FeS2-MnO2-H2SO4浸出软锰矿反应

针对FeS2-MnO2-H2SO4浸出软锰矿的浸出过程进行了研究,考察了反应过程中FeS2反应方式对MnO2浸出的影响.研究过程中分别对矿浆中的Mn2+,Fe2+和Fe3+质量浓度,以及矿浆电位的变化进行了监测,并对浸出过程进行了阶段的划分与分析.通过对浸出过程中不同反应阶段的分析,发现不同反应阶段过程中Mn2+与Fe3+浸出速率的比值是不同的,说明在不同阶段存在着不同的反应方式,导致FeS2的利用率在不同阶段存在明显差异.同时,对矿浆电位的监测表明,高电位有利于FeS2浸出Fe2+,从而加快了MnO2的浸出速率.     

复杂地表条件下的电磁式可控震源广义预测控制方法

作为一种浅层高分辨率可控震源,电磁式可控震源在浅层地震勘探中受到了广泛的重视。电磁式可控震源激发信号质量总是受到地表条件影响,在地形平坦,并且震源基板与大地耦合条件良好的情况下,电磁式可控震源能够取得良好的勘探效果。而在地形起伏,基板与大地耦合较差的复杂地表条件下,当前可控震源控制系统激发信号存在比较严重的畸变,控制精度严重下降,地震勘探误差变大。为此研究适于复杂地表条件的可控震源高精度控制系统具有重要意义。将可控震源与大地看成一个系统,耦合条件不同意味着系统模型是变化的,因此控制系统应采用与模型无关的控制算法才能适应变化的地表条件。针对上述问题,在分析电磁式可控震源输出信号畸变特性,以及产生畸变原因的基础上,探讨电磁式可控震源激发信号估计的方法,研究利用广义预测控制方法与相位预补偿、零相位滤波方法相结合实现对可控震源激发信号相位、幅度畸变的控制。经仿真实验,广义预测控制后电磁式可控震源激发信号相位最大偏差由125°减小到3°,最大幅度畸变由133%减小到4%,在3 000 m/s速度模型下,由震源激发信号畸变导致的定位误差从1.5 m减小到小于0.2 m,提高了复杂地表条件下电磁式可控震源地震勘探精度,实现了复杂地表条件下可控震源激发信号高精度控制。     

电磁驱动可控震源激发信号估计方法研究

电磁驱动可控震源应用中,常规方法采用基板附近信号估计激发信号。研究发现,复杂地质条件下,该方法估计结果误差较大。因此,提出利用直达波与其他地震波到时不一致的特征,通过匹配滤波技术从震源基板附近信号中提取直达波来估计震源激发信号的新方法。数值模拟研究表明,方法估计的激发信号与理想激发信号相关系数为0.957 4,达到高度线性相关,说明方法适用于复杂地质条件下电磁驱动可控震源激发信号的高精度估计。     

微量元素铋对厚断面球铁组织及性能的影响

通过添加不同质量分数的微量Bi和调整残余稀土量，研究其对厚断面球铁组织、抗拉强度、伸长率、硬度和-40 ℃低温冲击韧度的影响.结果表明，对于180 mm × 180 mm × 200 mm试块，添加0.012%Bi可以明显消除其碎块石墨；而对于250 mm × 250 mm × 300 mm试块，加Bi只能在一定程度上抑制碎块石墨产生，随着Bi量的增加，其抑制作用呈先增强后减弱的趋势，加入Bi的质量分数最佳值为0.010%~0.012%，此时抗拉强度达337 MPa，伸长率为10.4%，-40 ℃低温冲击功可达到10.5 J.适当降低残余稀土量，调整wRE /wBi加=1.3~1.5，可以进一步抑制碎块石墨和改善综合力学性能.     

基于土水分特征曲线的废弃泥固化机理研究

根据废弃泥固化土的颗分曲线建立土水力特性的分形模型,用固化过程中低吸力阶段的实测值拟合模型中的参数,获得完整的固化土水分特征曲线.采用得到的水分特征曲线建立毛细水、吸着水、蒸发水和结合水的定量化计算模型,从定量的角度对废弃泥固化的机理进行分析.结果表明,所建立的模型能够实现对固化过程中所生成的不同类型水分的定量计算,固化过程中蒸发水主要来自毛细水,而发生固化反应生成的结合水主要来自吸着水.     

基于3-D Gabor纹理特征和GBDT分类器的高光谱分类方法

为了有效提取高光谱图像的空间和光谱维特征,获得准确率和分类效率俱佳的方法,利用52个不同方向和频率的3-D Gabor滤波器提取图像的纹理特征,结合梯度优化决策树分类器(GBDT)完成高光谱图像分类.结果表明3-D Gabor+GBDT方法的分类准确率高于CNN算法、Gabor以及EMAP为纹理特征的方法,且高于CNN和以SVM为分类器的方法.虽然3-D Gabor+GBDT建模训练时间长,但是该方法在保持高准确率的前提下,分类效率依然较高,适合大规模高光谱图像的在线分类场景.     

基于动态相量的母线电压短时大扰动分析与源定位研究

短时电压扰动源定位对协调供用电双方纠纷、缓减扰动及排除事故具有关键性作用.在分析回顾已有扰动源定位方法的基础上,首先提出适合非平稳扰动信号分析的一种动态相量量测方法,完成母线电压短时大扰动分析检测,然后基于动态相量分析源定位的等效模型及其参数计算,最后通过上游系统参数、下游负荷电流变化与电压变化量的关系分析,定量给出母线电压短时扰动源定位结果.算例证明,该法能在复杂配电网中正确完成短时电压扰动源的定位,可应用于电能质量监测系统.     

基于直流电动机电流闭环控制的风力机特性模拟

风能是一种无污染、可再生的绿色能源．开发风能,大力发展风力发电是解决世界能源危机的一个行之有效的途径．风力机模拟是在实验室环境下研究风力发电的前提．本文首先分析了风力机的功率、转矩特性,指出风力机模拟的要求在于模拟转矩一转速特性．针对现有风力机模拟方法的不足,提出一种基于BUCK调速电路的直流电动机电流闭环控制的模拟方法．并进行了模拟试验,模拟结果与风力机理论曲线吻合,表明该方法是一种简单可行的风力机模拟方法．     

FeS_2-MnO_2-H_2SO_4浸出软锰矿反应

针对FeS2-MnO2-H2SO4浸出软锰矿的浸出过程进行了研究,考察了反应过程中FeS2反应方式对MnO2浸出的影响.研究过程中分别对矿浆中的Mn2+,Fe2+和Fe3+质量浓度,以及矿浆电位的变化进行了监测,并对浸出过程进行了阶段的划分与分析.通过对浸出过程中不同反应阶段的分析,发现不同反应阶段过程中Mn2+与Fe3+浸出速率的比值是不同的,说明在不同阶段存在着不同的反应方式,导致FeS2的利用率在不同阶段存在明显差异.同时,对矿浆电位的监测表明,高电位有利于FeS2浸出Fe2+,从而加快了MnO2的浸出速率.     

基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.