导读:本文包含了煤矸石风化物论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:煤矸石,风化,试验研究,稳定性
煤矸石风化物论文文献综述
张清峰,王东权,于广云,崔景彦,刘文化[1]（2019）在《煤矸石风化对其物理力学性能影响的研究》一文中研究指出本文主要进行了不同风化时间的煤矸石路堤填料现场筛分试验、室内标准击实试验和抗剪强度试验.利用FLAC~(3D)软件建立了煤矸石路堤数值分析模型,分析了不同风化时间、最佳含水量、饱水状态不同路堤高度对路堤稳定性的影响.结果表明:未风化煤矸石和经过不同风化时间的煤矸石粒径分布都不均匀,级配良好.煤矸石风化36个月后,细料含量和最大干密度均达到最大.在最佳含水量状态,随着风化时间的增加,煤矸石的黏聚力持续增加,而在饱水状态下,煤矸石的黏聚力持续降低.数值模拟结果表明:在最佳含水量状态,路堤高度相同时,随着风化时间的增加,安全系数逐渐减小.饱水状态的安全系数明显比最佳含水量状态的低.(本文来源于《中国矿业大学学报》期刊2019年04期）
郑永红[2]（2017）在《煤矸石风化物—土壤系统中溶解性有机碳对镉吸附解吸特征及机制研究》一文中研究指出溶解性有机碳(DOC)是土壤有机碳的重要组成部分,具有移动快,稳定性差,易氧化分解的特点,对污染物特别是重金属具有很强的吸附和络合能力,影响重金属在土壤中吸附解吸行为。本论文围绕淮南潘一矿区,选择重金属镉(Cd)为污染物典型代表,通过对煤矸石风化物和土壤的基本理化特性、Cd和DOC含量的测定,影响因素的确定,系统分析了煤矸石风化物-土壤系统中DOC的分布特征、DOC和Cd吸附解吸机制及动力学模型。最后研究了在该系统中DOC影响下,Cd的吸附解吸机制及动力学模型,并建立了小尺度多因素耦合函数模型。(1)DOC在煤矸石风化物-土壤系统中的分布特征表明:煤矸石风化物中DOC含量高于土壤,DOC在雨水的淋溶作用下,向周边土壤迁移趋势明显,对周边土壤DOC含量有较大的贡献,贡献率随离煤矸石山距离的增大而降低。在垂直方向上,煤矸石风化物中DOC含量随深度的增加逐渐变大;土壤中DOC含量则先减少后增大。另一方面,DOC含量随着温度、pH、含水率的增加而增大,与有机质、全氮、速效磷之间呈极显着或显着正相关关系。(2)DOC在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对DOC的吸附量和解吸量均低于土壤,并随着DOC浓度的升高而增大,但煤矸石风化物对DOC的解吸率大于土壤。因此,DOC容易通过淋溶和雨水径流途径进入土壤,增大土壤DOC含量。煤矸石风化物和土壤对DOC的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～1h的快速吸附和1.2～6h的慢速吸附;解吸过程包括0～1h的快速解吸和1.2～6h的慢速解吸。(3)Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对Cd的吸附量和解吸量均高于土壤,并随着Cd浓度的升高而增大。另一方面,煤矸石风化物对Cd的解吸率大于土壤,因此Cd容易通过淋溶和雨水径流途径迁移进入土壤、地表水及地下水,造成二次污染。煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(4)DOC影响下,Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:DOC的加入,能够抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,使吸附率降低了7.55%～15.04%,同时提高了二者对Cd的解吸能力,解吸率提高了 20.10%～50.29%。不同浓度DOC影响下,随着DOC浓度的增大,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附量逐渐减小,解吸量逐渐增大。DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(5)分别建立了 Cd在煤矸石风化物-土壤系统中吸附解吸多因素耦合函数模型:采用灰色理论对Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附量、解吸量影响因素进行灰色关联分析排序为:Cd浓度>DOC浓度>pH>温度。