甘肃某石英脉型难选金矿石选矿试验研究

甘肃某金矿为含金石英脉型硫化矿石,金的嵌布粗细不均匀分布,70％以上集中在粗粒级中,而细粒级金则主要被黄铁矿和脉石矿物包裹,难以解离,导致尾矿中金品位难以降低,该矿石属于较难选矿石.试验研究初步对该矿石采用“重选十浮选”的工艺流程,选别效果不好;而采用把矿石磨细再经过一粗三扫的单一浮选工艺流程,在磨矿细度为-0.074...     

河北某斑岩型钼矿提高选矿指标试验研究

河北省某钼矿为单一斑岩型钼矿,主要金属矿物为辉钼矿。为了进一步提高钼精矿的品位和回收率,试验采用混合捕收剂(煤油∶2号油=2∶1)和新型捕收剂PE-100相结合的方法,粗选时可使粗精矿的回收率提高2个百分点,品位也略有提高。为节约生产成本,试验采用阶段磨矿阶段选别的选矿工艺,即原矿磨矿(-0.074mm占60%)后,经一次粗选,一次扫选,粗精矿再磨(-0.038mm占85%)后再进行5次精选,最终获得钼精矿品位w(Mo)=50.007%,回收率为89.90%的较好指标。     

基于小波域分层Markov模型的纹理分割

提出了一种新的小波域分层Markov模型。该模型使用高斯马尔可夫随机场(Gauss Markov randomfield,GMRF)模型描述每一尺度小波系数向量的分布,考虑了同一尺度特征之间的相互作用;利用尺度间的因果马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型和尺度内的非因果MRF模型来描述标记场的局部作用关系,以此确定标记场的先验信息。根据贝叶斯准则,利用多目标问题优化技术,给出了此模型相应的纹理分割算法。最后,与经典模型的分割算法进行了对比实验,验证了所提出算法的有效性。     

基于数据同化的全色和多光谱遥感影像融合

借鉴气象领域中数据同化思想,提出了一种基于数据同化的多光谱和全光谱影像融合框架。此框架可根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个评价指标的加权和组成的目标函数,从而获取合适的影像。实验验证了该框架的有效性。     

基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field,MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法。该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果。实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率。     

河北某氧化石英脉型金矿石全泥氰化浸出试验研究

河北省某金矿为氧化石英脉型金矿石,矿石中的金粒微细,平均粒径为0.011 3mm,包裹于黄铁矿、褐铁矿、石英中的金占64.68%,有一部分呈微细粒包裹在土状褐铁矿中,对这种细粒分散的含金氧化矿石采用全泥氰化浸金工艺。将原矿磨矿细度确定为-200目含量占85%,加入石灰对金矿石进行碱预处理,再加入氰化钠浸金,取得了浸出率为96.89%,吸附率为99.55%的试验结果。     

顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用

针对基于像素或基于区域的马尔科夫随机场（ markovrandomfield,mrf） 模型仅能描 述 单 一 层 次 影像数据特性的局限,提出了一种综合像素和区域特性的多层次 mrf模型,以提高 mrf模型表达遥感数据层次特性的能力。为利用高分辨率遥感影像几何结构信息来提高不同地物的可区分性,提出了一种描述地物结构特性的形状特征,用于区分光谱特性相似的不同地物。本文的分类算法包括两个过程： 首先,基于像素和区域特征,采用多层次 mrf模型进行初始分类;然后,基于形状特征采 用 svm 对 第 一 步 分 类 结 果 中 易 混 淆 的地物进行分类。根据不同地物采用合适特征量描述可在特征空间中增加可区分性的事实,采用形状特征对基于层次 mrf 模型的错分类别进行再分类可有效改善分类精度。同现有基于单一层次的方法相比     

一种结合Freeman分解和散射熵的MRF多极化SAR影像分割算法

针对多极化SAR图像,采用Freeman分解理论,将其分为表面散射、偶次散射、体散射、混合散射4种散射机制,并通过H/Alpha分解提取散射熵,将地物初始分为12类,并运用聚合的层次聚类算法对初始分类结果进行合并。利用Wishart分布对特征场进行建模,用模拟退火优化方法求取基于最大后验准则下的分割结果。     

某萤石矿阶段磨矿阶段浮选工艺探讨

某萤石矿中萤石与石英密切共生.采用磨矿-浮选工艺流程进行选矿试验,虽然所得萤石精矿w（CaF2）达98％以上,但精矿中杂质w（SiO2）＞1％.采用阶段磨矿阶段浮选工艺流程,获得了w（CaF2）=98.07％,w（SiO2） =0.77％的优质萤石精矿;粗精矿再磨使萤石充分单体解离,有助于降低浮选精矿中二氧化硅.     

影响大枣品质的岩土元素地球化学特征--以石家庄市变质岩山区为例

系统分析了影响大枣品质的生态地质因素。研究认为：品质优良的大枣主要产在黑云斜长片麻岩分布区，是由于黑云斜长片麻岩较其他类型的岩石风化层厚，裂隙发育，P、Sr、稀土元素含量高，K含量高并以缓效态赋存在黑云母中，较其他岩石类型中的K易被植物吸收；从土壤地球化学背景分析表明，优质大枣分布区与P、Sr、Na和稀土元素总量的富集区吻合性最好，Ni、Cr含量低，其他元素的分布相对稳定，在优质区没有明显的富集特征；优质大枣主要分布在海拔500m以下的阳坡区，在500m以上的低温湿润区枣树的分布相对较少，品质较差。