导读:本文包含了微波辅助焙烧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:微波,稀土,硫化铜,褐煤,精矿,机理,矿物。
微波辅助焙烧论文文献综述
徐晓娟,李解,李保卫,胡庆成,曹钊[1]（2018）在《微波辅助氟碳铈矿固氟焙烧实验研究》一文中研究指出针对氟碳铈矿分解过程中的固氟问题,采用"微波辅助氟碳铈矿固氟焙烧"工艺,借助XRD、SEM、EDS以及化学检测等手段,研究了微波场中活性炭辅助加热的升温特性和焙烧条件对氟碳铈矿分解率的影响规律,结果表明,随着配碳量的增加,平均升温速率提高;最佳焙烧条件为:焙烧温度700℃,保温时间20 min,Ca O加入量15%,Ca Cl2-Na Cl加入量8%;焙烧矿中稀土以氧化物的形式存在、氟以Ca F2的形式存在;最佳焙烧条件下氟碳铈矿的分解率为95.88%,固氟率为97.57%。本工艺快速高效,为后续稀土与氟的分离创造了条件。(本文来源于《稀土》期刊2018年04期）
陈宇乾[2]（2018）在《微波焙烧预处理-超声波辅助浸出锗精矿的基础研究》一文中研究指出锗是一种具备多种特殊性质的国家战略资源。褐煤是提取、回收锗的主要来源之一。目前,企业生产中通常对褐煤采用一步法的工艺进行提取锗,在“氯化浸出”过程中存在锗回收率低的问题。本文提出采用微波焙烧预处理-超声波辅助氯化浸出提取锗的新工艺,以企业制备的褐煤灰为原料,采用二氧化锰为氧化剂。通过考察微波焙烧温度、微波焙烧时间、浸出时间、浸出温度、盐酸初始浓度、氧化剂加入量及超声波功率对锗浸出的影响,又着重对超声波的辅助效果进行了研究分析,发现采用超声波辅助浸出,可以极大提高浸出效率。通过常规氯化浸出、微波焙烧预处理-常规氯化浸出和微波焙烧预处理-超声波辅助氯化浸出叁种方法进行氯化浸出锗,最终取得的主要结论如下:(1)在常规氯化浸出中,随着盐酸初始浓度的增加,锗浸出率先增大后平缓;随着浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加锗浸出率呈现先增大后减小的趋势;搅拌速率对锗浸出率的增加影响很小。在微波焙烧预处理-常规氯化浸出中,随着微波焙烧温度、微波焙烧时间、浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加锗浸出率呈现先增大后减小的趋势,随着盐酸初始浓度的增加,锗浸出率逐步增大;在微波焙烧预处理-超声波辅助浸出中,随着超声功率、浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加,锗的浸出率则出现先增加后减小的趋势。锗浸出率的最佳工艺条件为:超声功率为480 W,微波焙烧温度300℃,微波焙烧时间60min,浸出时间60min,浸出温度60℃,盐酸初始浓度10 mol/L,液固氧比4:1:0.02,搅拌速度为200 r/min,锗浸出率能够达到88.31%。(2)通过对锗浸出过程优化的响应面3D分析,以浸出温度、浸出时间、盐酸初始浓度、超声波功率为实验考察变量,四种因子对锗浸出率影响从大到小排序为盐酸初始浓度、浸出温度、浸出时间、超声波功率;盐酸初始浓度对锗浸出率的影响较为显着,浸出时间与浸出温度的交互作用对锗浸出率的影响比较显着,而其他因素的相互交互作用并不明显。(3)经过对试验参数的优化设计分析,得到锗浸出的最优条件为:浸出时间为60.38 min,浸出温度为56.40℃,盐酸初始浓度10.81 mol/L,超声波功率为524.63W,预测值为89.28%,实测值为89.57%,其绝对误差为0.29%,表明该拟合模型方程能够很好地优化褐煤灰提锗的过程。与常规氯化浸出锗和微波焙烧预处理-常规氯化浸出工艺相比较,超声波可以缩短30%左右的浸出时间,提高了浸出效率,同比前两种方法的最佳浸出率分别提高了7.94%和1.53%,为锗的提取行业提供了一条有效并且可行的新途径。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-03-01）