利用回归分析方法,分别建立了在DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd吸附量、解吸量多因素耦合函数模型,即:Y=a+bXHA+cXT+dXpH+eXCd。该模型与实测值进行验证相对误差较小,可以应用于淮南复垦区域内或类似矿区的预测和验证工作。综上所述,进入土壤环境中的Cd易于吸附,长期滞留在土壤环境导致土壤污染。而DOC的加入,能明显抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,且能有效降低Cd的吸附量,提高其解吸量,为利用土壤污染修复技术来治理Cd污染土壤提供一种新的思路和方法。(本文来源于《安徽理工大学》期刊2017-12-10）
贺文俊[3]（2016）在《煤矸石风化强度特性及稳定性研究》一文中研究指出煤矸石是煤炭开采及洗选过程中产生的固体废弃物,是我国目前年排弃量和积存量第一的工业废渣。矸石散体粒径分布范围较大,数十厘米的石块到小于0.1毫米的细小颗粒都是其散体成分。其物质成分硬度相差甚远,从软岩到硬岩石均包含在内,还包含了部分残留煤,另外还有大量的有机质以及易挥发的可燃硫成分等,物理化学性质及力学特征明显不同于一般粘土、砂砾土及其它散体材料。煤矸石排弃后堆积成矸石山,矸石山露天堆放不仅会侵占农田,对水体、土壤以及大气均会产生严重污染,还可能产生自燃、爆炸等灾害。其风化后,煤矸石力学性质会产生变化,会产生结构损害、边坡稳定等环境岩土效应,不仅危及井筒运营的安全性,还对矿区内人员的生命财产安全产生严重影响。因此,我国急需解决矸石山所造成的环境影响及稳定性问题。本文针对重庆区域具有代表性的矸石山,以重庆某煤矿矸石山为研究背景,在现场试验及室内粗粒土大型叁轴试验的基础上,从矸石风化特性出发,分析矸石风化强度特性,采用极限分析上限法及不平衡推力法分析矸石山的稳定性,并对矸石山的稳定性进行数值模拟分析,取得了如下成果:(1)通过筛分试验,测定重庆某煤矿矸石山新排矸石与风化矸石级配,并将筛分后的新排矸石配成与风化矸石相同的级配,以天然含水率与饱和含水率及不同围压为控制条件,然后通过室内粗粒土大型叁轴试验,研究比较两种煤矸石的力学性质,对比分析了新排矸石及风化矸石叁轴强度的力学性质。(2)运用不平衡推力法来推算重庆某煤矿矸石山的边坡稳定性;同时,针对矸石山体内滑移失稳模式,建立极限分析上限法分析重庆某煤矿矸石山的稳定性。(3)在分析煤矸石力学性质的基础上,采取对应的摩尔-库伦本构关系以及破坏准则,针对重庆某煤矿矸石山稳定性进行FLAC数值模拟,讨论重庆该煤矿矸矸石山的稳定性及其影响因素。(本文来源于《重庆大学》期刊2016-05-01）
蔡毅,严家平,陈孝杨,徐良骥,许正刚[4]（2015）在《表生作用下煤矸石风化特征研究——以淮南矿区为例》一文中研究指出选取淮南矿区不同风化年限的煤矸石进行分层采样,通过对所采135份样品的粒组划分及保水性的定量测试,对比分析了表生作用下煤矸石块度分布特征及其保水性变化规律,为矿区煤矸石等充填复垦工程应用提供科学依据.结果表明:不同采样区和同一采样区不同暴露程度的煤矸石块度分布差别较大;所有采样区上层煤矸石小于2mm和2~10mm两个粒组质量百分比显着高于下层;随着风化年限的增加,各采样区煤矸石小于2mm粒组的质量百分比总体呈上升趋势;随着风化程度的增强,10~20mm和2~10mm块度及自然块度的煤矸石的保水性均逐渐提高,且同一采样区上层煤矸石保水性均高于下层,即表生作用下块度相同的煤矸石保水性的高低受其风化程度的影响;同一采样区10~20mm和2~10mm块度及自然块度煤矸石保水性依次增高,即煤矸石块度分布特征对其保水性具有显着影响,尤其小于2mm块度煤矸石对提高煤矸石的保水性至关重要,且二者存在良好的相关性.(本文来源于《中国矿业大学学报》期刊2015年05期）
