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文章编号:1004-0609(2009)03-0583-06 三相界面反应机制在SOM法制备金属钽中的应用 陈朝轶1, 2,鲁雄刚1,李重和1,钟庆东1 (1. 上海大学 上海市现代冶金与材料制备重点实验室,上海 200072； 2. 贵州大学 材料科学与冶金工程学院,贵阳 550003) 摘 要:利用固体透氧膜(SOM)法电解还原Ta2O5制备金属钽,通过三相界面反应机制讨论了阴极微结构对电解过程及产物形貌的影响.结果表明:阴极片的颗粒尺寸与孔隙率是影响有效三相界线的重要因素；孔隙率大和粒度小均有利于电解还原的进行,孔隙率小会导致阴极产物形成致密的金属钽外层,阻碍阴极进一步脱氧；成型压力4 MPa时1 150 ℃烧结2 h制备的阴极片具有合适的孔隙率和粒度,电化学活性良好,电解产物形貌均匀,氧含量低. 关键词:金属钽；五氧化二钽；三相界线；熔盐电解；SOM法......
SOM法从Co3O4制备金属Co谷山林,邹星礼,鲁雄刚上海大学材料科学与工程学院摘 要:金属Co因其特殊的物理化学性质而被广泛研究及应用.利用固体透氧膜(solid oxygen ionic membrane,简称SOM)法对Co3O4直接电解制备金属Co进行了研究,并考察了压片压力,烧结温度以及电解时间对实验的影响.结果表明,压片压力越大,烧结温度越高,阴极片孔隙率越小.同时随着压片压力的增大,电解产物中Co颗粒尺寸减小.2 g的Co3O4粉末经过10MPa压制成型并于900℃下烧结4 h后,在1 000℃下经4 V的电压电解2 h即可得到纯的金属Co.关键词:SOM法;熔盐;Co;电解;......
基于SOM网络的矿井提升机制动器可视化故障诊断张庚云煤炭科学研究总院太原研究院摘 要:介绍了应用自组织特征映射(SOM)网络进行可视化故障诊断的方法,以矿井提升机的制动器为研究对象,建立制动器的可视化故障诊断模型,利用可视化工具对分类结果进行仿真和分析.结果表明,SOM网络可视化方法简单,形象直观,能够对故障模式进行准确识别,为矿井提升机的制动器故障诊断提供了一种新方法.关键词:SOM网络;制动器;可视化;故障诊断;......
基于改进SOM模型的高校学生学习过程评价研究马守明,郑武,程晨,周祎金陵科技学院网络与通信工程学院摘 要:对高校学生学习过程进行准确的评价,是提升学生学习效率,改进教师教学方法,完善学校教学管理的重要环节.目前已经提出了多种数学模型来解决该问题,但这些方法均需要一定的先验知识且难以实现自学习.本文利用SOM模型能在无监督,无先验知识的状态下对样本进行自组织的特性进行学习过程的评价,同时通过主成分分析,提高了网络收敛速度和聚类准确性.实例分析表明:改进SOM模型能有效地进行学生学习过程的评价.关键词:SOM模型;学习评价;聚类分析;主成分分析;......
基于SOM神经网络的矿井提升机减速器齿轮故障诊断李春华,肖洋,刘绍东摘 要:在分析自组织特征映射神经网络(SOM)的结构和学习算法的基础上,利用自组织特征映射神经网络建立了提升机减速器齿轮故障诊断模型.该网络模型效率高,无需监督,能自动对输入模式进行聚类.应用Matlab神经网络工具箱进行仿真.仿真结果表明:自组织特征映射神经网络有较强的聚类功能,用于减速器齿轮故障诊断是准确和可靠的.关键词:齿轮;自组织特征映射神经网络(SOM);故障诊断;......
SOM法金属氧化物制取金属新技术陈朝轶,鲁雄刚,李谦,刘建民,程红伟,周国治摘 要:以MgF2-CaF2为熔盐电解质,利用固体透氧膜(SOM)法直接电解还原Ta2O5和TiO2制备了金属钽和钛,分析了制样压力和电解温度对阴极产物形貌的影响以及电流的变化规律.结果表明:SOM法直接制备金属钽和钛的电解速度快,电流密度高,合理的制样压力为250332 MPa,电解电压为3.23.8 V,电解温度在1 3731 432 K之间.该方法较FFC有诸多优点,用于对我国各类稀有难熔金属矿资源进行开发利用,具有好的发展前景.关键词:SOM法;五氧化二钽;二氧化钛;熔盐电解;......
固体透氧膜(SOM)法由SiO2电解制备多晶硅赖冠全,邹星礼,程红伟,郑凯,李尚书,耿淑华,鲁雄刚上海大学省部共建高品质特殊钢冶金与制备国家重点实验室摘 要:Si对太阳能以及光伏行业的发展具有重要战略意义,因此被广泛地研究和应用.利用固体透氧膜(solid oxide oxygen ion-conducting membrane,简称SOM)法在CaCl2熔盐中对SiO2直接电解制备多晶硅进行了深入研究.结果表明,不同压片压力及烧结温度会对阴极片电解过程产生影响.0.3g SiO2粉末在2 MPa下压制成型并于900℃下烧结4h后,在1 000℃施加4.0V进行熔盐电解2h能得到纯多晶硅,电流效率为82.3%.电解反应过程包含SiO2→Si和SiO2→CaSiO3→Si两条反应路径.关键......
基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型研究 陈冲1,杨毅1 (1.中国矿业大学(北京)管理学院,北京,100083) 摘要:本文结合我国煤炭企业运销管理的特点,分析了煤炭企业客户细分的重要意义.设计了基于客户价值的煤炭企业客户细分指标体系,并在此基础上,构建了基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型,旨在为煤炭企业提高运销管理水平提供参考. 关键词:煤炭企业; 客户细分; SOM神经网络; [全文内容正在添加中] ......
SOM网络在黑龙江省西北部金矿预测中的应用 薛林福1,王满1 (1.吉林大学地球科学学院) 摘要:在深入研究分析黑龙汪省西北部金矿成矿地质背景的基础上,以地理信息系统为平台(GIS),建立了地质,物探,化探和遥感数据库,用字符串表示研究区地质点的各种地质信息组合,利用自组织特征映射(SOM)神经网络对其进行模式分类,圈定了金矿成矿有利区,这一研究对该地区今后的矿产资源预测与评价有重要的参考价值. 关键词:SOM网络; GIS; 成矿预测; 金矿; 黑龙江省西北部; [全文内容正在添加中] ......
基于SOM神经网络聚类和灰度TOPSIS评价法的岩爆预测田冰1,黄山2,孙晔3,闫宇杰2,金康康21. 华北理工大学以升创新教育基地2. 华北理工大学人工智能学院3. 北京电信规划设计院有限公司摘 要:随着资源量的不断减少,采矿深度的不断增大,岩爆发生概率也逐渐增大.为对岩爆等级进行精确预测,提出了一种聚类-关联度TOPSIS模型预测岩爆的方法.在综合分析岩爆产生条件的基础上,从应力,岩性,能量三个指标对样本进行归类处理,并将灰色关联度和TOPSIS评价法相结合.该方法可以通过自组织特征映射网络将样本准确分类,同时通过灰色关联度计算不同指标的权值,最后通过TOPSIS评价法对岩爆等级进行判据.该方法使得岩爆预测多信息融合更加客观,可操作性强.对比工程实例,发现SOM神经网络聚类-关联度TOPSIS岩爆......
