用甘氨酸溶液从铜-钢双金属废料中浸出铜

研究了用碱性甘氨酸溶液从铜-钢双金属废料中选择性浸出铜,考察了溶液初始Cu2+浓度、甘氨酸浓度、体系pH、温度、空气流量和搅拌速度对铜浸出率的影响。结果表明:在温度50℃、初始Cu2+浓度0.20 mol/L、甘氨酸浓度4 mol/L、体系pH=10.60、空气流量1.0 L/min和搅拌速度300 r/min条件下,铜浸出效果较好;Cu2+浸出反应级数为0.46,表观反应活化能为47.7 kJ/mol,浸出速率受化学反应控制。

N263萃取分离锌铁及其热力学研究

研究了用N263从氯化物体系中萃取Zn^(2+)、Fe^(2+)和Fe^(3+),考察了振荡时间、萃取剂浓度、改性剂浓度、相比(O/A)、盐酸浓度对Zn^(2+)、Fe^(2+)和Fe^(3+)萃取率的影响。结果表明,在有机相组成为20%N26^(3+)20%正己醇+60%260#溶剂油、相比O/A=1GA6FA1、振荡时间5 min和25℃条件下,Zn^(2+)、Fe^(2+)和Fe^(3+)的单级萃取率分别为90.97%、0.79%和75.85%,分离系数βZn^(2+)/Fe^(2+)和βZn^(2+)/Fe^(3+)分别为1260和3.21。经过2级逆流萃取,水相中Zn^(2+)浓度从9.61 g/L降至0.36 g/L,负载有机相采用0.5 mol/L H2SO4反萃,Zn^(2+)的反萃率为41.86%,Fe^(3+)的反萃率大于97%。N263萃取金属离子的机理是阴离子交换反应,计算了萃取反应相关的热力学函数值,结果表明,N263萃取Zn^(2+)为放热反应,Fe^(3+)的萃取反应为吸热反应,常温下Zn^(2+)和Fe^(3+)的萃取反应均可自发进行。

面向问答领域的数据增强方法

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法。首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留其中质量较高的数据作为最终的增强数据。该方法不需要额外的数据与领域知识,同时能够针对模型构造特定数据,耗费较少的训练代价就能使模型性能提升。实验结果表明,所提出的数据增强方法对R-Net,Bert-Base以及Luke均有效,与其他数据增强方法相比,在较少的增强数据规模下,问答模型获得更好的性能提升。

用N235从热镀锌酸洗废液中萃取分离锌铁

研究了用N235从热镀锌盐酸酸洗废液中萃取Zn^(2+)、Fe^(3+)和Fe^(2+),考察了废液中Zn^(2+)质量浓度、萃取时间、萃取剂体积分数、相比(Vo/Va)、温度及助萃剂Cl-浓度对金属离子萃取率及分离系数的影响。结果表明:在有机相组成为50%N235+50%260#溶剂油、Vo/Va=1/1、室温(24℃±1℃)条件下,废液中加入适量Cl-,萃取5 min,Zn^(2+)单级萃取率为83.06%,Zn/∑Fe分离系数达41.90;经过3级逆流萃取,Zn^(2+)萃取率达94.8%,总铁萃取率为16.52%,锌/铁分离效果较好。通过萃取前后对有机相的红外光谱分析,确定N235萃取金属离子的机制为金属配阴离子与胺盐中的氯离子发生交换形成疏水性离子缔合体而进入有机相。

湿法炼锌渣柠檬酸浸出回收钴、锌和镍

研究了用柠檬酸从湿法炼锌净化渣中回收有价金属的工艺方法。采用单因素浸出试验,探讨了净化渣中有价金属浸出的行为规律。分别考察了柠檬酸浓度、浸出温度、液固比、搅拌速度、pH值和浸出时间对有价金属浸出率的影响。结果表明:在柠檬酸浓度0.8 mol/L、浸出温度60℃、液固比10:1、搅拌速度200 r/min、pH 1.0、浸出时间90 min条件下,锌、镍、铜的浸出率分别为79.60%、75.09%、9.70%,钴的浸出率高达97.64%。本研究为湿法炼锌净化渣的综合回收利用提供了一种新的途径。