李琦,黄淑玲[5]（2015）在《宿州矿区煤矸石风化物中重金属元素的粒径分布特征研究》一文中研究指出在宿州朱仙庄、祁南和桃园煤矿共采集煤矸石及其风化物样品各12个,利用原子吸收分光光度法测定了煤矸石、风化物及风化物4个粒径段颗粒物中重金属Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Ni的含量,重点探讨了矸石风化颗粒物在4个粒径段的质量组成、重金属元素含量分布以及元素总量赋存特征,并借助离散系数指标定量分析了风化物重金属元素的粒级效应。结果表明:(1)矸石风化物中以粗颗粒为主,其质量分布主要集中在0.15-0.25 mm和大于0.25 mm两个粒径段;(2)4个粒径段的风化颗粒物中重金属元素含量及元素总量呈现出相似的粒径分布特征,最大值均出现在小于0.075 mm粒径段,最小值则出现在0.15-0.25 mm和大于0.25 mm两个粒径段,说明元素更易赋存在细颗粒物中;(3)通过定量对比6种元素的粒级效应,其离散系数大小依次为Pb>Zn>Cd>Ni>Cr>Cu,其中Pb和Zn粒级效应显着,Cd、Ni和Cr粒级效应中等,而Cu的粒级效应较弱。(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
蔡毅[6]（2015）在《表生作用下煤矸石风化特征研究》一文中研究指出选取淮南矿区潘北、潘一及新庄孜叁个煤矿五处不同风化年限的煤矸石进行分层采样,通过对所采135份样品的粒组划分及相关理化性质测试,对比分析了表生作用下煤矸石块度分布特征及其理化性质变化规律,为矿区煤矸石充填复垦等工程应用提供科学依据。结果表明,随着风化年限的增加,煤矸石块度分布特征及各理化性质指标均呈现一定变化规律,具体表现在：(1)不同采样区和同一采样区不同暴露程度的煤矸石块度分布差别较大；所有采样区表层煤矸石小于2mm、2-10mm两个粒组质量百分比显着高于下层；随着风化年限的增加,各采样区煤矸石小于2mm粒组的质量百分比总体呈上升趋势。(2)同一采样区上层煤矸石(小于2mm粒组,下同)的电导率(EC)均小于下层煤矸石；随着采样区风化年限的增加,煤矸石的EC呈降低趋势。(3)各采样区上下两层煤矸石(小于2mm粒组,下同)的pH值均呈碱性；同一采样区上层煤矸石的pH值均小于下层；随着采样区风化年限的增加,煤矸石pH值不断降低。(4)同一采样区上层煤矸石(小于2mm粒组,下同)的总有机碳(TOC)含量明显低于下层煤矸石；随着采样区风化年限的增加,煤矸石的TOC含量不断降低；而同一采样区上层煤矸石阳离子交换量(CEC)均高于下层,且随着采样区风化年限的增加,煤矸石的CEC逐渐提高。(5)本研究定义了煤矸石持水率的概念,进而定量分析煤矸石保水性的高低。随着风化程度的增强,10-20mm、2-1Omm块度及自然块度的煤矸石的保水性均逐渐提高,且同一采样区上层煤矸石保水性均高于下层,即相同块度分布特征的煤矸石可因风化程度的不同而具有不同的保水性；同一采样区10-20mm、2-10mm块度及自然块度煤矸石保水性依次增高,即煤矸石块度分布特征对其保水性具有显着影响,尤其小于2mm块度煤矸石对提高煤矸石保水性至关重要。(6)随着采样区风化年限的增加,砂岩及泥岩岩性的煤矸石点荷载强度均逐渐降低；同一采样区煤矸石点荷载强度整体表现为上层煤矸石稍强于下层煤矸石,砂岩岩性的煤矸石强于泥岩岩性的煤矸石。(7)表生作用下,煤矸石块度分布特征及其理化性质表现一定的相关性,尤其小于2mm粒组煤矸石的EC、TOC含量、CEC及自然块度煤矸石保水性与煤矸石块度分布特征表现有良好的相关性。(本文来源于《安徽理工大学》期刊2015-06-01）
郑永红,张治国,胡友彪,姚多喜,陈孝杨[7]（2014）在《淮南矿区煤矸石风化物特性及有机碳分布特征》一文中研究指出以淮南矿区潘一矿煤矸石山为研究对象,通过对煤矸石风化物的理化特性、电镜扫描(SEM)、能谱(EDS)和总有机碳(TOC)含量分析,初步研究了煤矸石风化物有机碳分布和释放规律,以及煤矸石山堆积淋溶作用对周边土壤溶解性有机碳(DOC)含量的影响。结果表明,从山顶、山腰到山脚煤矸石风化物中的总有机碳(TOC)含量依次减小,随着采样深度的增加总有机碳(TOC)含量逐渐变大。煤矸石风化物中总有机碳含量与煤矸石风化物粒径大小呈正相关,与煤矸石风化物的风化程度成负相关。不同粒径煤矸石风化物淋滤液中溶解性有机碳(DOC)的含量随着淋溶时间增大而减小,在96h淋滤液中溶解性有机碳含量趋于稳定,且值较为接近。距离山脚2~100m内,随着采样距离的增加土壤中溶解性有机碳含量(DOC)呈减少趋势。在距离煤矸石山80~100m处土壤溶解性有机碳含量接近正常农田土壤含量。(本文来源于《水土保持通报》期刊2014年05期）
