压电陶瓷废弃物中银的浸出工艺研究

以硝酸为反应试剂,从压电陶瓷废弃物中浸出银,考察了浸出时间、硝酸用量、浸出温度、固液比等工艺条件对浸出率的影响.试验结果表明:浸出时间为90min,硝酸用量为4.5ml,温度为85℃,固液比为1∶3.5,银的浸出率可达到99.36%.对于不同含银量和品种的其它压电陶瓷废片,可以采取同样方法摸索出浸出优选工艺条件,结合放大试验得到实际生产的优选工艺条件.     

软锰矿--黄铁矿直接酸浸生产硫酸锰的工艺研究

通过试验研究了以软锰矿和黄铁矿在硫酸体系中浸出反应硫酸锰的工艺原理和过程,讨论了浸出时间、温度、硫酸用量、矿粉粒度、配比等工艺条件对锰的浸出率的影响,选出了最佳的工艺条件,提出了较为合理可的生产工艺流程.     

木屑—硫酸浸出软锰矿工艺实践

研究了木屑—硫酸法直接浸出软锰矿的新工艺方法,并对该法的原理和工艺条件进行了较详细的探讨。通过单因素实验找出软锰矿浸出的最佳条件,以推进我国锰矿浸出率的实验研究。通过此次单因素实验我们可以从试验的结果得出：软锰矿中锰的浸出率受到软锰矿与木屑用量之比、软锰矿质量与硫酸体积之比、硫酸浓度、浸出温度及浸出时间等因素的影响。木屑—硫酸法直接浸出软锰矿的方法在较佳的工艺条件下,锰的浸出率可达93%以上。     

低品位钼精矿焙砂的氨浸研究

实验研究了氨水的浓度、氨水的用量、氨浸时间、温度对浸出率的影响。称取1g(精确到0.0001g)的矿样,经过最佳条件的焙烧后,最佳浸出条件是:氨水浓度为1∶1,氨水用量是4.0mL,浸出时间为2小时,浸出温度为60℃,分2次浸取,浸出率为95.95%。     

低品位钼精矿焙砂的氨漫研究

实验研究了氨水的浓度、氨水的用量、氨浸时间、温度对浸出率的影响。称取1g（精确到0．0001g）的矿样,经过最佳条件的焙烧后,最佳浸出条件是：氨水浓度为1：1,氨水用量是4．0mL,浸出时间为2小时,浸出温度为60℃,分2次浸取,浸出率为95．95％。     

复杂铜精矿低温热压萃取工艺的研究

通过对铜精矿进行低温热压氧化提取铜、铁的萃取工艺研究,探讨了初始酸浓度、浸出温度、浸出时间等工艺参数对铜、铁浸出率的影响。结果表明:最佳浸出温度为110—130℃;随着初始酸度和氧分压提高、NaC1浓度增加、反应时间延长可以提高铜的浸出率。当氧气分压0.45MPa,浸出温度110℃,浸出时间4h,NaC1初始浓度为40g/L,H2SO4初始浓度为110g/L,液固比5:1,搅拌速度750r/min时,Cu的浸出率可达98%。     

超声波辅助提取葛根总黄酮的工艺研究

以乙醇为提取溶剂,采用超声波辅助提取葛根总黄酮。通过单因素和正交试验研究了乙醇浓度、超声时间和料液比对葛根总黄酮浸出率的影响,确定其最佳提取工艺。结果表明,影响超声波辅助法提取葛根总黄酮因素的顺序为乙醇浓度>料液比>超声时间;最佳提取工艺为乙醇体积分数35%,超声时间24min,料液比1∶40(g/mL),黄酮浸出率最高,为2.76%。     

氰化条件对浸铜渣中金银浸出率的影响研究

探讨在矿物的铜渣中氰化条件对金银浸出率影响的原因,提出其提高金银浸出率的最佳氰化条件,为工业提取金银生产实践提供依据。结果表明,浸铜渣中NaCN用量为10 kg/t,液固比为2.5,运用炭浸法(CIL),氰化时间为16 h时效果最佳。     

基于工艺矿物学分析的黏土型锂矿提锂实验设计

结合锂的需求导向和科学研究热点，设计了基于工艺矿物学分析的黏土型锂矿提锂实验。通过化学多元素分析、XRD、BPMA、SEM-EDS等分析测试及特性表征手段对贵州某黏土型锂矿进行了工艺矿物学分析。采用(NH₄)₂SO₄焙烧—酸浸提锂工艺，利用正交实验研究焙砂的制备条件对锂浸出率的影响；利用单因素实验研究不同浸出条件对锂浸出率的影响。结果表明，在65%颗粒粒度<45μm、(NH₄)₂SO₄用量50%(质量分数)、焙烧温度400℃、焙烧时间110 min、4%(质量分数) H₂SO₄作浸出剂、液固比4∶1、浸出时间100 min条件下，锂的浸出率达到90.19%,实现了锂的高效提取。该实验研究为此类黏土型锂矿资源高效提锂提供一条新思路。     