冯凯[3]（2018）在《微波辅助燃气焙烧》一文中研究指出丹麦技术研究所(DTI)目前正在为黏土砖瓦行业开发一种微波辅助焙烧(MAGF)项目。在这家研究所里,已成功装配一条微波辅助焙烧窑,该窑是一个原型,用于项目期间和之后的测试和实验,以便不断升级和发展微波辅助焙烧技术。1取代化石燃料的微波加热(本文来源于《砖瓦》期刊2018年02期）
李解,王少炳,李保卫,张邦文,韩继铖[4]（2013）在《微波辅助硫酸低温焙烧稀土精矿试验研究》一文中研究指出针对稀土精矿低温酸浸浸出效率低的问题,采用微波辅助浓硫酸低温焙烧稀土精矿的工艺,研究了微波预处理酸浸矿的焙烧温度、酸矿比、焙烧时间对稀土和钍浸出率及残留率的影响。结果表明:微波辅助酸浸稀土精矿的最佳条件为:焙烧温度225℃,酸矿比1.5,焙烧时间10 min。此条件下的稀土和钍的浸出率分别为97%、95%,残留率均低于5%,其技术指标不低于现行工艺。同时对比相同条件下直接酸浸焙烧工艺,稀土和钍的浸出率均达到95%以上,水浸渣均符合国家安全排放标准,但前者的焙烧时间为后者的1/8,大大缩短了稀土浸出时间,为稀土及钍资源的工业化综合回收利用提供了新途径。(本文来源于《稀土》期刊2013年06期）
杨金林,莫伟,马少健,张红梅[5]（2009）在《微波辅助焙烧回收硫化矿冶金烟灰中铁矿物试验研究》一文中研究指出针对某细粒级硫化矿冶金烟灰,考察了常规磁化焙烧、微波辅助磁化焙烧两种焙烧方式对铁矿物回收的影响。实验结果表明:微波辅助焙烧后进一步细磨更有助于铁矿物的回收,获得的磁选精矿铁品位达54.50%,铁回收率达60.13%,研究结果较为理想。(本文来源于《2009中国选矿技术高峰论坛暨设备展示会论文》期刊2009-07-17）
蔡超君[6]（2004）在《硫化铜矿物微波辅助焙烧工艺及机理研究》一文中研究指出本文在有CaCO3存在的条件下将微波加热用于硫化铜矿物的氧化焙烧，然后进行氨浸，既消除了SO2对环境的污染，又加速了焙烧反应的进行，铜的浸出率可达97． 4％。该方法是一种高效、节能、无污染的炼铜新工艺，具有较好的应用前景。对微波辐射下CuS-CaCO3和CuFeS2-CaCO3体系的升温特性的研究表明，物料的升温速率随着微波辐射功率的增加而增加，随着物料中碳酸钙含量的增加而减小，物料的温度随着时间的增加而提高，并且对于CuS-CaCO3体系当其温度达到470K左右以后物料的升温速率将明显增大，而对于CuFeS2-CaCO3体系在500～600K左右以后物料的升温速率将明显减小。由此从理论上推导了微波辐射下物料的升温速率方程为对微波辅助焙烧硫化铜矿的工艺条件的研究表明，铜的浸出率先随着微波辐射功率、微波辐射时间、物料质量、粒度以及空气流量的增加而增加，在达到某一峰值后，又随其增加而减小。对每一种物料的具体最佳工艺参数如下：通过对实验数据的分析得出，CuS-CaCO3体系以及CuFeS2-CaCO3体系在常规加热条件下的氧化焙烧过程都受界面化学反应控制，并且在本文中对其过程的速率方程的表达式也进行了推导。对加碳酸钙的黄铜矿和不加碳酸钙的黄铜矿的差热差重曲线及产物的X-射线衍射结果的分析得出，两种物料的反应过程都分成两个阶段：在第一个阶段，Cu的物相转化为CuSO4，物料表现为增重，过程为放热反应，并且这个过程中的未加CaCO3的黄铜矿的活化能为159． 5kJ／mol，而加了CaCO3以后的活化能降为121． 1kJ／mol；在第二个阶段，CuSO4分解生成CuO，物料表现为失重，过程为吸热反应，其中未加CaCO3的黄铜矿的活化能为昆明理_r人学硕l学位论文:硫化铜矿物微波辅助焙烧「艺及机理研究242.2kJ/mol，加r CaCO:以后的活化能为182.9kJ/mol。所以CaCO:起到了降低反应寸占化能的作用。 与常规加热相比微波加热能显着提高焙烧反应速率，CuS一CaCO3体系和cL:FesZ一caco:体系的焙烧反应速率增加因子分别人于4.7和3.5，并且随着反应的进行速率增加因J’还会继续增加，最高可达14和10。在对两个体系的速率增加因户比较的基础卜可知，微波对CuS一CaCO:体系氧化焙烧反应的促进作用更为明显。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2004-02-27）