于淼,韩周,王大鹏,魏忠义,王秋兵[8]（2014）在《不同粒级煤矸石风化物总有机碳含量比较》一文中研究指出对抚顺西露天矿煤矸石山表层煤矸石风化母岩进行多点取样,把风化物筛分成>2mm、2mm~0.05mm和<0.25mm 3个粒级,分析测定了矸石山表层母岩及其风化物不同粒级中总有机碳含量,比较了表层矸石不同粒级风化物总有机碳的含量差异。结果表明:矸石山表层风化物总有机碳在53.1~84.7g·kg-1之间,母岩总有机碳在4.5~23.6g·kg-1之间。页岩风化物<0.05mm粒级总有机碳含量最高,均值为118.4mg·kg-1;燃后矸石风化物在<0.05mm粒级中有机碳含量次之,均值为108.8mg·kg-1。随着风化物颗粒减小,表层矸石风化物总有机碳含量有逐渐升高的趋势。(本文来源于《绿色科技》期刊2014年02期）
刘天雪[9]（2013）在《排土场植物多样性与煤矸石风化土壤理化性质的关系》一文中研究指出矿山开采、选冶、尾矿堆放和燃煤飞灰已成为矿区土壤砷污染的主要因素,并对矿区周围生态环境造成严重的潜在危害。本文以阜新新邱露天煤矿矸石山周边地区为主要研究对象,通过采集植物样地内的土壤样品,进行理化性质的测定,与样方调查中得到的排土场植物多样性测度相结合,研究露天矿排土场植物生物多样性与风化土壤理化性质的关系,并通过样方调查,分析排土场植物的生物多样性的变化情况,并结合风化土壤的理化性质对该研究区域进行生态评价。研究结果表明：(1)由土壤理化性质的测定结果。分析得出,排土场土壤质地比较松散,土壤保水性能差,土壤含水率低,周围土壤的植物养分,氮、磷、钾等很缺乏,而自然土壤则相对较好。(2)通过样方调查发现,受土壤质地以及排土场地形的影响,该地区的植被多为耐干旱,耐瘠薄的草本植物和灌木。(3)研究区生物多样性测度与土壤pH、有机质、极细砂、细砂呈中低度负相关,与土壤含水率、全氮、全磷、全钾、砷含量、粘粒含量呈中低度正相关,相关性不显着。研究区粉(砂)粒含量与物种数、丰富度指数在0.05水平呈显着相关,说明物种数与丰富度指数均随着粉(砂)粒含量的升高而增大。由此可以看出,土壤类型是该区域生态环境的主要影响因素。(4)自然表土含砷率大于排土场煤矸石风化土壤,而含水率差距不大,其排土场植被有自然表土从未出现过的艾蒿和狗尾草。根据研究结果,排土场应采用种植耐早、耐碱、耐脊薄的植物,减少水土流失,增加植被覆盖率,进一步进行生态规划治理。使生态系统过渡到另一种平衡状态,实现生态系统新的良性循环。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2013-12-01）
胡映泉,张成梁[10]（2013）在《基于植被恢复的煤矸石风化机理研究》一文中研究指出通过扫描电镜、X射线能谱分析和X射线衍射法对不同风化速度的煤矸石进行了研究,探讨煤矸石风化的机理。结果表明,煤矸石的风化速度与矸石的结构、元素组成、矿物质组成、重金属含量有关,易风化的矸石,结构松散,元素碳原子C、氧原子O、Al和Si含量较低,矿物质FeS2、FeS和SiO2含量高,重金属Hg和As含量高而Ni含量低。根据研究结果可以有效预判煤矸石的风化变化情况,对于煤矸石山植被恢复、生态重建和煤矿区生态环境改善具有重要意义。(本文来源于《林业实用技术》期刊2013年01期）
煤矸石风化物论文开题报告
（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：
溶解性有机碳(DOC)是土壤有机碳的重要组成部分,具有移动快,稳定性差,易氧化分解的特点,对污染物特别是重金属具有很强的吸附和络合能力,影响重金属在土壤中吸附解吸行为。本论文围绕淮南潘一矿区,选择重金属镉(Cd)为污染物典型代表,通过对煤矸石风化物和土壤的基本理化特性、Cd和DOC含量的测定,影响因素的确定,系统分析了煤矸石风化物-土壤系统中DOC的分布特征、DOC和Cd吸附解吸机制及动力学模型。最后研究了在该系统中DOC影响下,Cd的吸附解吸机制及动力学模型,并建立了小尺度多因素耦合函数模型。(1)DOC在煤矸石风化物-土壤系统中的分布特征表明:煤矸石风化物中DOC含量高于土壤,DOC在雨水的淋溶作用下,向周边土壤迁移趋势明显,对周边土壤DOC含量有较大的贡献,贡献率随离煤矸石山距离的增大而降低。在垂直方向上,煤矸石风化物中DOC含量随深度的增加逐渐变大;土壤中DOC含量则先减少后增大。另一方面,DOC含量随着温度、pH、含水率的增加而增大,与有机质、全氮、速效磷之间呈极显着或显着正相关关系。