简介:为探寻能够区分矿山微震信号和爆破信号的波形特征,建立基于人工识别标准的事件数据库。人工识别的考虑因素包括:波形的重复特征、波形的衰减特征、信号的主频大小以及事件发生的具体时间。将数据库中的微震信号和爆破信号调整至同一坐标系下发现,两类事件的起振角趋。于集中在不同的区间。考虑到P波到时提取的不准确性,波形起振角难以准确计算,提出以应用线性回归拟合得到的起振趋势线斜率代替起振角。将首次峰值起振趋势线斜率和最大峰值起振趋势线斜率连同首次波峰及最大波峰的坐标列为特征参数,应用Fisher判别法,能成功实现微震事件与爆破时间的准确分离,识别正确率达到97.1%。
简介:高铬型钒钛磁铁精矿的煤基直接还原过程中·V2O3和FeO·Cr2O3的还原行为对其高效综合利用产生决定性的影响。采用XRD、SEM及EDS等手段对直接还原产物进行分析,分别考察碳铁摩尔比和温度对煤基直接还原-磁选分离过程中钒和铬行为的影响。结果表明:当碳铁摩尔比(n(C)/n(Fe))从0.8增大到1.4时,V和Cr的回收率分别从10.0%和9.6%增大到45.3%和74.3%。当n(C)/n(Fe)为0.8时,在1100~1250°C的温度范围内,V和Cr的回收率始终低于10.0%;而当n(C)/n(Fe)为1.2时,随着温度从1100°C升高到1250°C,V和Cr的回收率分别从17.8%和33.8%增大到42.4%和76.0%。当n(C)/n(Fe)低于0.8时,由于含碳还原剂的量不足,绝大多数FeO·V2O3和FeO·Cr2O3不能被还原成碳化物,且温度(1100~1250°C)对其还原行为的影响甚微。在更高的n(C)/n(Fe)下,由于含碳还原剂的量充足,FeO·V2O3和FeO·Cr2O3的还原率大幅提高,且更高的温度能有效地促进碳化物的生成。新生成的碳化物溶解在γ(FCC)相中,并在磁选过程中与金属铁同时回收。