中低强度砼中粉煤灰和高效减水剂的掺加技术

根据试验所得的数据,对同标号基准砼和高性能砼的性能进行对比,论证了在基准砼中掺加粉煤灰和高效减水剂的作用,对粉煤灰的最佳掺量和高效减水剂的掺加技术做了进一步研究,探讨了中、低强度砼可持续发展的途径。     

粉煤灰脱硅液FeSx-CuS共沉淀法深度除铁实验

粉煤灰碱法提取氧化铝中间产物——粉煤灰脱硅液中含有较高含量的Fe元素,严重制约了脱硅液在超白玻璃生产等对Fe含量有严格限制的领域的应用。研究采用FeS_x-CuS共沉淀法对粉煤灰脱硅液进行了深度除铁处理。以硫化钠为絮凝剂、以硫酸铜为助凝剂,通过实验研究了二者用量及配方比对Fe离子的沉降、脱除效果。实验结果显示,粉煤灰脱硅液投加硫化钠于65~70℃下絮凝反应5 min,后降温至45℃,加入五水硫酸铜保温反应30 min助凝,最后静置24 h,可将脱硅液中Fe元素进行有效脱除。硫化钠添加量为Fe_2O_3摩尔质量的300倍;且硫化钠与硫酸铜的最佳摩尔质量配比为3∶2时,粉煤灰脱硅液中Fe_2O_3含量被降至最低检出限以下,同时Cu离子残留亦最低,有利于超白玻璃等生产。     

粉煤灰吸附处理初期雨水中总磷和化学需氧量的研究

初期雨水污染是雨水径流污染的主要贡献者。以粉煤灰和改性后的粉煤灰（MFA）为对象，研究其作为吸附剂时不同投加量、吸附时间、pH等条件下对初期雨水中总磷和化学需氧量（COD）去除的影响，确定最佳吸附条件，并对吸附结果进行数据拟合，建立吸附等温模型和吸附动力学模型。结果表明，MFA吸附效果明显提高，100 mL初期雨水中MFA投加量1.5 g、pH=8、吸附时间40 min时，对总磷的吸附效率可达93.83%；投加量1.0 g、pH=6，吸附时间40 min时，对COD的吸附效率可达77.66%。MFA吸附总磷的过程符合Freundlich吸附等温模型和二级动力学模型，吸附COD的过程符合Langmuir吸附等温模型和二级动力学模型。     

高铁基硅混凝剂形成铅絮体的分形维数分析

利用高铁基硅混凝剂及聚磷硫酸铁(PPFS)对含铅工业废水进行处理,考察含铅工业废水处理过程中分形维数对铅絮体的影响以及与铅离子去除率的关系。结果表明:对于模拟的含铅工业废水,高铁基硅混凝剂的最佳投药量(体积分数)为3.5×10-3,最佳的pH值为9.5,在此最佳条件下,铅絮体的分形维数最大,铅絮体最为密实,铅离子的去除率也最高,分形维数与铅离子去除率之间有良好的相关性;对于实际含铅工业废水,高铁基硅混凝剂的最佳投量为8×10-3,除率为92.5%,效果要好于PPFS;两种混凝剂的分形维数与铅离子去除率之间同样有良好相关性。     

非金属矿物聚合材料的制备及性能研究

以偏高岭土、粉煤灰为主要原料,沸石、黏土为辅料,生石灰和钠水玻璃为碱激发剂制备矿物聚合材料.通过正交试验研究了养护温度、养护时间、蒸养时间对抗压强度影响,通过单因素实验研究了生石灰用量、水固比及水玻璃模数对抗压强度影响;并通过红外光谱、X-射线衍射和扫描电镜分析了样品的化学键变化、物相组成及微观形貌.结果表明,最佳的养护条件为养护温度80℃、湿度95%,养护时间72 h,0.8 MPa蒸养8h;生石灰用量、水固比、水玻璃模数的最佳值分别为3%(wt)、0.37、2.3,样品的最大抗压强度为60.8 MPa.     

一种基于果蝇优化方法的连续查询攻击算法

针对位置信息服务的隐私保护轨迹安全隐患,在已有研究的基础上提出了一种新的连续查询攻击算法(Continuous Queries Attacking algorithms based on Fruit Fly,CQAFF).首先该算法结合熵和查询匿名度量定义了查询识别率的计算模型,并利用果蝇优化方法给出了模型的求解流程.最后,利用移动对象数据生成器来进行实验,深入研究了影响CQAFF算法的关键因素,同时对比分析了该算法与其它算法的性能差异,结果表明CQAFF算法的有效性.     

粉煤灰对高炉渣调质效果的影响

将粉煤灰作为调质剂对高炉渣进行调质处理,之后计算调质渣的酸度系数,检测其矿物组成与熔渣粘度随温度的变化情况,研究调质后的矿渣是否符合作为制备矿渣纤维原料的要求。实验结果表明,当矿渣酸度系数小于1．0时,矿渣中矿物以黄长石类为主,温度一粘度曲线出现明显的拐点。当矿渣酸度系数介于1．2～1．8时,矿渣以非晶态玻璃相为主,粘度随温度的变化较均匀,不再出现陡升现象,成纤温度区间变宽。     

基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。     

水热合成对低等级粉煤灰活性的影响

低等级粉煤灰由于活性低,需通过一些方法将其活性激活后再利用。为研究粉煤灰活性,通过水热合成的方法激发其活性,然后测试其力学性能及微观分析。将低等级粉煤灰分别以10%、20%、30%、40%的掺量等质量代替水泥制作胶砂试件,在1. 3 MPa、180℃的条件下蒸压10 h后分别标养7 d、60 d、90 d后测试其抗折抗压强度,并做XRD分析。结果表明,高温高压条件下养护提高了试件强度,激发了粉煤灰活性;随着养护时间增长,试件强度逐渐提高,且代替水泥掺量在20%～30%时效果较好。     

珞璜电厂粉煤灰微珠的精细化分选

 针对华能集团重庆珞璜电厂煤粉炉粉煤灰的利用问题,采用XRF、XRD、Siroquant 定量、SEM-EDS 及光学显微镜等技术手段,在深入分析煤粉炉粉煤灰的岩石学、矿物学、元素地球化学特征的基础上,对此类粉煤灰的微珠进行浮沉、弱磁选和气流分级等精细化分选实验研究。结果显示,以水为介质的浮沉实验可获得质量分数0.15%的漂珠;磁场强度208×10³ A/m 湿式弱磁选实验可获得质量分数14.8%、Fe₂O₃含量44.65%的磁珠;气力旋流分级实验可获得中值粒径分别为89.6、40.2、21.3、12.7、8.1、4.9 μm 共6 个粒度级的粉煤灰微珠产品,表明通过精细化分选获得的粉煤灰微珠产品能够适应多种领域的应用,显著提高此类粉煤灰的高值利用率。