微波辅助焙烧论文开题报告
（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：
锗是一种具备多种特殊性质的国家战略资源。褐煤是提取、回收锗的主要来源之一。目前,企业生产中通常对褐煤采用一步法的工艺进行提取锗,在“氯化浸出”过程中存在锗回收率低的问题。本文提出采用微波焙烧预处理-超声波辅助氯化浸出提取锗的新工艺,以企业制备的褐煤灰为原料,采用二氧化锰为氧化剂。通过考察微波焙烧温度、微波焙烧时间、浸出时间、浸出温度、盐酸初始浓度、氧化剂加入量及超声波功率对锗浸出的影响,又着重对超声波的辅助效果进行了研究分析,发现采用超声波辅助浸出,可以极大提高浸出效率。通过常规氯化浸出、微波焙烧预处理-常规氯化浸出和微波焙烧预处理-超声波辅助氯化浸出叁种方法进行氯化浸出锗,最终取得的主要结论如下:(1)在常规氯化浸出中,随着盐酸初始浓度的增加,锗浸出率先增大后平缓;随着浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加锗浸出率呈现先增大后减小的趋势;搅拌速率对锗浸出率的增加影响很小。在微波焙烧预处理-常规氯化浸出中,随着微波焙烧温度、微波焙烧时间、浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加锗浸出率呈现先增大后减小的趋势,随着盐酸初始浓度的增加,锗浸出率逐步增大;在微波焙烧预处理-超声波辅助浸出中,随着超声功率、浸出时间、浸出温度、氧化剂加入量的增加,锗的浸出率则出现先增加后减小的趋势。锗浸出率的最佳工艺条件为:超声功率为480 W,微波焙烧温度300℃,微波焙烧时间60min,浸出时间60min,浸出温度60℃,盐酸初始浓度10 mol/L,液固氧比4:1:0.02,搅拌速度为200 r/min,锗浸出率能够达到88.31%。(2)通过对锗浸出过程优化的响应面3D分析,以浸出温度、浸出时间、盐酸初始浓度、超声波功率为实验考察变量,四种因子对锗浸出率影响从大到小排序为盐酸初始浓度、浸出温度、浸出时间、超声波功率;盐酸初始浓度对锗浸出率的影响较为显着,浸出时间与浸出温度的交互作用对锗浸出率的影响比较显着,而其他因素的相互交互作用并不明显。(3)经过对试验参数的优化设计分析,得到锗浸出的最优条件为:浸出时间为60.38 min,浸出温度为56.40℃,盐酸初始浓度10.81 mol/L,超声波功率为524.63W,预测值为89.28%,实测值为89.57%,其绝对误差为0.29%,表明该拟合模型方程能够很好地优化褐煤灰提锗的过程。与常规氯化浸出锗和微波焙烧预处理-常规氯化浸出工艺相比较,超声波可以缩短30%左右的浸出时间,提高了浸出效率,同比前两种方法的最佳浸出率分别提高了7.94%和1.53%,为锗的提取行业提供了一条有效并且可行的新途径。
（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。
微波辅助焙烧论文参考文献
[1].徐晓娟,李解,李保卫,胡庆成,曹钊.微波辅助氟碳铈矿固氟焙烧实验研究[J].稀土.2018
[2].陈宇乾.微波焙烧预处理-超声波辅助浸出锗精矿的基础研究[D].昆明理工大学.2018
[3].冯凯.微波辅助燃气焙烧[J].砖瓦.2018
[4].李解,王少炳,李保卫,张邦文,韩继铖.微波辅助硫酸低温焙烧稀土精矿试验研究[J].稀土.2013
[5].杨金林,莫伟,马少健,张红梅.微波辅助焙烧回收硫化矿冶金烟灰中铁矿物试验研究[C].2009中国选矿技术高峰论坛暨设备展示会论文.2009
[6].蔡超君.硫化铜矿物微波辅助焙烧工艺及机理研究[D].昆明理工大学.2004
论文知识图
