略,设计应急任务调度规则,结合Drools规则语法建立调度规则库。在Rete算法节点共享机制研究的基础上,设计基于权重的节点连接方法,改进推理网的构建过程,优化推理网的结构。实验结果表明,基于改进后的规则引擎的调度系统拥有更好的运行效率。     

卟啉类自组装单体的量化计算筛选

为进一步提高卟啉基自组装光催化剂的性能,先使用密度泛函理论对10种备选单体进行理论筛选,从偶极矩、氢键数量、能带间隙等3个方面考虑,H₆TCPC在10种待选单体中性能最好;然后,使用含时密度泛函理论对H₆TCPC的激发态进行计算,得到其紫外可见光谱,并使用电子-空穴分析、片段间电荷转移方法对S1～S5的5个激发态进行分析,确定其激发类型,绘制了电子-空穴图、Chole-Cele图、Sr函数图;计算了D、Sr、H、t、E_coul、HDI和EDI等7种指数;最终得到S1激发态的各组成原子对电子和空穴的贡献和各组成片段间的电子转移量。     

基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建

本文针对现有光学遥感图像超分辨率重建模型对感受野尺度关注不足和对特征通道信息提取不充分带来的问题, 提出了一种基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建模型. 该重建模型基于深度残差网络结构, 在网络的高频分支中设计了多个级联的多尺度特征和坐标注意力模块 (multi-scale feature & coordinate attention block, MFCAB), 对输入的低分辨率光学遥感图像的高频特征进行充分发掘: 首先, 在MFCAB模块中引入Inception子模块, 使用不同尺度的卷积核捕捉不同感受野下的空间特征; 其次, 在Inception子模块后增加坐标注意力子模块, 同时关注通道与坐标两个维度, 以获得更好的通道注意力效果; 最后, 对各MFCAB模块提取的特征进行多路径融合, 实现多重多尺度空间信息与通道注意信息的有效融合. 本文模型在NWPU4500数据集上2倍、3倍放大中PSNR值达到34.73 dB和30.12 dB, 较EDSR分别提升0.66 dB和0.01 dB, 在AID1600数据集上2倍、3倍、4倍放大中PSNR值达到34.71 dB、30.58 dB、28.44 dB, 较EDSR分别提升0.09 dB、0.03 dB、0.04 dB. 实验结果表明, 该模型在光学遥感图像数据集上的重建效果优于主流的图像超分辨率重建模型.     

面向光学遥感图像典型目标检测的SSD模型优化

本文面向光学遥感图像目标检测应用,针对光学遥感图像中的典型目标一飞机和汽车,提出一种改进的SSD模型:首先在SSD (Single Shot multibox Detector)网络模型基础上引入多尺度特征融合模块,实现深层特征与浅层特征的融合以获得更多的特征上下文信息,增强网络对目标特征的提取能力;其次根据数据集目标样本尺寸分布特征进行聚类分析获得更准确的默认目标框参数,从而有效提升网络对目标位置信息的提取能力.将本文模型与SSD及YOLOv3模型在常用遥感图像目标检测数据集上进行对比,目标检测精度均有较大提升,验证了该模型的有效性.