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以金山店铁矿充填采矿法优选为工程背景,将采矿方法优选视为多目标决策的系统工程问题来处理.综合考虑技术、经济、资源利用、劳动效率、安全、环境等多方面因素,构建了较为全面的采矿方法优选多目标决策指标体系.分别采用层次分析法、模糊判断矩阵及Delphi法对决策指标进行赋权,得到了三组单一权重.在此基础上,通过Kendall非参数检验及Spearman等级相关性分析,确定了各赋权方法的相关程度,得到了较为合理的采矿方法优选多目标决策指标的组合权重,并基于组合权重,采用模糊多目标决策确定了最优采矿方法为分段空场嗣后充填法.本文采用的组合权重赋权方法较好地解决了多目标决策时指标权重的分配问题,提高了采矿方法优选指标权重确定的合理性及科学性
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采用热力学软件FactSage对CaO-Al2O3-SiO2-MgO四元系夹杂物的低熔点区域面积进行了分析计算,发现其低熔点区域可以根据碱度的不同分为两个区域,利用KTH模型对这两个低熔点区域内的硫容量进行了计算比较,并结合临氢钢12Cr2Mo1R对钢液成分及脱硫的要求,对其适用的低熔点区域进行了讨论.结果表明:如将夹杂物控制在碱度高的低熔点区域,则CaO的质量分数在30%左右,Al2O3在15%左右,MgO在10%左右,SiO2大于40%,且SiO2越多,低熔点区面积越大;如果将夹杂物成分控制在低碱度区域,则CaO在50%左右,Al2O3在45%左右,MgO的质量分数在5%左右,SiO2的质量分数小于5%.高碱度低熔点区的硫容量明显小于低碱度低熔点区,在两个低熔点区内,硫容量均随碱度的增加而增加,且钙铝比越大,硫容量随碱度增加的幅度越大;对于临氢钢12Cr2Mo1R来说,应将CaO-Al2O3-SiO2-MgO四元系夹杂物控制在高碱度低熔点区域,且碱度和钙铝比越大越好
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通过二维冷态物理模型对氧气高炉炉身喷吹煤气在炉内分布进行了实验研究,分别研究了炉身煤气总量、辅助风口直径以及炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉内分布的影响.结果表明,炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉身分布起决定性作用,而炉身煤气总量和辅助风口直径的影响较小.同时,在炉身煤气上升过程中涡流扩散效应的影响也较小.通过对根据实验数据绘制的炉身等浓度分布图进行研究发现,炉身煤气分布主要分为两个不同的区域,一个是炉身喷吹煤气主流区,另一个是从高炉下部产生的上升煤气主流区.在炉身等浓度分布图的基础上通过回归分析的方法推导出炉身喷吹水平喷吹煤气的渗透公式.此外,辅助风口被安装在炉身下部有利于铁矿石在炉身的间接还原
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一、重量分析法:通过称量被测组分的质量来确定被测组分百分含量的分析方法。 二、分类: 挥发法利用物质的挥发性 萃取法利用物质在两相中溶解度不同 沉淀法利用沉淀反应 三、特点: 准确度高,费时,繁琐,不适合微量组分
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本章小结 1、复阻抗和复导纳 2、阻抗(导纳)的串联和并联和直流电阻电路分析方法一样,有分压和分流公式 3、相量图 4、正弦稳态电路的分析
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5.1 基本离散信号与LTI离散 系统的响应 一、基本离散信号 二、差分与差分方程 三、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 5.2 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质 5.3 离散系统的算子方程
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高维定解问题分离变量求解 (一)、二维圆域定解问题分离变量求解 (二)、高维混合问题分离变量求解
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本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O(N LOG2M),元素总移动次数为O(MN),所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然
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利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据,采用信息扩散理论,从矿山事故概率和矿山事故人员死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模型、参数和预测结果均与实际情况吻合,说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,能够预测出该地区矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率
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拜耳法氧化铝生产过程中,草酸钠在铝酸钠溶液晶种分解工序造成诸多负面影响.本文对种分过程草酸钠结晶析出的行为进行研究.用含草酸钠的合成和工业铝酸钠溶液分别进行分解实验,考察草酸钠对分解产物粒度和形貌的影响,并对草酸钠的结晶习性、草酸钠与氢氧化铝之间的相互作用规律进行探究.结果表明,草酸钠在氢氧化铝表面或颗粒间隙结晶析出,使氢氧化铝二次成核增加,并严重阻碍氢氧化铝的附聚,这是其造成产品氢氧化铝粒度细化的主要原因
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