某电厂粉煤灰浮选脱碳试验研究

针对某电厂排放的粉煤灰烧失量较高,不能直接利用的现状,用实验室型浮选机对该试样进行了浮选脱碳条件优选试验,并对旋流-静态微泡浮选柱和浮选机的脱碳效果进行了对比研究。研究结果表明,经1次粗选,浮选机可获得产率约60%,烧失量约2.4%的尾灰;浮选柱可获得产率约70%,烧失量约2%的尾灰;浮选柱选别的粗精煤灰分仅有40%,比浮选机低约20个百分点。     

蒸压粉煤灰砖的生产工艺研究

实心粘土砖自国家实行限制使用后出现了许多替代产品,粉煤灰砖是较为突出的产品之一。一方面,粉煤灰砖发展前景好,另一方面,粉煤灰排放量急剧增长但利用率低。针对这一问题提出大力发展蒸压粉煤灰砖的生产研究及应用、打造＂绿色建材＂的观点,分析了蒸压粉煤灰砖的原材料选择要点及生产工艺,并从性能、成本、应用及社会效益等方面对其发展前...     

上网本芯片再涌竞争暗流 高通新品堪与英特尔比高下

谷歌前脚成功把手机操作系统移植到上网本,高通后脚紧跟着把手机芯片也做了相同的转移. 6月1日,在台北召开的COMPUTEX电脑展上,高通的"Smartbook"(以下简称"智能本")格外引人瞩日.据悉,高通联合多家IT厂商展示的这款新品结合了智能手机与笔记本电脑的双重性能.     

乙烯与1-癸烯共聚及其共聚物微观结构

采用合成的2种限制几何茂金属催化剂A(2 四甲基环戊二烯基 6 叔丁基苯氧基二氯化钛)、B(2-四甲基环戊二烯基-4,6-二叔丁基苯氧基二氯化钛)分别和助剂Al(iBu)3/［Ph3C］+［B (C6F5)4］-组成体系催化乙烯与1-癸烯共聚反应,并对共聚物微观结构的序列分布和链增长基元反应概率统计进行分析,探讨了该体系下的共聚机理和共聚物结构。结果表明：(1)共聚物主链上共聚单体1-癸烯质量分数在14.3%~67.2%之间;(2)共聚物链增长机理符合一级Markovian模型链增长机理;(3)所得共聚物结构更趋向于聚乙烯共聚物,1-癸烯更容易配位或插入到{共聚物主链-1-癸烯-1癸烯-催化剂}序列,乙烯更容易配位或插入到{共聚物主链-乙烯-乙烯-催化剂}序列;(4)随着1-癸-烯浓度的增加,乙烯与1-癸烯共聚物更趋向嵌段结构;(5)1-癸烯更容易插入到催化剂B上。     

神经网络在蒸养粉煤灰砖抗压强度预测中的应用

首先简要阐述蒸养粉煤灰砖的生产流程,然后通过建立BP神经网络模型来预测粉煤灰砖的抗压强度值,仿真结果表明此模型用于强度预测是可行的。     

结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知

由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。     

某含硫磁铁矿的工艺矿物学试验研究

本试验对某新探明含硫磁铁矿原矿进行了化学多元素分析、物相分析等工艺矿物学综合分析与研究。系统全面的了解了该含硫磁铁矿的化学组成、矿物组成、矿物嵌布特征等,阐明了影响选矿工艺的矿物学因素,并提出了适合该矿石的分选工艺流程。     

基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型

针对阿尔兹海默症、病变(如脑肿瘤)和健康老化的3类脑部CT图像分类问题,本文提出了一种改进的ResNet-10卷积神经网络模型.该模型在网络的残差映射结构中加入残差混合注意力模块,解决了原模型提取的特征分辨性弱的问题,精确捕捉了脑部组织在CT图像中的位置和内容信息;此外,本文设计了全局平均池化层,简化了模型的复杂度,并在其后引入Dropout机制,缓解了过拟合.在训练阶段,该模型建立了标签平滑交叉熵损失函数,使模型在样本数量有限的情况下仍有较强的泛化能力.系列实验证明了改进后的ResNet-10网络模型在分类脑部CT图像时达到97.47％的分类精度.     

煤泥浮选能耗试验研究

为探索不同可浮性煤泥的浮选能耗,针对钱家营选煤厂烟煤和陈四楼选煤厂无烟煤两种代表性煤泥,在最优药剂用量、浓度和充气量条件下进行浮选能耗试验。试验结果表明：陈四楼煤泥的天然可浮性较差且高灰细泥含量较多;转速越高,同种煤泥达到相同的可燃体回收率所需的浮选时间越短,但所需的总能耗越多;低转速、较长浮选时间条件下消耗较少的功能够与高转速、较短时间条件下消耗较多的功获得相同的可燃体回收率;可通过计算浮选能耗比较指标Wf值来比较不同煤泥的可浮性;随着浮选过程的进行,精煤灰分逐渐增加,浮选速率常数k值逐渐减小,煤泥的可浮性越来越差,单位可燃体回收率的产品浮出所需的能耗越来越多。