导读:本文包含了浮选泡沫论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:泡沫,浮选,稀土,颗粒,稳定性,正极,药量。
浮选泡沫论文文献综述
冉宇,李梅,高凯,张雨涵,荆树励[1]（2019）在《稀土矿浮选泡沫大小与回收率的相关性》一文中研究指出以白云鄂博稀土矿为研究对象,针对浮选过程中浮选泡沫大小与回收率的相关性,结合计算机图像处理技术,利用Matlab数学分析软件,进行算法设计编写,对泡沫图像进行预处理、阈值分割、Canny算子边缘提取,提取泡沫边缘特征信息,并通过像素网格标定,对泡沫边缘进行精确分割,从而确定泡沫大小、统计泡沫大小分布规律。在实际浮选过程中浮选槽中泡沫形态呈动态变化,且存在兼并破裂等现象,在对浮选面积进行统计时,采用PDF泡沫概率统计方法,优化泡沫表征分析算法,分析泡沫大小与回收率之间的相关性。结果表明:通过计算统计整个浮选过程中的泡沫面积概率分布,并使用BP神经网络建立预测模型,对浮选泡沫面积与回收率相关性进行样本训练,即可对稀土矿物的浮选回收率进行预测。(本文来源于《化工矿物与加工》期刊2019年11期）
冉宇,李梅,高凯,张雨涵,荆树励[2]（2019）在《白云鄂博稀土矿浮选泡沫图像颜色特征与品位相关性研究》一文中研究指出在稀土矿物实际浮选中,泡沫颜色特征与稀土品位关系密切。针对白云鄂博稀土矿浮选过程中浮选槽中含气率高、气泡重迭、变形,以及不断发生气泡兼并与破裂的情况,设计建立图像采集系统,并针对LED光源特点,设定照射光源最佳角度,进行图像采集。对采集图像进行进一步颜色特征提取,对泡沫图像颜色与品位之间的相关性进行分析研究。根据浮选过程中浮选泡沫表征颜色与品位的相关性,结合计算机图像处理技术,使用Matlab数学分析软件,对泡沫图像进行预处理并且进一步对泡沫图像进行边缘提取,对泡沫色彩进行色彩效果增强处理,将颜色分类量化,并进行色彩分类统计。通过对泡沫图像灰度直方图分析,计算并统计其整体亮度情况,作为泡沫图像亮度值定量依据。结果表明:通过分析浮选图像RGB颜色值分布、颜色分级分类量化提取图像颜色特征值以及灰度信息,对泡沫颜色特征有一定代表性,并且提高泡沫图像颜色提取精度。通过BP神经网络,输入泡沫图像特征值颜色与品位信息并建立黑箱模型,通过样本训练,得到稀土品位预测值。(本文来源于《有色金属(选矿部分)》期刊2019年06期）
朱建勇,黄鑫,杨辉,聂飞平[3]（2019）在《基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择方法》一文中研究指出针对泡沫特征复杂繁多不利于建模控制的问题,本文提出了一种基于稀疏化神经网络的泡沫图像特征选择方法.相较于大部分特征选择方法以线性回归模型作为损失函数的情况,本文选择以更为贴近实际工业过程的神经网络模型作为损失函数,并加入L_(2,1)范数约束条件;以此方法建立泡沫特征与矿物品位的回归目标函数,并采用近点梯度法计算最优解,通过对第一层权值的综合排序得到对应的特征选择结果;最后,将选择后的特征组合作为输入量输入到SVR模型,对比得到浮选过程最优特征组合.工业数据仿真结果表明,该方法可以有效地实现泡沫图像维数约简.(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
徐艳艳,刘伟,舒婷,李娜,吴兆亮[4]（2019）在《泡沫浮选耦合膜过滤回收有机废水中纳米TiO_2光催化剂的工艺》一文中研究指出本研究的目的是开发一种新型的泡沫浮选耦合超滤技术的方法,以实现从有机废液体系中经济、高效地回收纳米TiO_2光催化剂。首先,对超滤膜分离有机废液中纳米TiO_2光催化剂的使用效率,包括透过通量和截留率进行评价。随后,为了减少超滤操作进料液中纳米TiO_2光催化剂的浓度,在泡沫浮选阶段确定以阳离子表面活性剂——十六烷基叁甲基溴化铵(CTAB)作为捕获剂,研究了CTAB浓度、气体体积流速、分布器孔径对泡沫浮选回收纳米TiO_2光催化剂富集效率的影响。最后,确定泡沫浮选耦合超滤耦合回收纳米TiO_2光催化剂的工艺条件。试验结果表明,采用耦合工艺,在pH 7.0、CTAB浓度0.20g/L、气体体积流速15mL/min以及分布器孔径180μm的条件下,纳米TiO_2光催化剂富集比和回收率分别为22.52和99%,同时膜的使用寿命较非耦合操作提高了133%。(本文来源于《化工进展》期刊2019年10期）
