利用自制外控电位浮选槽研究了矿物粒度、矿浆pH值、外控电位大小等因素对黄铜矿和辉钼矿浮选行为的影响, 从而找到二者分离的条件并进行了铜钼混合精矿的外控电位浮选分离, 采用循环伏安测试和腐蚀电偶测试验证了上述试验结论. 研究结果表明, -150+31 μm的黄铜矿受外控电位影响大, 容易被抑制, 而辉钼矿则不容易被抑制. -31 μm的黄铜矿和辉钼矿可浮性均较差, 受外控电位影响较小. 外控电位浮选在碱性条件下进行有利于实现抑铜浮钼. 在pH值11的条件下, 抑铜浮钼的最佳分离外控电位为-1100~-700 mV(vs Ag/AgCl). 在pH值为11、外控电位-800 mV(vs Ag/AgCl)的条件下对多宝山铜钼混合精矿进行浮选分离, 经过一次浮选分离可得到钼回收率80.57%、铜回收率10.19%的钼粗精矿, 辉钼矿和黄铜矿的浮游差达到70.38%, 这使外控还原电位下浮选分离黄铜矿和辉钼矿成为可能. 另外, 腐蚀电偶测试结果表明: 黄铜矿和辉钼矿间的电偶腐蚀对于抑铜浮钼浮选有促进作用

一、填空题(共17题45分) 1.5分(1523) 1523 一个分子有单态和三重态两种电子能态。单态能量比三重态高4.11×102J,其简并度 分别为g,0=3,g,1=1。则在298.15K时,此分子的电子配分函数q三重态与单态上 分子数之比为 2.5分(1836)

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

为明确石粉掺合料对地聚物材料的作用机理，以赤泥基注浆材料为研究对象，系统研究了石粉掺量和粒径分布对赤泥基注浆材料浆体性能、力学性能和微观结构的作用规律，并结合X射线衍射仪（XRD）、压汞仪（MIP）和扫描电镜（SEM）等微观测试手段分析其作用机理。研究表明，结石体力学强度随石粉掺量的上升先增大后减小，当石粉的质量分数为5%时抗压强度最高，3 d时可达5.65 MPa，抗压强度提升幅度为18.94%，同时浆液泌水率上升幅度仅为9.85%，且28 d结石体孔隙率降低了18.35%，因此，5%为石粉在赤泥基注浆材料中的最佳质量分数。在石粉最佳质量分数条件下，随着石粉平均粒径减小，浆液凝结时间及泌水率均呈现下降的趋势；当石粉平均粒径达到8 μm时，石粉“填充效应”和“成核效应”作用尤为明显，浆液黏度突升，且3 d和28 d试样强度分别提升了11.86%和10%，故石粉平均粒径越小，其对赤泥基注浆材料的提升作用越显著，赤泥基注浆材料的最佳粉料质量配比为赤泥47.5%，矿粉47.5%，石粉5%；微观分析证实，石粉在浆液水化历程中以物理特性参与其中，为Na2O–SiO2–Al2O3–H2O凝胶（N–A–S–H）, 水化硅铝酸钙凝胶（C–A–S–H）和水化硅酸钙凝胶（C–S–H）等凝胶提供成核位点，供地聚物凝胶沉淀和生长，加速浆液水化

1、各种分析方法适宜的试验资料 2、各种分析方法的分析目的 3、各种分析方法的分析思路 4、各种分析方法的具体分析方法主要通过SAS分析软件解决

1.1结构分析概述 结构分析的定义:结构分析是有限元分析方法最常用的一个应用领域。结构这个术语 是一个广义的概念,它包括土木工程结构,如桥梁和建筑物汽车结构,如车身骨架;海 洋结构,如船舶结构:航空结构,如飞机机身等;同时还包括机械零部件,如活塞,传动 轴等等 在 ANSYS产品家族中有七种结构分析的类型。结构分析中计算得出的基本未知量 (节点自由度)是位移,其他的一些未知量,如应变,应力,和反力可通过节点位移导 出

(一)传统的分类方法 1.根据溶血作用分类 ①甲(a)型溶血: ②乙(β)型溶血: 3丙(y)型溶血: 2.根据族特异性抗原分类即 Lancefield分类 (二)根据对氧的需要分类 分为需氧、厌氧和微需氧链球菌。 (三)根据致病性与寄生部位分类

《通信电路原理》课程课堂讨论题二 通信电路的机辅电路分析和系统仿真 模拟滤波器的分析和设计:390201 高频小信号放大器电路分析和设计:390202 C类放大器电路分析和设计:390203 振荡器电路分析和设计:390204 调幅和解调电路分析和设计:390205 每个专题的讨论时间不超过15分钟

通过浮选试验、DLVO理论计算、聚焦光束反射测量（FBRM）等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响。人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿?石英混合矿（CH&CQ和MH&CQ）的浮选效果较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿（RH&RQ）的分选效率74.94%；但窄粒级的细粒赤铁矿?石英混合矿（FH&FQ）的浮选效果则较差，其分选效率只有54.98%。浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回收率。DLVO理论计算表明，当矿浆pH值为9.0时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量（FBRM）的测定结果基本一致；颗粒?气泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率

一、营养分析室 二、天平室 三、热能测定室 四、分光光度室 五、色谱分析室 六、矿物元素分析测定室 七、生化分析室 八、分子营养室 九、动物试验场