(2)DOC在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对DOC的吸附量和解吸量均低于土壤,并随着DOC浓度的升高而增大,但煤矸石风化物对DOC的解吸率大于土壤。因此,DOC容易通过淋溶和雨水径流途径进入土壤,增大土壤DOC含量。煤矸石风化物和土壤对DOC的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～1h的快速吸附和1.2～6h的慢速吸附;解吸过程包括0～1h的快速解吸和1.2～6h的慢速解吸。(3)Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对Cd的吸附量和解吸量均高于土壤,并随着Cd浓度的升高而增大。另一方面,煤矸石风化物对Cd的解吸率大于土壤,因此Cd容易通过淋溶和雨水径流途径迁移进入土壤、地表水及地下水,造成二次污染。煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(4)DOC影响下,Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:DOC的加入,能够抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,使吸附率降低了7.55%～15.04%,同时提高了二者对Cd的解吸能力,解吸率提高了 20.10%～50.29%。不同浓度DOC影响下,随着DOC浓度的增大,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附量逐渐减小,解吸量逐渐增大。DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(5)分别建立了 Cd在煤矸石风化物-土壤系统中吸附解吸多因素耦合函数模型:采用灰色理论对Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附量、解吸量影响因素进行灰色关联分析排序为:Cd浓度>DOC浓度>pH>温度。利用回归分析方法,分别建立了在DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd吸附量、解吸量多因素耦合函数模型,即:Y=a+bXHA+cXT+dXpH+eXCd。该模型与实测值进行验证相对误差较小,可以应用于淮南复垦区域内或类似矿区的预测和验证工作。综上所述,进入土壤环境中的Cd易于吸附,长期滞留在土壤环境导致土壤污染。而DOC的加入,能明显抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,且能有效降低Cd的吸附量,提高其解吸量,为利用土壤污染修复技术来治理Cd污染土壤提供一种新的思路和方法。
（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。
煤矸石风化物论文参考文献
[1].张清峰,王东权,于广云,崔景彦,刘文化.煤矸石风化对其物理力学性能影响的研究[J].中国矿业大学学报.2019
[2].郑永红.煤矸石风化物—土壤系统中溶解性有机碳对镉吸附解吸特征及机制研究[D].安徽理工大学.2017
[3].贺文俊.煤矸石风化强度特性及稳定性研究[D].重庆大学.2016
[4].蔡毅,严家平,陈孝杨,徐良骥,许正刚.表生作用下煤矸石风化特征研究——以淮南矿区为例[J].中国矿业大学学报.2015
[5].李琦,黄淑玲.宿州矿区煤矸石风化物中重金属元素的粒径分布特征研究[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2015
[6].蔡毅.表生作用下煤矸石风化特征研究[D].安徽理工大学.2015
[7].郑永红,张治国,胡友彪,姚多喜,陈孝杨.淮南矿区煤矸石风化物特性及有机碳分布特征[J].水土保持通报.2014
[8].于淼,韩周,王大鹏,魏忠义,王秋兵.不同粒级煤矸石风化物总有机碳含量比较[J].绿色科技.2014
[9].刘天雪.排土场植物多样性与煤矸石风化土壤理化性质的关系[D].辽宁工程技术大学.2013
[10].胡映泉,张成梁.基于植被恢复的煤矸石风化机理研究[J].林业实用技术.2013