为探明超细全尾砂的浓密特性，开展量筒沉降实验，小型和半工业深锥动态浓密试验。结果表明，分子量1200万的非离子型絮凝剂最利于尾砂沉降，随絮凝剂单耗增加，溢流浊度降低，底流浓度基本不变。随固体通量增加，溢流浊度增加，底流浓度降低。固体通量0.4 t·m?2·h?1，给料固体质量分数12%，絮凝剂单耗50 g·t?1的最佳参数条件下，小型和半工业动态浓密试验的底流平均固体质量分数分别为62.8%和74.4%，泥层高度对底流浓度影响显著。深锥浓密机底流固体质量分数随泥层高度增加呈DoseResp函数增长，分为缓慢增长（泥层1～4 m）、快速增长（泥层4～7 m）和基本稳定（泥层超过7～8 m）3个阶段，这跟尾砂絮团在不同泥层高度下的压缩性能有关。可根据底流浓度与泥层高度的函数关系，调节泥层高度来满足井下充填所需底流浓度

5.1 【案例34】“大家来投票”程序 5.2 【案例35】“矩阵变换”程序 5.3 【案例36】“统计成绩”程序 5.4 【案例37】“求组合数”程序

搭建了一套密闭建筑空间室内供氧实验装置,分别研究送氧口个数、送氧口管径、送氧流量及送氧方式的不同对建筑空间室内的富氧特性及富氧效果的影响.结果表明:送氧口个数、管径、流量及送氧方式不同时,氧气轴向最大浓度分布随轴向距离的增加呈递减趋势,且距离送氧口轴向距离0~0.55 m的范围内,氧气轴向浓度迅速降低;单送氧口时,送氧口管径及送氧流量不同时所形成的富氧范围大体呈扁椭圆形状,且送氧管径相同时送氧流量越大,富氧范围也越大;双送氧口竖直向前和相对45°方式进行送氧所形成的富氧范围接近\一头尖一头圆\的扇形,且竖直向前所形成的富氧范围比相对45°送氧所形成的富氧范围要大;采用双送氧口相背45°方式进行送氧时,管径为6 mm的双送氧口所形成的富氧范围大体呈2片扇叶形状;管径为10 mm的双送氧口所形成的富氧范围大体呈2个半圆形状;总送氧流量为1 m3·h-1时,6 mm管径的双送氧口相背45°送氧范围最大,10 mm管径的双送氧口竖直向前送氧范围最小;相同的总送氧流量及送氧方式下,单送氧口竖直向前送氧所得到富氧面积比双送氧口竖直向前送氧所得到富氧面积大20%左右;相同的送氧口个数、送氧口流量及送氧方式下,管径为6 mm的送氧口所得到的富氧面积比管径为10 mm的送氧口所得到的富氧面积大60%左右

传统湿法炼锌工艺采用纯铝板作为阴极,但随着锌精矿品位的降低,电解液中杂质离子含量增大,造成阴极腐蚀消耗增加.本文以铝锰合金为研究对象,研究锰作为添加元素,与铝形成良好铝锰合金阴极材料的电化学行为,进一步提高铝阴极的耐蚀性和电催化活性.采用交流阻抗、阴极极化曲线、恒电流极化曲线、塔菲尔曲线等分析方法,探讨不同Mn元素含量对铝锰合金在40℃恒温条件,Zn2+ 65 g·L-1和H2SO4 150 g·L-1溶液中电化学行为的影响.研究结果表明:相比纯铝电极,添加Mn元素的铝锰合金电极的耐蚀性普遍提高,腐蚀电流均减小;随着Mn含量的增加,腐蚀电流逐步降低,腐蚀电位与Mn含量增加无明显变化规律;当Mn质量分数为1.5%时腐蚀电流达最低(1.11 mA·cm-2),腐蚀电位最小(-1.0954 V);零电势下,表观电流密度i0受Mn元素的添加影响显著,i0随Mn含量增加呈现出先增大后减小的趋势,在Mn质量分数1.5%时达到最大值3.7462×10-16 mA·cm-2,远大于纯铝电极4.8027×10-33 mA·cm-2,整体变化幅度明显,电极的电催化活性得到提高;不同电流密度下的析氢过电位和纯铝电极的整体接近,电化学过程均为电化学传质步骤控制.综合考虑电极材料的耐蚀性和电催化活性,含Mn质量分数1.5%的铝锰合金可作为理想的电积锌阴极使用

一、发展史: 复变函数理论被人誉为19世纪最独特 的创造,这个新的数学分支统治了19世纪。几 乎象微积分的直接扩展统治了18世纪那样,曾 被称为19世纪的数学享受,也曾被称为抽象科 学最和谐的理论之一

现存量(Standing crops)是指单位面积或体积 中所存在生物体的数量或重量，现存量若以个 体数表示则可称为丰度(abundance)或（数量） 密度（Density），单位为ind./L；若以重量表 示则可称为生物量（Biomass，单位为mg/L。 下面介绍浮游动物生物量测定的一般方法

计量经济研究实际上就是将理论、数据和 方法三者结合起来,使用计量经济方法,用 加工好的数据估计和检验计量经济模型。 理论帮助我们设计模型,检验模型。方法 帮助我们估计和检验模型。髙质量的数据保 证我们能正确的估计和检验模型。这三者在 任何计量经济学研究中均缺一不可

指针程序练习1.c #include ∥-编译命令 void maino ∥主函数 ∥/数体开始 int i: char sl=abcdet /为字符数组 char*t= abcdef t为指向字符数组的指针变量

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

一、有效数字(significant figure) 1.概念：分析工作中实际上能测量到的数字，除最后 一位为可疑数字，其余的数字都是确定的。 如：分析天平称量：1.21 23 (g)（万分之一） 滴定管读数：23.26 (ml)