针对印度尼西亚某低品位锰矿，提出盐酸法富集与酸介质高值再生的工艺。借助X射线衍射分析，光学显微镜和电子显微镜等表征方法进行工艺矿物学分析。结果表明：该锰矿矿物组成简单，主要由方解石、软锰矿和少量菱锰矿、褐铁矿、高岭石等组成。筛析结果显示该锰矿粒度越小，锰含量相对越高。粗碎后以2 mm筛孔的筛子过筛可得到锰质量分数为33.32%的锰中矿。锰中矿盐酸直接浸出的最佳条件为：浸出pH 3.0、浸出时间1.5 h、搅拌转速200 r·min?1、液固比4∶1 mL·g?1，此条件下产出的锰精矿品位为54.50%，钙质量分数为0.57%。常温下盐酸再生可产出二水硫酸钙晶须，其长径比可达50以上。再生盐酸返回浸出锰中矿，产出的锰精矿品位为52.16%，钙质量分数为1.39%，验证了该工艺流程的可行性。X射线衍射分析、扫描电镜及能谱分析结果显示产出的锰精矿主要组成成分为软锰矿，杂质为少量褐铁矿、高岭石等。酸介质循环时杂质将逐渐积累，当镁离子质量浓度积累到96.74 g·L?1时，采用水解沉淀法进行除杂

以CaF2＋SiO2作为硅传感器辅助电极材料,将其均匀涂覆于ZrO2（MgO）固体电解质表面,在高纯Ar气保护下,1400℃焙烧30min制备得到定硅传感器.利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜以及能量色散谱仪系统研究了制备条件对于焙烧后形成的辅助电极膜层组成、物相和微观形貌的影响.膜层中不存在CaF2,而是以SiO2固体颗粒、CaO·MgO·2SiO2固溶体及ZrSiO4为主.另外,探讨了辅助电极膜层中物相的变化对于膜层黏结性以及定硅性能的影响.在1450℃下对铁液中硅含量进行测试,传感器响应时间在10s左右,稳定时间在20s以上,而且传感器的重复性也很理想.当铁液中硅质量分数在0.5%~1.5%时,硅传感器测量值与化学分析法分析值相吻合

第一章 复变函数和解析函数 第二章 复变函数积分 第三章 复变函数级数 第四章 定积分的计算 第五章 δ函数、线性常微分方程的级数解法和本征值问题 第六章 数学物理方程的定解问题 第七章 行波法和分离变量法 第八章 积分变换法 第九章 球坐标下的分离变量法，勒让德多项式和球谐函数 第十章 柱坐标下的分离变量法，贝塞耳函数 第十一章 平面静电场问题和保角变换法 第十二章 非齐次方程的定解问题和格林函数法

利用高炉渣、尾矿和粉煤灰各自成分特点,在未添加任何晶核剂和其他化学试剂条件下,使用烧结法制得了不同CaO/SiO2质量比的10%Al2O3(质量分数)矿渣微晶玻璃.通过差热分析、X射线衍射、扫描电子显微镜等分析手段,分析了CaO/SiO2质量比和析晶温度对高炉渣-尾矿-粉煤灰微晶玻璃样品的晶相变化规律、析晶行为和主要力学性能的影响.随着CaO/SiO2质量比增大,析晶活化能不断减小,Si-O四面体连接强度下降,质点移动加强,各组开始析晶温度和晶化温度逐渐减小.当玻璃样品中钙硅氧化物的质量比为0.4时,分别在886℃和982℃形核、析晶保温1 h后,可以得到抗折强度103.59 MPa、显微硬度5.3 GPa、耐酸性0.25%(质量损失率)、耐碱性小于0.1%,主晶相为透辉石的最佳力学性能的微晶玻璃样品

采用凸轮式形变试验机,压缩端面带凹槽并在凹槽里充满不同熔点温度的玻璃粉作润滑剂的圆柱形试件。为保证试验过程中整个试件温度的均匀和衡定,采用了试件保温装置。在变形温度为850°~1100℃、变形速度为5-80秒-1、变形程度(e=ln H/h)最大为ln2的条件下,实验研究了1Cr18Ni9Ti等十个钢种在高温高速条件下的变形阻力。文中叙述了金属塑性变形阻力的试验方法,分析了变形温度、变形速度、变形程度、等诸因素对变形阻力的影响规律,通过对实验数据的回归分析——非线性回归,提出在计算机控制的设定模型以及工程计算中可优先采用的变形阻力计算公式和查用图表。其表达式为:$\\sigma = {\\rm{EXP(}}\\frac{{{{\\rm{U}}_1}}}{{\\rm{T}}}{\\rm{ + }}{{\\rm{U}}_2}{\\rm{)\\cdot(}}\\frac{{\\rm{u}}}{{10}}{{\\rm{)}}^{{{\\rm{U}}_3}{\\rm{T + }}{{\\rm{U}}_4}}}{\\rm{\\cdot}}\\left( {{{\\rm{U}}_6}{{(\\frac{{\\rm{e}}}{{0.4}})}^{{{\\rm{U}}_5}}} - ({{\\rm{U}}_6} - 1)\\frac{{\\rm{e}}}{{0.4}}} \\right)$式中:T=$\\frac{{{\\rm{t}} + 273}}{{1000}}$U1~U6为系数,其值与钢种有关

