硫化矿石常温氧化模拟及基于神经网络的氧化活性预测

来源 :中南大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lihua1114110
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在实验室内开展硫化矿石常温氧化实验。以样品粒度、初始含水率和预氧化时间这3个因素作为输入单元,质量增大率作为输出单元,建立样品质量增大率的神经网络预测模型。研究结果表明:硫化矿石在常温条件下质量变化趋势包括3个阶段,依次为快速增大阶段、增幅减小阶段和保持不变阶段;未被氧化的矿样表面比较光洁,粒度分布较均匀,氧化后的矿样表面有明显结块现象;样品质量增大率与粒度和环境pH均呈负相关关系;随着初始含水率和预氧化时间增大,样品质量增大率均呈先增大后减小趋势;高温高湿环境可促进硫化矿石氧化;3个因素对样品质量增大率
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