以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

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第一节GPS定位的方法及观测量 定位方法的分类(动态与静态定位,绝对与相对定位,差分定位),观测量的基本 念(码相位观测量、载波相位观测量)。 第二节测码伪距观测方程与测相伪距观测方程 测码伪距观测方程及线性化;卫星载波信号的相位与传播时间,整周模糊度的概念, 测相伪距观测方程及线性化

根据第3组元V对C的饱和溶解度的影响与温度无关规则,利用不同温度下C在FeV熔体中的饱和溶解度,得到C在Fe-V熔体中的饱和溶解度关系式.根据该关系式计算出适合不同温度的Fe-C-V熔体的活度相互作用系数,并用计算结果分析了含钒铁水的提钒保碳转化温度,预测的转化温度与生产实践比较接近

1.进行试样的采取、制备和分解应注意那些事项？ 答：（1）试样的采取：要求所取的试样能反映整批物料的真实情况，即组成必须能代表全部 物料的平均组成。一般分为三种：A.气体试样的采取，取不同高度或不同区域的气体即可

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以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

作者从连续式反应器体系中,反应速度与反应介质在反应器内停留时间这一基本矛盾出发,用数学模型对含铌铁水连续处理脱硅阶段的硅—铌分离氧化过程进行模拟,同时预报铁水和炉渣中多个组元的行为,并对影响硅—铌分离程度的主要因素进行了分析讨论,由模型得到的结果与实际过程相吻合

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