曹文艳,王然风,樊民强,付翔,王宇龙[5]（2019）在《基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法》一文中研究指出针对选煤厂煤泥浮选过程加药量依靠人工干预存在主观性、滞后性和粗放性的问题,提出了一种基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法。首先,采集已知加药比例与未知加药比例下的煤泥浮选泡沫图像样本,并对泡沫图像进行预处理,提取泡沫的气泡个数、气泡面积、气泡周长等形态特征;然后,对已知加药比例下泡沫图像形态特征样本进行标志,对未知加药比例下泡沫图像形态特征样本不做标志,并将已标志泡沫图像形态特征样本与未标志泡沫图像形态特征样本进行混合;最后,利用基于高斯混合模型的半监督聚类方法对混合样本进行聚类后得到各类簇,将各类簇内已标志泡沫图像形态特征样本的信息映射到未标志泡沫图像形态特征样本。应用结果表明,该方法可为煤泥浮选生产过程加药量调整提供指导,降低了药剂消耗量,提高了选煤厂浮选自动化水平和经济效益。(本文来源于《工矿自动化》期刊2019年07期）
李明,徐梦迪,晋伟,邢耀文,桂夏辉[6]（2019）在《柴油对浮选泡沫稳定性影响的试验研究》一文中研究指出泡沫稳定性是影响浮选过程效率的重要参数之一。为了探究柴油对浮选泡沫稳定性的影响,借助泡沫扫描分析仪(FOAMSCAN)研究了气液两相体系下不同浓度的柴油与体积分数20×10-6的甲基异丁基甲醇(MIBC)混合溶液的起泡能力与泡沫稳定性,采用动态液膜分析装置分析了泡沫间液膜的最终状态,进一步明晰了柴油对泡沫稳定性的影响机制,并通过细粒煤浮选及气液固叁相泡沫稳定性试验探讨了柴油对实际浮选体系泡沫性质及浮选效果的影响。气液两相体系泡沫稳定性试验表明,随着柴油浓度的增加,溶液起泡能力和泡沫稳定性逐渐降低。泡沫间液膜测试结果说明,柴油浓度加大使得泡沫间液膜由最终的平衡状态转为破裂状态,液膜稳定性变差,气泡更容易兼并甚至破裂,该结论与气液两相泡沫稳定性试验结果保持一致。浮选结果表明,柴油用量较低时,随着柴油浓度增加,最大泡沫层高度和半衰期逐渐增大,浮选精煤产率也随之增大,这主要是由于柴油改善煤样表面疏水性以及细粒煤的稳泡作用所致;但当柴油用量增加到一定浓度后,最大泡沫层高度和泡沫半衰期减小,浮选精煤产率减小,一方面,柴油油滴进入泡沫间液膜中,在范德华力等力的驱使下,泡沫间的液膜逐渐薄化直至形成经典的油滴架桥现象,最终导致气泡兼并甚至破裂,另一方面,柴油油滴竞争吸附起泡剂分子,使得气液界面的起泡剂浓度降低,从而导致泡沫稳定性降低,柴油具有一定的消泡作用。(本文来源于《煤炭学报》期刊2019年06期）
凌向阳[7]（2019）在《泡沫稳定性及气-液界面颗粒运动对泡沫相浮选的影响机制研究》一文中研究指出常规浮选过程中,矿浆-泡沫相界面处由于存在强烈的气泡兼并,结果极易造成颗粒脱附,导致浮选效率降低。相关研究表明:大部分矿物颗粒的脱附都发生在矿浆-泡沫相界面处。鉴于此,本课题提出了基于两相和叁相泡沫特性以及气-液界面单颗粒层中内嵌颗粒运动规律的泡沫相浮选研究,旨在通过探索泡沫稳定性及气-液界面颗粒运动对泡沫相浮选的影响机制,为深入了解浮选过程中的气泡兼并和颗粒脱附过程以及两种常见难浮煤泥的高效浮选提供理论指导和技术支撑。首先,论文以泡沫的稳定为出发点,分别从起泡剂、混合起泡剂以及颗粒等叁个角度对两相和叁相泡沫的特性及其稳定性强化进行研究。结果表明:起泡剂的表面活性越大,则起泡能力越强、泡沫的静态稳定性越好、气泡兼并时间越长、临界兼并浓度越低。