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

实验室条件下,进行了碳饱和铁水还原CaO-SiO2-Al2O3-MgO-V2O5渣中V2O5反应的动力学研究.在考察了各种因素对还原反应速度和反应程度影响的基础上,进一步探讨了还原反应机理,计算了各种条件下的表观速度常数.研究表明:高温、合适碱度、大铁渣比以及高初始V2O5含量,使得还原反应进行得较快,效果较好.反应达到平衡之前,还原反应为表观一级反应.计算得到还原反应的表观活化能为23.21kJ·mol-1,表明反应的限制性环节为铁液中V的扩散传质

第一部分 简介 前言 3 第一章 欢迎使用 ArcGIS 5 用 ArcGIS 能干什么？ 6 日常事务中各具特色的GIS项目 9 ArcGIS能完成的任务 11 学习ArcGIS的技巧 16 第二章 浏览 ArcCatalog 和 ArcMap ArcCatalog 简介 18 在 ArcCatalog 中浏览数据 19 与数据建立连接 20 ArcMap 简介 24 操作地图 25 浏览地图 26 添加图层 29 添加要素 30 改变图层符号 31 添加标注 34 对地图进行排版 36 保存地图 42 打印地图 43 下一步做什么？ 44 第三章 浏览 GIS 数据 45 地理数据模型 46 要素数据格式 50 第二部分 开发 GIS 项目 第四章 设计 GIS 项目 65 什么是 GIS 分析？ 66 GIS 项目开发步骤 69 设计项目 71 第五章 组织数据库 77 组织项目数据库 78 将数据添加到 Project 文件夹 83 在 ArcCatalog 中预览数据 88 在 ArcMap 中查看数据 93 清理 Catalog 目录树 106 第六章 为分析准备数据 109 数据准备工作 110 什么是坐标系统？ 111 为高程数据定义坐标系统 113 准备脚本环境 121 为river shape文件设置投影 122 把river shape文件输出到地理数据库中 128 数字化古迹公园 130 合并地块层 150 第七章 数据分析 157 分析前的设置 158 勾画允许建厂的区域 159 勾画不允许建厂的区域 163 查找符合位置标准的地块 179 查找空的地块 183 查找道路附近和废水汇合处附近的地块 186 查找满足所需面积标准的地块 196 评估分析结果 200 第八章 展示分析成果 207 设计地图 208 设置地图页面 210 创建全景地图 218 创建适宜地块地图 224 创建最适宜地块地图 230 生成地块报告 242 添加选址标准列表 245 添加地图元素 246 保存并打印地图 260 下一步做什么？ 262

采用温挤压技术对40Cr钢进行成形试验，考察了不同温度下温挤压试样的摩擦-磨损行为.通过扫描电镜、能谱仪和X射线衍射仪分析了40Cr钢磨损后表面形貌、化学元素分布和物相组成，讨论了40Cr钢温挤压的磨损机理.结果表明，在挤压温度为550℃时试样晶粒尺寸细小，残余奥氏体含量较高，硬度最高，其磨损性能为最佳；而当温度为650℃和750℃时，晶粒尺寸较粗大，残余奥氏体含量降低.在5N载荷作用下，挤压温度为550℃时，摩擦因数为0.7667；当挤压温度达到650℃，摩擦因数为0.8587，提高了12.01%，磨损性能降低；750℃时，摩擦因数为0.8764，相比550℃提高了14.31%，磨损性能进一步变差；在550、650和750℃时，磨损形式主要为磨粒磨损

采用共沉淀法制备了Ni(OH)2前驱体材料，通过高温固相法制备了LiNiO2和B掺杂LiNiO2（B的摩尔分数为1%），利用X射线衍射（XRD）、里特维尔德（Rietveld）精修、扫描电子显微镜（SEM）、恒流充放电测试、循环伏安（CV）和电化学阻抗谱（EIS）对材料的晶体结构、表面形貌和电化学性能进行了系统性表征.XRD和Rietveld精修结果表明，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均具有良好的层状结构，B因为占据在过渡金属层和锂层的四面体间隙位而导致掺杂后略微增大材料的晶格参数和晶胞体积，同时增大了LiO6八面体的间距，进而促进锂离子运输.由于掺杂的B的摩尔分数仅为1%，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均表现为直径10 μm左右的多晶二次颗粒，且一次颗粒晶粒尺寸没有明显区别.长循环数据表明B掺杂可以有效提高材料的循环容量保持率，经100次循环后，B掺杂样品在40 mA·g−1电流下的容量保持率为77.5%，优于未掺杂样品（相同条件下容量保持率为66.6%）.微分容量曲线和EIS分析表明B掺杂可以有效抑制循环过程中的阻抗增长