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某砂岩型铀矿床现场地浸采铀地质工艺试验 被引量:2
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作者 尉小龙 尚高峰 +3 位作者 陈建昌 朱鹏 徐巧兵 刘巍平 《铀矿冶》 CAS 2012年第3期119-123,共5页
按5点型布置施工试验钻孔,对某砂岩型铀矿床开展地浸采铀地质、水文地质条件研究和试验。依据矿样室内浸出试验结果,进行现场酸法地浸采铀试验。浸出时间为93d,浸出液峰值铀质量浓度为62.16mg/L,浸出率为45.56%。地质工艺试验结果初步表... 按5点型布置施工试验钻孔,对某砂岩型铀矿床开展地浸采铀地质、水文地质条件研究和试验。依据矿样室内浸出试验结果,进行现场酸法地浸采铀试验。浸出时间为93d,浸出液峰值铀质量浓度为62.16mg/L,浸出率为45.56%。地质工艺试验结果初步表明,该铀矿床采用酸法地浸工艺是可行的。 展开更多
关键词 砂岩铀矿床 酸法地浸 地质工艺试验
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某废弃矿山生态破坏与环境修复研究 被引量:13
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作者 朱鹏 张轶群 +2 位作者 陈建昌 徐巧兵 尉小龙 《东华理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期341-346,共6页
矿产资源的开发为国民经济发展做出了巨大的贡献,同时,却又不可避免的破坏矿区的生态环境,因此,矿山环境修复治理成为了近年来我国重点解决的一项工作任务。以北京顺义区某废弃矿山为例,详细分析了该矿山生态环境问题及形成的原因,提出... 矿产资源的开发为国民经济发展做出了巨大的贡献,同时,却又不可避免的破坏矿区的生态环境,因此,矿山环境修复治理成为了近年来我国重点解决的一项工作任务。以北京顺义区某废弃矿山为例,详细分析了该矿山生态环境问题及形成的原因,提出了修复治理设计方案以及预期效益,最后通过本次设计方案研究得出两点心得体会,以供他人参考。 展开更多
关键词 矿产资源开发 生态环境修复 废弃矿山 设计方案
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某砂岩型铀矿床地浸地质—水文地质条件评价 被引量:8
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作者 徐巧兵 陈建昌 +2 位作者 朱鹏 尉小龙 刘巍平 《东华理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第3期250-255,共6页
矿床地质—水文地质条件是决定矿床是否适宜地浸开采的最重要条件之一。某砂岩型铀矿床是近年来发现较大型砂岩型铀矿床,通过对矿床地浸地质—水文地质条件进行系统性地分析后,引入"地浸指数"(LI)模型,结合各因素对地浸开采... 矿床地质—水文地质条件是决定矿床是否适宜地浸开采的最重要条件之一。某砂岩型铀矿床是近年来发现较大型砂岩型铀矿床,通过对矿床地浸地质—水文地质条件进行系统性地分析后,引入"地浸指数"(LI)模型,结合各因素对地浸开采的影响程度,量化各指标因素,并赋以权重,通过计算地浸指数可定量地了解矿床或块段的地浸开发适宜程度。地浸指数LI值越大,说明该矿床地浸的地质工艺性能越佳、越有利于地浸开发。计算结果认为某矿床适宜地浸开采。 展开更多
关键词 砂岩型铀矿床 地浸开采 地浸指数
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内蒙古某铀矿床室内中性浸出试验研究 被引量:6
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作者 陈建昌 朱鹏 +2 位作者 徐巧兵 尉小龙 刘巍平 《铀矿冶》 CAS 2013年第2期72-75,86,共5页
结合内蒙古某铀矿床铀矿化的特点和前期室内静态浸出试验的结果,采用矿层水+CO2+O2的中性浸出方法,对矿床试验地段铀矿石进行室内渗滤浸出试验,同时还采用矿层水+O2的浸出方法进行对比试验。试验结果表明,2种方法的浸出率均在65%左右。... 结合内蒙古某铀矿床铀矿化的特点和前期室内静态浸出试验的结果,采用矿层水+CO2+O2的中性浸出方法,对矿床试验地段铀矿石进行室内渗滤浸出试验,同时还采用矿层水+O2的浸出方法进行对比试验。试验结果表明,2种方法的浸出率均在65%左右。综合考虑现场条件,认为采用矿层水+CO2+O2的浸出方法是较为合理的浸出方案。 展开更多
关键词 铀矿床 矿层水+CO2+O2浸出 柱浸试验
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砂岩型铀矿床地浸采铀工艺方法概述 被引量:25
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作者 朱鹏 陈建昌 +2 位作者 尉小龙 徐巧兵 刘巍平 《采矿技术》 2011年第4期4-6,92,共4页
砂岩型铀矿床地浸采铀工艺的合理选择对矿床的开采效率和经济效益具有重要意义。目前应用最为广泛、经济效益最高的酸法浸出工艺,对碳酸盐含量较高或者矿体埋深较大的矿床并不适用,碱法浸出具有地下水环境治理困难的弊端,中性浸出以及... 砂岩型铀矿床地浸采铀工艺的合理选择对矿床的开采效率和经济效益具有重要意义。目前应用最为广泛、经济效益最高的酸法浸出工艺,对碳酸盐含量较高或者矿体埋深较大的矿床并不适用,碱法浸出具有地下水环境治理困难的弊端,中性浸出以及微生物浸出越来越多的应用于实际开采中,地浸采铀工艺研究趋于多样性、合理性的发展。 展开更多
关键词 地浸采铀工艺 中性浸出 地下水环境治理
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采用全局健康因子和残差模型的锂离子电池健康状态估计
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作者 胡循泉 耿莉敏 +5 位作者 舒俊豪 张文博 巫春玲 尉小龙 黄东 陈昊 《西安交通大学学报》 2025年第4期105-117,共13页
为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局... 为准确估计锂离子电池的健康状态(SOH),提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-Residual-BiGRU-Attention)模型和微调估计方法。首先,采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维,构建全局健康因子;接着,利用卷积神经网络提取全局健康因子时序特征,通过注意力机制突出强相关特征,并引入残差网络保持信息完整性;最后,通过改进人工蜂群算法对模型超参数寻优,提升模型SOH估计精度。采用美国国家航空航天局和牛津大学锂离子电池数据集进行精度验证,结果表明:利用提出的微调估计方法,即使精度较差的卷积神经-长短期记忆模型,SOH估计结果的平均绝对误差e_( MAE)、平均绝对百分比误差e_( MAPE)和均方根误差e RMSE也均在2%以内;相较于卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制模型,采用CNN-Residual-BiGRU-Attention模型对训练集比例为30%的同一电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了41.86%、44.35%、42.11%;对训练集比例为40%的同类电池SOH进行估计,得到的e_( MAE)、e_( MAPE)和e RMSE分别降低了45.51%、45.93%、40.10%。该研究结果可为低比例训练集条件下准确估计锂离子电池的SOH提供理论参考。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估计 全局健康因子 改进人工蜂群算法 残差 双向门控循环单元
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