给出了醇类起泡剂和聚乙二醇类起泡剂各自适用的临界兼并浓度和气泡索特尔平均直径理论计算方法,并证实了其可靠性。发现甲基异丁基甲醇(MIBC)和聚丙二醇(PPG425)的混合具有一定的协同效应。强疏水性颗粒稳定的泡沫具有最大的半衰期,中等疏水性颗粒稳定的泡沫具有最大的泡沫层高度,而低疏水性颗粒对泡沫的稳定性影响不大。当气泡表面罩盖有颗粒后,气泡的兼并时间显着增加,同时气泡兼并诱导的界面震荡运动强度明显减弱,震荡时间缩短,分析认为这主要和气泡表面颗粒的阻尼效应有关。其次,利用改进的Langmuir-Blodgett水槽,从微观层面上考察气-液界面单颗粒层在压缩和扩展时的聚团结构演化和重组以及震荡时的内嵌颗粒运动规律。结果表明:气-液界面上的颗粒均以聚团的形式存在。当单颗粒层被压缩时,界面颗粒以聚团旋转和孔隙坍塌的方式实现重组,同时聚团的结构也逐渐由水平中间链和多“筏块”结构向典型的六角密实和多层聚团结构过渡。而当紧密压缩的单颗粒层扩展后,界面聚团重新分散,不过相比于压缩前其分散更加均匀。气泡与气-液界面兼并可诱导单颗粒层产生震荡,这时水平曳力、惯性力以及颗粒间的相互作用力共同决定着界面颗粒的重组和运动行为。当无起泡剂存在时,气-液界面上不同粒度的相邻颗粒具有相似的瞬时速度和均方位移(MSD),同时随着颗粒表面疏水性和界面颗粒覆盖百分比的提高以及气泡尺寸和溶液pH值的降低,界面颗粒的瞬时速度和MSD均减小。当有起泡剂存在时,界面颗粒的运动得到强化,不过随着正戊醇和PPG425浓度的增加,瞬时速度和MSD表现出了完全不同的变化规律,推测产生这种现象的原因主要是PPG425分子从溶液向固体颗粒表面发生了迁移,并通过改变气-液界面表面张力以及颗粒表面疏水性的大小进一步影响界面颗粒的运动行为。然后,基于泡沫层中颗粒的行为和受力分析揭示泡沫相浮选的过程,并以经典浮选理论为指导提出泡沫相浮选的回收率模型。研究表明:泡沫相浮选可看作是泡沫分选与常规浮选的有效结合,浮选效率较高。颗粒在泡沫层的最顶端所受支撑力最大,在矿浆-泡沫相界面处所受支撑力达到第二极大值。泡沫相-空气界面和矿浆-泡沫相界面处各作用力大小随颗粒粒度的变化规律显示,细颗粒容易在气泡表面形成罩盖,而粗颗粒更容易在泡沫层中实现回收。由于泡沫层中颗粒与气泡的碰撞概率接近100%,因此,泡沫相浮选时颗粒的捕收概率主要和气泡-颗粒间的粘附概率以及矿化气泡表面颗粒的脱附概率有关。泡沫相浮选的回收率随着颗粒在泡沫层中停留时间的增加而降低。最后,在上述研究的基础上,开展粗粒煤泥和氧化煤泥的泡沫相浮选应用研究。结果表明:在相同的试验条件下,粗粒煤泥的泡沫相浮选相比于常规浮选可燃体回收率可提高11.6%,同时精煤灰分增加1.48%。当采用PPG425/仲辛醇混合起泡剂强化粗粒煤泥的泡沫相浮选效果时,可燃体回收率提高9.34%,精煤灰分增加0.46%。而当采用中等疏水性煤炭细颗粒强化粗粒煤泥的泡沫相浮选效果时,可燃体回收率提高6.27%,精煤灰分反而降低0.58%。在相同的试验条件下,氧化煤泥的泡沫相浮选相比于常规浮选可燃体回收率可提高22.25%,同时精煤灰分增加1.19%。利用BBD响应面法分析了四个常见操作参数对精煤灰分和可燃体回收率的影响规律,发现冲洗水速率对精煤灰分的影响最大,而起泡剂浓度对可燃体回收率的影响最大。对氧化煤泥的泡沫相浮选操作参数进行了优化,得到的最佳试验条件为:起泡剂浓度0.4 kg/t、表观气速1.39 cm/s、入料高度200 mm、冲洗水速率277.83 ml/min。该条件下预测的精煤灰分为9.67%,可燃体回收率为45.63%,均和验证结果相吻合。论文共包含86幅图,15个表,213篇参考文献。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-06-01）
