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公开(公告)号:CN118778095A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410950777.8
申请日:2024-07-16
申请人: 东北大学 , 中色非洲矿业有限公司 , 长沙矿山研究院有限责任公司 , 宁波大学
摘要: 一种可回收式微震传感器防水安装装置及方法,装置包括传感器辅助安装支杆组件、传感器防水封装组件及柔性支撑组件;传感器防水封装组件内部用于安装微震传感器;传感器防水封装组件连接在传感器辅助安装支杆组件上;柔性支撑组件沿圆周方向均匀布设在传感器防水封装组件上。本发明的可回收式微震传感器防水安装方法,实现微震传感器与钻孔孔壁的柔性连接,可在微震传感器与钻孔孔壁之间建立柔性缓冲,避免钻孔孔壁变形产生的破坏性压力损坏微震传感器,微震传感器的安装和拆卸过程简单且满足回收利用要求,钻孔内的微震传感器实现了密封保护,可将微震传感器与富水条件相隔绝,保证微震传感器在富水条件下稳定运行,提高使用寿命,降低监测成本。
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公开(公告)号:CN117582885A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311592845.X
申请日:2023-11-27
申请人: 北京科技大学 , 中色非洲矿业有限公司
IPC分类号: B01F35/80 , B01F27/92 , B01F35/22 , B01F35/21 , B01F35/71 , B01F25/50 , B01F21/10 , B01F21/20 , B01F35/00
摘要: 本发明提供一种水力循环絮凝剂自动制备系统及方法,属于絮凝剂制备技术领域。该系统包括粉末添加模块、制备模块、储料输送模块以及智能控制模块,粉末添加模块位于制备模块空间上方,制备模块位于储料输送模块上游,智能控制模块控制整个系统。该系统中,通过机械搅拌和水力循环的双重流场作用制备絮凝剂溶液,絮凝剂粉末依靠水力流场在制备模块中循环回流,循环过程中絮凝剂粉末又在机械搅拌作用下充分扩散溶解,使絮凝剂制备的混合状态更加均匀,形成的水力死区更小,有利于絮凝剂分子的溶解和成长,提高絮凝剂制备效率和质量。该系统实现了智能制备絮凝剂溶液,能够有效助力尾矿高效絮凝,推动膏体充填技术发展,实现矿山固废资源化利用。
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公开(公告)号:CN118098450A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410139795.8
申请日:2024-01-31
申请人: 北京科技大学 , 中色非洲矿业有限公司
IPC分类号: G16C60/00 , G06F30/28 , G06F119/14
摘要: 本发明涉及计算机图形学物理仿真技术领域,特别是指面向泡沫浮选流程的固液气多相仿真方法及装置,包括:对浮选过程中矿浆与浮选药剂构成的多相流进行流体动力学与混合物理论分析,建立基于体积分数方法的矿浆与浮选药剂多相流仿真模型;对浮选过程中充入空气和泡沫进行仿真,根据泡沫和流体内部存在的受力关系构建统一计算方法和交互方式,完成泡沫和矿浆间气液耦合;基于多相流和表面张力仿真方法,结合浮选药剂改变矿物颗粒亲疏水性的属性,构建亲疏水絮团的仿真模型,实现浮选槽内多相流体环境和矿物颗粒间固液耦合。本发明解决了浮选流程中状态感知和控制参数调整对人工操作的依赖,为泡沫品位提升和浮选过程优化提供机理分析和可视化验证。
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公开(公告)号:CN116871257A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310846261.4
申请日:2023-07-11
申请人: 北京科技大学 , 赞比亚基特韦市中色非洲矿业有限公司谦比希铜矿
IPC分类号: B08B9/032
摘要: 本发明提供一种应变式压力传感器连接管清洗装置,属于压力传感器清洗技术领域。该装置包括内部压水孔、圆顶式柱形连接装置、橡胶隔砂垫片、空心柱体式连接装置、内部通水管、顶部压水通道和手、自一体电动隔砂阀,橡胶隔砂垫片置于空心柱体式连接装置内部,且橡胶隔砂垫片顶部覆盖圆顶式柱形连接装置,圆顶式柱形连接装置中部垂直开有内部压水孔,橡胶隔砂垫片内垂直开有内部通水管,内部通水管顶部为顶部压水通道,内部通水管和内部压水孔正对设置,空心柱体式连接装置底部连接的管道上设置手、自一体电动隔砂阀。本发明通过高压水将应变式压力传感器连接管内淤积杂物冲洗干净,提高了压力传感器的准确度,减少了人工清淤时间,提高了充填效率。
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公开(公告)号:CN117909777A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410185178.1
申请日:2024-02-19
申请人: 北京科技大学 , 中色非洲矿业有限公司
IPC分类号: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0895
摘要: 本发明公开了一种工业多变量时间序列异常检测方法及装置,属于数据分析检测技术及人工智能技术领域,所述方法包括:利用布设在待检测工业系统中的传感器实时采集待检测工业系统运行中产生的由多种生产工艺变量组成的生产过程数据,得到多变量时间序列数据集;对所述多变量时间序列数据集中的数据进行聚类;基于聚类结果,生成聚类后的每一类簇的相关矩阵,并基于生成的每一类簇的相关矩阵,结合预设的异常阈值,进行异常检测,得到检测结果。本发明采用多种新颖的深度学习方法,不仅可大幅度提高工业上多变量时间序列异常检测精度,同时操作简单,不需要复杂的硬件设备,同时也能进一步降低工业上异常检测的开销,具有重要的实用价值和理论意义。
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