盐酸浸出蒸馏法提取氯化铵焙烧浸渣中锗的研究

研究了以从褐煤灰中以氯化铵焙烧法提取锗后的浸渣为原料,采用盐酸浸出蒸馏法从浸渣中提取锗的工艺条件.结果表明,常温常压下加入锗量一倍的MnO2,采用盐酸浸出蒸馏法提取氯化铵焙烧褐煤灰氯化浸渣中锗的适宜条件是:盐酸浓度7 mol?L-1,液固比为3,浸出时间60 min,蒸馏时间10 min,蒸馏温度110℃,氯化铵氯化浸渣中锗的回收率在80%以上.     

富氧浸出机理及其在氰化提金中的应用

本文简述了金氰化学反应和氧在金氰化浸出中的重要作用,论述了富氧浸金机理及其在氰化提金中的应用.从研究资料表明,利用富氧浸出,可提高金溶解速度和显著提高金浸出率,并能增加浸出设备的生产能力.由于缩短浸出时间,从而降低了氰化物单耗量.     

氰化废水零排放工艺研究及应用

氰化废水零排放工艺的研究结果表明。酸化——沉淀——碱中和后废水全循环为氰化工艺提供了良好的技术条件。回收了有价金属。降低了氰化物消耗。实现含氰废水零排放。取得了良好的环境效益、社会效益和经济效益．     

河南灵宝市某金矿全泥氰化浸出贵液处理试验研究

通过对河南灵宝市某金矿全泥氰化浸出贵液进行了试验研究,确定了贵液处理的工艺流程及主要技术指标。     

卤片碳铵法制备轻质氧化镁

本文介绍了卤片和碳酸氢铵制备轻质氧化镁的工艺过程,考察了沉淀剂加入量、反应时间、反应温度及洗涤水温度对制备的影响.结果表明,沉淀剂用量为1.4倍理论量、反应时间为1.5h、反应温度为75℃、洗涤水温度为95℃时制备的轻质氧化镁转化率高、产品质量可达到分析纯轻质氧化镁.     

云南河口马多依下寨壮族糯食文化略述

在历史过程中,壮族形成了自己的糯米生产和消费的文化习俗,进而造就了独具风格的壮族糯食文化。通过对云南省河口县马多依下寨的田野调查成果和学界对于边疆民族糯食文化的研究成果,就云南省壮族的糯食品种、制作工艺、糯食消费和进食习俗做一初步的论述。     

高等教育服务过程中大学生的角色分析

高等教育教学过程实质上是教育服务的消费过程。在这一过程中,生产与消费同时进行,教学互动性很强,学生自身的素质、学习态度、学习方法以及对学习需求等都会影响到教育服务质量的高低。大学生既是教育服务的消费者、购买者和使用者,同时也是教育服务生产的资源供应者、合作生产者及最终受益者。     

乳化炸药用硝酸铵溶液原料系统设计

根据可直接使用硝酸铵溶液为原料的乳化炸药的生产工艺特点,研究建立了供直接使用的硝酸铵溶液原料技术标准,提出了适合运输、贮存热硝酸铵溶液的集装箱、贮存罐技术要求。直接使用硝酸铵溶液为原料生产乳化炸药可节能降耗,减少三废排放,是一种清洁生产的途径。     

一步合成氧化铟液化气传感器

A liquefied petroleum gas （LPG） sensor with high selectivity, sensitivity and low power consumption has been developed based on indium oxide with very low resistance. Nanocrystalline In203 gas sensing materials were directly synthesized through a one-step controllable solvothermal process at 210 ℃ for 24 h, using InCI3.4H2O as the starting material, cetyltrimethyl ammonium bromide （CTAB） as additive and ethanol as the solvent. The obtained samples were characterized by X-ray diffraction （XRD）, and transmission electron microscopy （TEM）. The results showed that indium oxide takes on uniform cubic shape with range size of 10~30 nm and fine dispersivity. Gas sensitivity was measured in a mixing static gas. The results indicated that 3.0 V is the best working voltage of the sensor to LPG. Sensitivity is 12.6. The response-time and recovery-time are 3 s and 10 s respectively. Power consumption is only around 200 mW.     

Multi-objective process parameter optimization for energy saving in injection molding process

This paper deals with a multi-objective parameter optimization framework for energy saving in injection molding process. It combines an experimental design by Taguchi’s method, a process analysis by analysis of variance (ANOVA), a process modeling algorithm by artificial neural network (ANN), and a multi-objective parameter optimization algorithm by genetic algorithm (GA)-based lexicographic method. Local and global Pareto analyses show the trade-off between product quality and energy consumption. The implementation of the proposed framework can reduce the energy consumption significantly in laboratory scale tests, and at the same time, the product quality can meet the pre-determined requirements.