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铷是诸多高新技术领域中的关键元素。青海察尔汗盐湖卤水中蕴藏着丰富的铷资源,但由于铷浓度极低,且与大量钠、钾、镁等离子共存,提取难度极大。利用已知技术从察尔汗盐湖卤水中直接提取铷难以满足经济性约束的前提,这成为察尔汗盐湖铷资源难以利用的症结之一。本文从理论和实验两个方面分析了NaCl+KCl+RbCl+MgCl2+H2O体系中(K,Rb)Cl和铷钾光卤石固溶体—水溶液平衡对察尔汗盐湖卤水中铷分布的制约作用,确定了钾光卤石基固溶体是控制卤水中微量铷进入固相的关键矿物,钾光卤石的形成会使卤水中的铷浓度迅速下降至极低水平。用光卤石矿生产氯化钾,铷几乎全部进入氯化钾产品中,这一结论得到了现场盐田样品分析结果的支持。在上述新认知的启发下,我们设计了从察尔汗盐湖氯化钾产品中浓缩铷的工艺流程,并进行了公斤级小试和吨级放大试验,获得了铷浓度为400 mg/L的富铷料液,其中镁/铷比和钾/铷比均大幅降低;此外,进一步利用本团队成熟的t-BAMBP萃取方法可高效提取氯化铷,其工艺综合成本约为2 090 元/kg,较好满足了察尔汗盐湖铷资源开发的经济性前提。 相似文献
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为准确预报臭氧浓度等级,基于EC＿THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA＿GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现：最优模型1～4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论：增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。 相似文献
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