综述了钨冶炼渣中有用金属回收利用现状与研究进展，介绍了黑钨和白钨的冶炼工艺、钨、锡、钽、铌、钪回收工艺与理论、钨冶炼渣的减量化处理研究进展.重选和浮选工艺可回收钨锡，得到钨锡精矿后再进行冶炼，选矿工艺流程简单易工业生产且成本低，但适应性较差，对于较细物料无法有效回收，湿法冶金工艺可回收钨、锡、钽、铌、钪，适应性强但流程复杂，酸碱废水对环境影响大；钨冶炼渣减量化是综合利用的根本要求，目前主要用来制做水泥辅料、建筑胶砂、多孔材料、微晶玻璃等，介绍了目前减量化处理的研究现状.最后提出了问题与建议，钪钽铌稀有金属提取工艺的进步依赖萃取剂和离子交换树脂的发展，可利用材料领域内第一性原理和化学配位理论，研发选择性强的萃取剂和交换容量大的离子交换树脂，解决萃取剂选择性差、离子交换树脂交换容量小、废水量大的问题，从原子层面研究出相互作用机理，最终筛选出高效萃取剂及离子交换树脂.指出选冶联合工艺，开发短流程绿色提取技术、冶炼渣高附加值材料研制技术可能是今后研究的重点

光催化作为一种低成本且高效安全的环境净化技术，被认为是全球能源危机和环境污染问题最好的解决方式之一。赤泥作为一种固废不仅含有丰富的铁氧化物，且具有较高的比表面积、孔结构等特点，近年来，赤泥基光催化材料在光催化降解水中有机污染物的研究中备受关注。本文介绍了赤泥的特性，概括了赤泥基光催化材料的制备方法，总结了赤泥基光催化材料在光催化降解水中有机污染物方面的应用，阐述了赤泥基光催化材料催化降解水中有机污染物的机理，探讨了现有赤泥基光催化材料存在的问题。最后，基于以往的研究结果对赤泥基光催化材料未来的发展趋势提出了展望及建议

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

MatLab是一种数值计算和图形图像处理工具软件,它的特点是语法结构简明、数值计算高效、图形 功能完备、易学易用。它在矩阵代数、数值计算、数字信号处理、提动理论、神经网络控制、动态仿真 等领域都有广泛的应用 本书从 MatLab的基础知识入手,在详细介绍各种命令的同时,向读者介绍了 Matlab在高等数学、 线性代数、符号运算、图形图像处理、数据处理等方面的应用和外部接口程序设计。本书侧重于利用大 量的实例来引导读者快速学习和掌握 MatLab的各种功能,并尽量与实际问题相结合,以体现其工程应用 的重要性。书中配有习题和参考答案,供读者练习附录则配有常用命令的列表,以供参考

作为一个功能强大的工具软件, Matlab 具有很强的图形处理功能,提供了大量的 二维、三维图形函数。由于系统采用面向 对象的技术和丰富的矩阵运算,所以在图 形处理方面即常方便又高效

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

简单的热处理和热处理磷化ZIF-67/氧化石墨烯（GO）前驱体得到具有典型的多孔碳结构特征的CoP/Co@NPC@rGO纳米复合材料电催化剂.通过扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、拉曼光谱（Raman）和N2等温吸脱附曲线等对其形貌、成分和结构进行分析和表征.采用线性扫描伏安法、电化学阻抗谱和计时电位法探讨了CoP/Co@NPC@rGO纳米复合电催化剂对氢气析出反应（HER）和氧气析出反应（OER）的电催化活性和稳定性

综述了土壤中铬的来源,土壤中铬的赋存形式及其提取方法,国内外铬污染土壤修复技术研究动态,探讨了铬污染土壤修复的发展方向,并对现阶段主要的修复技术,诸如客土法、稀释法、固定化和稳定化、化学还原、土壤淋洗、电动修复、生物修复等进行了详细介绍,进而对各种修复方法的优缺点进行了对比、归纳和评价,针对不同特点、性质的铬污染土壤给出修复方法的建议,为清洁高效修复铬污染土壤提供参考

第一章概述 第二章原子吸收分光光度法 第三章原子荧光光谱法 第四章荧光及磷光光谱法 第五章化学发光监测技术 第六章色谱分析法理论基础 第七章气相色谱分析法 第八章高效液相色谱分析法

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