基于工艺矿物学的某铅锌尾矿中资源综合回收可行性研究

来源 :矿产综合利用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:canyang419
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尾矿堆存量的不断攀升带来的诸多问题以及其资源价值的日益凸显,使得尾矿再选处理成为一个值得探索的方向。在倡导矿业绿色可持续发展的当下,对资源价值显著的老尾矿进行再选成为必然选择。相对于原矿而言,尾矿在有价元素分布、粒度组成、矿物表面性质等方面更加复杂,进行有效的工艺矿物学研究为其再选回收工艺的开发提供科学依据显得尤为重要。本文对云南某铅锌矿山选厂堆存的铅锌老尾矿进行了详细的工艺矿物学研究,从元素组成、矿物组成、主要目的矿物的嵌布特性、粒度分布、解离度等方面对该尾矿形成一个较为全面的掌握,并据此提出了对该尾矿
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本文通过详细的标本观察、镜下光片、薄片鉴定、电子探针分析、常规化学分析及物相分析等手段,查明五河蓝天铜金矿床矿石的化学成分、矿物组成,研究其有益元素及其赋存状态,为矿床的经济评价、综合利用及后期选矿提供详实的科学依据。
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通过对尾矿砂混凝土开展室内力学试验研究,分析不同含水率、颗粒粒径和干密度对尾矿砂混凝土的应力-应变曲线变化规律、黏聚力和内摩擦角的影响。结果表明:不同含水率尾矿砂混凝土的应力-应变曲线变化规律基本一致,都是随着应变的增大应力逐渐增大,当应变增大一定值时应力逐渐趋于平缓;同时,随着围压的增大,尾矿砂混凝土应力峰值点对应的应变值相对滞后。当尾矿砂混凝土的围压一定时,尾矿砂混凝土的应力-应变曲线变化规律和峰值应力的数值大致一样,故尾矿砂混凝土变形特性受含水率的影响作用较小,受到围压的影响作用较大;随着尾矿砂粒径
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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络(ResNet)作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网络(DCResNet),用于SAR图像目标识别。DCResNet在残差模块中增加了跳跃性连接的密度,不仅继承了ResNet的易学习的优点,还加强了特征的传播和利用率。除此之外,DCResNet采用平均池化的方式进行下采样,抑制了SAR图像中噪声对识别精度造成的影响。关