第12章证券投资技术分析 第一节技术分析概述 第二节图标分析技术 第三节指标分析技术

针对现行鼓风炉挥发(熔炼)-反射炉还原炼锑工艺存在的流程长、能耗高、低浓度SO2烟气污染等问题,提出了一种基于选冶联合过程的锑提取新工艺——硫化锑精矿还原固硫焙烧直产金属锑.分别以ZnO和碳粉作为固硫剂和还原剂实现对硫化锑矿的固硫还原转化,直接产出金属锑,同时生成硫化锌,再分别分离得到金属锑粉和硫化锌精矿.本文采用控制变量法,分别考察了焙烧温度、碳粉粒度、ZnO配入量、焙烧时间对锑生成率和ZnO固硫率的影响.得到最佳条件如下:焙烧温度800℃、碳粉粒度100~150目、ZnO量为固硫所需理论量、焙烧时间2 h,在此条件下,锑生成率为90.4%,ZnO固硫率为94.8%,其中温度和ZnO加入量对焙烧效果有较大影响;同时对反应产物的分析和过程热力学计算表明焙烧过程分两步进行,即首先发生Sb2S3与ZnO的交互固硫反应生成Sb2O3,其后在高于700℃温度下Sb2O3被大量还原成金属锑.在不同品位的锑精矿综合实验中,均获得了90%左右的锑生成率和88%的固硫率,验证了工艺的可行性.新工艺低温低碳、清洁环保,易于开展工业化生产

从界面润湿性的角度,对一些冶炼过程中的常见界面现象进行了详细分析.对于渣的泡沫化过程,主要分析了润湿性对渣的泡沫化指数的影响;对于铁水和钢液脱硫过程,主要分析了对脱硫速率和脱硫剂的利用率以及穿透钢液速率的影响;对于钢液与熔渣对耐火材料的侵蚀过程,主要分析了对耐火材料在熔渣中的饱和溶解度、熔渣在耐火材料中的侵蚀深度以及耐火材料的侵蚀速率的影响;对于钢中夹杂物的运动过程,主要分析了对钢中夹杂物的形核、聚集、去除、空间分布等影响.同时,本文总结得出了对于这些实际冶炼过程有利的界面润湿性

在基岩裂隙水区应采用地质、水文地质测绘,这是一项综合性的地质调查研究工作, 是基岩山区供水水文地质勘探的重要手段。 裂隙水按分布在裂隙中的成因类型分为风化裂隙水成岩裂隙水和构造裂隙水三种类 型。对其研究可达到寻找评价和开发裂隙水的目的。同时裂隙的密集、开启、连通及充填 情况直接影响到裂隙水的分布、运动和富集。由此裂隙水在分布上不均匀,其形式可呈层 状或脉状分布;富集程度通常是从微弱到中等

一、经济效果评价及其分类: 1、经济效果评价的内容:盈利能力分析、清偿能力分析、抗风险能力分析 2、经济效果评价方法的分类: 经济效果评价的基本方法包括确定性与不确定性评价方法两类 二、经济效果评价指标 投资收益率 1、计算公式:投资收益率R=年净收益或年平均收益/投资总额 2、评价准则:R≥RC基准投资收益率,方案可以接受,否则,方案不可行。 3、应用指标: 全部投资收益率=(正常年销售利润+正常年贷款利息+折旧)/总投资 自有资金收益率=(正常年销售利润+折旧)/自有资金 全部投资利润率=(正常年销售利润+正常年贷款利息)/总投资 自有资金利润率=正常年销售利润/自有资金

机电系统计算机仿真与辅助设计是建立在机电系统数学模型基础之上的。对于各 类机电系统,利用仿真手段对其进行分析与设计,首先就需要建立相应的系统数学 , 模型,此后,就需要研究如何将系统的数学模型转变为适合于计算机进行分析计算 的仿真模型,即数值算法模型。在此基础上,即可通过对数学模型的求解分析,实 现对系统动静态特性的分析与设计

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

分配式喷油泵有两大类:轴向压缩 式(德国波许公司的VE分配泵)和径向 压缩式(英国CAV公司的DPA分配泵)。 目前,单柱塞式的VE分配泵占据了车用 高速柴油机的绝对份额

为了探究全进口矿条件下褐铁矿在烧结工艺中的合理配置，实现褐铁矿的高效利用以进一步提铁降本，针对S钢铁公司500 m2大型烧结机实际原燃料条件，基于试验用铁矿粉的常规理化性能和高温烧结基础特性开展了不同褐铁矿配比的烧结杯试验研究，结合Factsage 7.1热力学软件，模拟计算了不同褐铁矿配比条件下的黏附粉含量和理论液相生成量及性能，并采用矿相显微镜分析了烧结矿的显微结构，探明了褐铁矿与赤铁矿和磁铁矿的优化搭配规律。研究表明：澳大利亚褐铁矿具有粒度粗、矿化能力弱，同化温度低、黏结相强度差、吸液性强的特点，当褐铁矿质量分数由45%增加至55%时，提高磁铁精矿OD矿的质量分数至15%，同时降低OC矿质量分数至10%，烧结矿转鼓强度和低温还原粉化性能等指标达到最优，这是由于一方面提高磁铁精矿配比不仅具有增加黏附粉比例、改善液相生成数量和性能的作用，而且可以均匀液相分布，消除过熔现象；另一方面，增加磁铁精矿配比可以改善烧结料球的粒度组成，减少褐铁矿吸液量，提高烧结矿强度。因此，在高褐铁矿配比条件下，增加适宜的磁铁精矿配比有利于稳定烧结矿质量，全面改善烧结矿性能

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度