周俊喜,齐卫东,高文宇,仇庆敏,赵天波[8]（2019）在《蒋庄煤矿选煤厂浮选系统次生泡沫的综合治理》一文中研究指出蒋庄煤矿选煤厂在浮选系统运行之后,为了彻底解决浮选系统次生泡沫造成的系统紊乱等问题,通过一系列的技术举措和经验摸索,逐步形成了以工艺优化为主,固定设施改造为辅的技术手段进行综合治理。对于细粒煤泥分选效果更佳的浮选柱作为系统优化的研究,以减少超细颗粒粘附在泡沫而导致泡沫难以破碎的现状;对于能够有效提高煤泥弧形筛透筛性设备进行探索应用,增加筛面气动击打装置;对于煤泥水输送环节影响因素进行研究,将直管道改造为转折溜槽配以喷淋,在料筒(池)和浓缩池增设喷淋,以提高输送环节和终端环节的消泡效果。结果表明,通过综合治理技术举措,浮选系统各环节泡沫积聚逐步减少,有效促进了工艺及系统运行稳定,取得了良好的应用效果,在洗选工艺系统管理工作具有积极的推广利用价值。(本文来源于《选煤技术》期刊2019年02期）
王金龙[9]（2019）在《基于微波预处理的泡沫浮选法分离电子废弃物塑料的实验研究》一文中研究指出随着国民经济的迅猛发展,各类电子产品和家电不断更新换代,与此同时也产生了大量的废旧塑料,造成了严重的环境污染和资源浪费,其分离提纯后的循环再利用成为了固体废物资源化利用领域的研究热点。本文针对电子废弃物中的废旧电子通讯设备塑料(ABS/PC/PET)和废旧家用电器塑料(PC/ABS/PP/PVC)的浮选分离,分别提出了微波联合润湿剂和微波联合芬顿试剂的表面预处理方法,探究了预处理对各体系浮选回收率的影响,获得了最优的浮选工艺参数,并结合接触角测定、红外光谱扫描、吸附动力学实验等方法对浮选分离效果的预处理影响机理进行了探讨。以分离废旧电子通讯设备塑料(ABS/PC/PET)中的ABS为目标,提出微波处理联合润湿剂的表面预处理方法。通过单组分塑料体系浮选效果的研究,探究了预处理对浮选回收率的影响,得出了最优处理工艺参数为:微波预处理功率700 W,辐照时间3 min,润湿剂CMC浓度25 mg/L,调整时间5 min;在单组分浮选实验的基础上,通过多组分混合体系浮选实验,得出混合塑料分离最优参数为:搅拌速率1800 rpm,起泡剂TP浓度40 mg/L,浮选时间4 min;同时实验发现不同混合质量比对ABS的浮选分离影响不大,在不同混合质量比条件下均可实现ABS样品作为上浮产物的浮选分离,纯度和回收率分别可达到97.68%和99.86%。通过接触角测定发现,经过微波联合润湿剂预处理后,PC和PET的接触角减小,而ABS的接触角几乎没有改变,表明PC和PET的表面发生了选择性润湿,亲疏水性发生了变化;吸附动力学实验表明,PC和PET样品的选择性润湿是由于表面吸附了润湿剂CMC,通过吸附动力学模型拟合发现这种吸附为物理吸附;红外光谱分析表明预处理前后塑料样品分子结构和官能团未发生改变,预处理过程无化学反应发生。以分离废旧家用电器塑料中的PC、ABS、PP和PVC为目标,提出了微波处理联合芬顿试剂的表面预处理方法。实验结果表明,通过一级浮选,在微波功率350 W,辐照时间5 min,H_2O_2/Fe~(2+)摩尔比50:1,H_2O_2浓度0.2 mol/L,pH值4,起泡剂浓度20 mg/L,搅拌速率1800 rpm,浮选时间6 min的最优参数下,PC作为下沉产物被分离,回收率和纯度分别可达97.63%和88.95%;在实现PC分离的基础上,通过二级浮选实现了ABS/PP/PVC中ABS的分离,其最优参数为微波功率560 W,辐照时间7 min,pH值4,H_2O_2/Fe~(2+)摩尔比20:1,H_2O_2浓度0.4 mol/L,起泡剂浓度20 mg/L,搅拌速率1400rpm,浮选时间4 min,ABS回收率和纯度分别可达到91.82%和90.51%;在充气流量0L/h,起泡剂浓度5 mg/L,搅拌速率600 rpm,浮选时间1 min的最优条件下,通过叁级浮选实现了PP与PVC的分离,其中PP为上浮产物,回收率和纯度分别可达到99.70%和100%;PVC作为下沉产物的回收率和纯度分别为100%和99.70%。在微波联合芬顿试剂预处理对浮选效果的影响机理的实验探究中,通过接触角测量发现,PP和PVC的接触角在预处理前后几乎没有发生改变,而PC和ABS的接触角在预处理后明显下降,表明微波联合芬顿试剂预处理使PC和ABS表面的润湿性增强;红外光谱分析发现,预处理后PC表面的含氧基团C=O和C-O增多,使得PC表面亲水性增强;而预处理后的ABS样品红外光谱中出现了C—O的伸缩振动,含氧基团C—O的出现增大了ABS表面的亲水性,降低了ABS的可浮性。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-23）
