为解决堆浸过程中由于大量矿粉存在而导致矿堆渗透性差、浸出率低等问题，以次生硫化铜矿为原料，开展了制粒试验研究.考察了不同制粒黏结剂对矿粉的黏结效果，确定了最佳的制粒黏结剂、制粒工艺以及制粒方法.通过正交制粒试验，明确了影响制粒试验的主要因素.试验结果表明：不同制粒黏结剂的黏结效果排序依次为：SFS-2 > SFS-3 >水泥>半水石膏> SFS-1 > SFS-0 >硅酸钠>阳离子型聚丙烯酰胺.当选用黏结剂SFS-2，黏结剂占矿粉质量分数为8%、加酸量为25 kg·t-1以及制粒过程喷水质量分数为30%时，所制矿团效果最佳.其湿强度达到94.62%，抗压强度达到417.44 N，矿团酸浸维持完好时间超过25 d，矿团形态基本维持不变，无明显破裂现象.正交制粒试验得到多因素对次生硫化铜矿制粒的影响由大到小依次为：黏结剂占矿石质量分数、加酸量和制粒喷水量.对选定的黏结剂进行细菌接种试验显示，黏结剂对细菌群落无明显影响.添加黏结剂试验组细菌数量为8.79×107 mL-1，未添加黏结剂试验组细菌数量为8.86×107 mL-1.对制粒后矿团进行浸矿试验结果显示，矿粉制粒后铜浸出率提高了12.74%，制粒通过增大矿物之间的孔隙，增加浸出液与矿石的接触，进而提高铜浸出率

金属锰湿法电冶过程是一个典型的远离平衡态的非线性体系，直流作用下会出现电化学振荡、金属分形等非线性行为而引发体系额外的能耗。本文提出一种超混沌电流电解的新模式，通过引入超混沌电路代替原有直流电源来实现。超混沌电流作用下，采用恒电流极化曲线、阳极极化曲线、塔菲尔测试等分析方法和X射线衍射分析、扫描电子显微镜的表征方法，研究铅合金阳极电化学振荡行为与阳极沉积的锰氧化物之间的关联。研究结果表明，在电流密度为350 A·m?2恒电流极化30 min后，超混沌电流极化作用下电位振荡的平均振荡周期较直流极化提高5.6 s，平均振幅降低 38 mV；超混沌电流作用下阳极生成的MnO2，其表面较为致密平整，在一定程度上可以提高铅合金阳极析氧反应活性和耐腐蚀性。综合分析可知，将超混沌电流运用于金属锰电解过程，可以实现对阳极电化学振荡的有效调控，为进一步降低电解过程能耗和污染排放提供新思路

对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第2篇，主要对MOF材料去除水中有机污染物的相关研究进行总结和论述。研究表明，MOF材料含有大量开放性金属位点、路易斯酸碱位以及官能团，因而对染料、抗生素、农药、持久性有机污染物等均具有较高的吸附性能。氢键、π?π作用、疏水作用和静电引力是其吸附有机污染物的主要机制，部分MOF材料中较大的孔道结构也有利于大分子有机污染物的吸附；另外，部分MOF材料还具有优异的催化性能，能够作为类Fenton催化，光催化以及过硫酸盐活化的催化剂实现对有机污染物的催化降解，其中光催化反应中污染物的降解主要源于·O2?、·OH和h+的贡献；而在过硫酸盐体系中，·O2?、·OH、SO4·?和1O2是导致有机污染物分解的主要活性氧化物种。基于对先前研究的回顾，相信未来的研究领域包括但不限于以下方面：（1）进一步提高MOF在去除有机污染物方面的性能，并提高其可回收性；（2）开展新型MOF催化材料的制备及催化反应机理的研究；（3）研究MOF缺陷结构的调控，以开发具有更高吸附和催化性能的新型MOF材料；（4）研究新的框架材料，例如共价有机骨架（COFs）材料，并将其应用于污染物净化领域

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

通过构建ND钢连铸坯凝固两相区内溶质的微观偏析模型, 不仅研究了C、S和P元素对固液两相区内钢的高温力学参数以及溶质再分配的影响, 还对P元素偏析比随冷却速率(CR) 的变化规律进行了探究.通过分析模型结果表明: 初始C的质量分数在0.075%~0.125%之间时, 随着初始C含量的增加, P、S元素的偏析加剧, 凝固末端温度下降幅度变大, 导致脆性温度区间增大; 增加P和S元素的初始含量, P、S元素的偏析比降低, 但会加剧其在枝晶间残余液相中的富集, 直接导致零塑性温度(ZDT) 下降; ND钢中的Cu含量低于显著提高裂纹敏感性的临界含量, 且凝固过程中Cu元素的偏析比较低, 因此在ND钢凝固过程中Cu元素不能主导裂纹的诱发; 在一定的冷却速率波动范围内, P元素的偏析比随着冷却速率(CR)的提高略有下降

采用基于反向再燃弧电压产生电路的变极性焊接电源为试验平台，研究了电源设备及其控制参数、焊接回路电缆寄生电感和焊接工艺参数对变极性焊接电流换向过程的影响规律. 试验结果表明，提高反向再燃弧电压值能够提升变极性过程的电流变化速率，而较大的焊接回路电缆寄生电感会降低电流变化速率，同时降低变极性结束时的电流值，不利于变极性过程的电弧可靠再引燃和稳定燃烧. 初始焊接电流越小，则变极性过程结束时的电流值越小，增加共同导通时间可以提高变极性结束时的电流值，但同时降低变极性开始时的电流大小. 因此小电流变极性焊接时可采用较大的反向稳压值并适当增加共同导通时间，以增强变极性过程中的电弧稳定性

面对日益激烈的市场竞争,发展和培育企业集团对提高西安市综合经济能力,增强市场竞 争力将产生极为重要的作用。经过几年的发展,企业集团在西安市经济中的龙头作用愈来 愈明显。西安市企调队对已纳入监测范畴的100家企业集团进行了调查,调查结果表明, 我市企业集团正在向规模化、市场化迈进,经济效益大幅提高,母子公司体制进一步加 强,现代企业制度日趋完善。但与全国发达地区相比,企业集团整体实力与竞争力明显偏 弱,发展速度偏慢,与企业集团发展的战略目标仍有较大差距

高强度低合金钢中Nb、V和Ti等微合金化元素的纳米析出相对于调控钢的组织和性能具有重要作用，它可以确保钢基体同时拥有较高的力学性能和较强的耐蚀性能。本文基于国内外最新研究现状，系统阐述了纳米析出相在高强度低合金钢中的存在形态以及其对钢中氢扩散、均匀腐蚀、应力腐蚀开裂以及各类氢损伤等腐蚀行为的影响规律和机制。研究表明，纳米析出相对钢基体腐蚀行为的影响受其尺寸、数量和分布状态的控制。细小且与基体共格或半共格的纳米析出相不仅可以通过改善钢的微观组织（包括亚结构）提高耐蚀性能，其导致的不可逆氢陷阱及对氢扩散的强烈抑制作用还可以极大提高抗应力腐蚀和各类氢损伤的能力。而大尺寸的非共格析出相则可能恶化钢基体的耐蚀性能和促进氢损伤。最后展望了目前关注较少的纳米析出相对腐蚀疲劳影响的相关研究。明确纳米析出相对高强度低合金钢腐蚀行为的影响规律与机制将有助于更高品质耐蚀钢的开发和应用

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义