针对赤铁矿渣中存在杂质，影响其综合回收利用的问题，开展赤铁矿渣高温水热法脱杂，制备铁红的研究。研究了不同酸度、温度、时间和液固比条件，对铁红产品中铁、锌、硫含量以及锌、硫脱除率和铁溶出率的影响。实验结果表明：pH值为1，温度220 ℃，保温时间3 h，液固比6∶1，转速400 r·min?1条件下，铁红产品中铁质量分数由58.66%上升为66.83%；赤褐铁类矿物含铁由占总铁质量分数94.05%，上升为97.79%；硫质量分数由2.96%下降至0.82%；锌质量分数由1.03%下降至0.18%。经X射线衍射检测，与赤铁矿渣相比，铁红产品中氧化铁信号峰值提高，杂峰减少。通过扫描电镜/能量散射X射线分析，铁红产品表面附着的硫酸盐等杂质经高温水热法处理后明显减少；实验前后，赤铁矿渣与铁红产品颗粒形貌与大小没有发生变化。实验处理后的铁红产品经检测，满足国家标准氧化铁红含铁量C级，水溶物和水溶性氯化物及硫酸盐含量III型，筛余物2型，105 ℃挥发物V2型，来源a型标准

一、两向量的数量积 二、两向量的向量积

探究了菌渣的水热液化转换成生物油燃料的过程。结果表明，抗生素菌渣在260 ℃、保留时间是135 min时，获得最大的生物油产率（28.01%）。通过6种不同的催化剂进行催化，加入催化剂后，生物油产率最大的是Na2CO3（36.06%）和NaOH（36.31%）。碱催化的生物油的含氮化合物的质量分数在41.16%～49.74%之间，而酸催化产生的生物油含氮化合物的量在57.62%～59.32%之间。通过调节催化剂Na2CO3、NaOH的添加量发现，在投加量为8%时，生物油含氮量均最低，Na2CO3和NaOH催化产生的生物油组分的含氮化合物质量分数分别为29.12%和35.67%。在催化剂投加量为10%时，对氧的脱除效果都最好，分别为32.12%和29.02%，此时产生的生物油的热值达到最大（达到33.3220和34.7320 MJ?kg?1）

1.掌握粘性动量传输、粘性动量通量及其表达式。 2.掌握对流动量传输、对流动量通量及其表达式。 3.掌握不同情况下连续性方程的表达式及应用。 4.掌握N-S方程的物理意义

人教A版高中数学必修4第二章 平面向量2.4 平面向量的数量积课件

第10章指针 10.1地址和指针的概念 10.2变量的指针和指向变量的指针变量 10.3数组的指针和指向数组的指针变量 10.4字符串的指针和指向字符串的指针变量 10.5函数的指针和指向函数的指针变量 10.6返回指针值的函数 10.7指针数组和指向指针的指针 10.8有关指针的数据类型和指针运算的小结

化工热力学还是一门有关能量的科学,由于真实过程的不可逆性,造成了能量在再分配的过程中 不可避免的品位降低,有部分的能量损耗。通过热力学的能量分析,可以确定具体过程中能量损失的 具体部位和损耗原因,帮助优化能源的利用,提高效率

1向量的定义 定义n个有次序的数a1,a2,…,an所组成的数组称为n维向量这n个数称为该向量的分量第个数a1称为第个分量

为了深入探究MgO对烧结矿矿物组成及冶金性能的影响，采用扫描电子显微镜和荷重软化熔滴设备研究了MgO对含钛烧结矿矿相结构与软熔滴落性能影响.实验结果表明，随着烧结料中MgO质量分数从2.04%增加到3.96%，烧结过程液相生成量逐渐减少，烧结矿中的赤铁矿和铁酸钙等含量都有不同程度的降低，赤铁矿质量分数从13.57%降低到9.99%，铁酸钙的质量分数由38.7%降低到30.17%，磁铁矿、硅酸盐和烧结矿中的孔洞逐步增加.因此，增加烧结矿中MgO会降低烧结矿中液相生成量，不利于烧结矿转鼓强度和还原性的提高.高碱度含钛烧结矿中的镁主要分布于烧结矿中复合铁酸钙相中，进一步提高烧结矿中镁的质量分数，烧结矿的磁铁矿相比例将增加，有一部分镁固溶于磁铁矿中；在高镁烧结矿中，也会形成一定量的橄榄石，其中固溶有少量镁、钛等元素.随着烧结矿中MgO质量分数的增加，开始软化温度逐渐升高，试样软化开始温度均在1120℃以上，软化温度区间ΔtA随着MgO含量的升高而逐渐变宽

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能