王倩,刘俊,许雨彤,时焕岗[10]（2019）在《泡沫浮选法回收锂离子电池正极材料研究进展》一文中研究指出泡沫浮选法是一种利用被分离物质本身的天然表面活性之差进行分离的技术,是一种典型的物理化学分离方法,具有处理效率高,二次废物产生少等优点。本文主要介绍泡沫浮选法在锂离子电池材料回收中的利用现状,并分析了当前使用该方法回收利用过程中存在的问题以及目标方向。(本文来源于《山东化工》期刊2019年03期）
浮选泡沫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在稀土矿物实际浮选中,泡沫颜色特征与稀土品位关系密切。针对白云鄂博稀土矿浮选过程中浮选槽中含气率高、气泡重迭、变形,以及不断发生气泡兼并与破裂的情况,设计建立图像采集系统,并针对LED光源特点,设定照射光源最佳角度,进行图像采集。对采集图像进行进一步颜色特征提取,对泡沫图像颜色与品位之间的相关性进行分析研究。根据浮选过程中浮选泡沫表征颜色与品位的相关性,结合计算机图像处理技术,使用Matlab数学分析软件,对泡沫图像进行预处理并且进一步对泡沫图像进行边缘提取,对泡沫色彩进行色彩效果增强处理,将颜色分类量化,并进行色彩分类统计。通过对泡沫图像灰度直方图分析,计算并统计其整体亮度情况,作为泡沫图像亮度值定量依据。结果表明:通过分析浮选图像RGB颜色值分布、颜色分级分类量化提取图像颜色特征值以及灰度信息,对泡沫颜色特征有一定代表性,并且提高泡沫图像颜色提取精度。通过BP神经网络,输入泡沫图像特征值颜色与品位信息并建立黑箱模型,通过样本训练,得到稀土品位预测值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
浮选泡沫论文参考文献
[1].冉宇,李梅,高凯,张雨涵,荆树励.稀土矿浮选泡沫大小与回收率的相关性[J].化工矿物与加工.2019
[2].冉宇,李梅,高凯,张雨涵,荆树励.白云鄂博稀土矿浮选泡沫图像颜色特征与品位相关性研究[J].有色金属(选矿部分).2019
[3].朱建勇,黄鑫,杨辉,聂飞平.基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择方法[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[4].徐艳艳,刘伟,舒婷,李娜,吴兆亮.泡沫浮选耦合膜过滤回收有机废水中纳米TiO_2光催化剂的工艺[J].化工进展.2019
[5].曹文艳,王然风,樊民强,付翔,王宇龙.基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法[J].工矿自动化.2019
[6].李明,徐梦迪,晋伟,邢耀文,桂夏辉.柴油对浮选泡沫稳定性影响的试验研究[J].煤炭学报.2019
[7].凌向阳.泡沫稳定性及气-液界面颗粒运动对泡沫相浮选的影响机制研究[D].中国矿业大学.2019
[8].周俊喜,齐卫东,高文宇,仇庆敏,赵天波.蒋庄煤矿选煤厂浮选系统次生泡沫的综合治理[J].选煤技术.2019
[9].王金龙.基于微波预处理的泡沫浮选法分离电子废弃物塑料的实验研究[D].长安大学.2019
[10].王倩,刘俊,许雨彤,时焕岗.泡沫浮选法回收锂离子电池正极材料研究进展[J].山东化工.2019
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