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

以型号为Kynar2801的PVDF-HFP (偏氟乙烯-六氟丙稀共聚物)为基质,制备了掺杂微米TiO2粉体的聚合物锂离子电池用多孔电解质隔膜,并采用SEM、XRD、交流阻抗法以及充放电测试等测试手段研究分析该电解质膜的物理及电化学性能.实验结果表明:掺入质量分数6.5%的微米TiO2聚合物电解质膜的室温离子电导率为1.66×10-3S·cm-1,拉伸强度为2.78MPa;在以掺杂电解质膜为隔膜的锂离子电池中,分别以28,70,140,280mA·g-1的电流密度放电时,正极材料LiCoO2的放电容量分别为140.6,127.48,120.25,99.17mAh·g-1

建立规则溶液亚点阵模型计算了不同温度(1073~1523 K)下低碳Nb-Ti二元微合金钢(Nb质量分数为0.023%,Ti质量分数为0.012%)中碳氮化物析出相的平衡摩尔分数、化学驱动力和各组元摩尔分数,对微合金钢中析出粒子演变规律进行研究,并利用透射电镜观察及能谱分析验证这种析出模式.计算结果表明,1523 K下析出粒子化学式组成为(Nb0.15Ti0.85)(C0.16N0.84),由富Ti的析出物逐渐过渡至Nb-Ti均匀析出,析出粒子演变顺序为(Nb0.15Ti0.85)(C0.16N0.84)、(NbxTi1-x)(CyN1-y)和(Nb0.5Ti0.5)(C0.56N0.44),与实验结果符合较好.随着温度降低,Ti/Nb质量比逐渐减小,得到的TiC比NbC更难溶.对均匀形核及位错处形核的临界核心尺寸和相对形核速率进行计算,得到最大形核率即可获得最细小第二相尺寸的温度

一张完整的零件图上有哪些内容 一组视图,全部尺寸,技术要求,标题栏。 在零件图样上,必须要有制造该零件时应 该达到的一些质量要求,一般称为技术要求。 主要包括:尺寸公差、表面形状和位置公差、 表面粗糙度、材料热处理及表面处理等内容

采用溶胶-凝胶法和浸渍提拉法在不锈钢板上制备了含银的二氧化硅薄膜.利用X射线衍射仪(XRD)分析了膜层的组成,通过测试接触角研究了薄膜的亲水性,测试了薄膜对质量分数10%的FeCl3溶液的耐腐蚀性能,并对覆膜不锈钢的抗菌性和附着性进行了测定.结果表明:采用溶胶-凝胶法可在不锈钢基板上制得含银的SiO2抗菌膜,经过10min氧化处理和5次提拉,并经热处理后,抗菌膜与不锈钢结合牢固,亲水性和耐蚀性提高,对金黄色葡萄球菌抑菌率达到100%

含铝TRIP钢钢液中Al易与结晶器保护渣中的SiO2发生氧化-还原反应,使其保护渣中Al2O3的质量分数由3%快速增加到30%左右,w(Al2O3)/w(SiO2)由0.10增加到1.44,导致黏度发生大的波动.研究了Al2O3含量和w(Al2O3)/w(SiO2)对含铝TRIP钢保护渣黏度的影响,建立了高Al2O3含量保护渣系黏度的计算模型.结果表明:随着Al2O3质量分数由3%增加到17%,综合碱度R<1的保护渣黏度先增大再减小,而R≥1的保护渣黏度变化较小;随着Al2O3质量分数由17%增加到30%,保护渣的黏度快速增大;随着w(Al2O3)/w(SiO2)的增大,Al-TRIP钢保护渣的黏度呈现先快速减小而后迅速增大的趋势

以CT-2为光亮剂的氯化钾电镀锌在玛钢水暖件上施镀时,其电流效率为95%,镀层光亮细致,其耐蚀性与低碳钢上的镀锌层相近,证明水暧件原材料的成分及其铸态表面缺陷对电镀锌的质量无显著影响,但电镀锌与热浸锌相比可大大降低锌和能量单耗,降低成本,可用电镀锌来代替现行的热浸锌

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

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为了抑制高速线材连轧机直流调速系统未知外扰(负载力矩)对系统造成的不利影响,设计了离散负载扰动观测器及带前馈扰动补偿的直流调速系统,并将重构的负载扰动应用于微张力控制.现场实验表明,所设计的系统有效地改善了调速系统的动、静态性能,改善了微张力控制效果,提高了线材质量