英语rhodita铑金RHODITA单词

铑金RHODITA,铑属铂系元素。铂系元素几乎完全成单质状态存在,高度分散在各种矿石中,例如原铂矿、硫化镍铜矿、磁铁矿等。铂系元素几乎无例外地共同存在,形成天然合金。在含铂系元素矿石中,通常以铂为主要成分,而其余铂系元素则因含量较小,必须经过化学分析才能被发现。由于锇、铱、钯、铑和钌都与铂共同组成矿石,因此它们都是从铂矿提取铂后的残渣中发现的。它们中除铂和钯外,不但不溶于普通的酸,而且不溶于王水。铂很易溶于王水,钯还溶于热硝酸中。所有铂系元素都有强烈形成配位化合物的倾向。

铑存在于铂矿中,在精炼过程中可以集取而制得。
我国铂金属资源比较稀缺,铂金属矿床分布在10个省、自治区,甘肃、云南、四川和黑龙江的储量较多,这四省的储量占全国储量的94.6%。其他省区如河北、青海、新疆、北京、内蒙古也有一些小矿点,但储量甚少。
 
从1996年我国铂矿、钯矿与铂钯(未分)矿保有储量看,我国的铂矿和钯矿主要分布在甘肃,分别占全国铂矿与钯矿的90.7%与91.3%,其次是河北,分别为5.8%和2.3%。其他省区只占极少份额。铂钯(未分)矿主要在云南,占全国的66.8%;其次是四川,占全国的25.5%。
其他几种铂族金属的分布也主要在甘肃、云南和黑龙江。甘肃省的铑、铱、锇、钌储量分别占其全国储量的59.3%、64.4%、74.0%、84.9%;云南分别占39.4%、29.4%、9.8%、13.2%。这两个省的相应数据相加,除了锇都占到全国储量的95%以上;只是云南的锇储量(占9.8%)稍逊于黑龙江(占15.2%)。我国铂族金属资源有以下特点:
(1)资源分布集中。我国的铂族金属资源95%以上分布于甘肃、云南、四川、黑龙江和河北5省,其中仅甘肃省就占全国储量的57.5%。这几个省的储量集中于甘肃金川、云南金宝山和四川杨柳坪三个大型矿床。
(2)矿石品位低,铂族元素以铂、钯为主,且铂大于钯。全国铂族金属矿的平均品位为0.796g/t,Pt品位0.341g/t,Pd品位0.386 g/t,Os+Ir品位0.041g/t,Rh+Ru品位0.028 g/t。以铂族金属为主的矿床,品位为1.468g/t,富矿品位2.33 g/t;与铜镍共生的铂族金属品位0.768 g/t,铜镍矿中伴生的铂族金属品位0.436 g/t。国外几个大型铂矿床的平均品位为:南非布什维尔德杂岩3.1-17.1 g/t,麦伦斯基层30~60 g/t,俄罗斯诺里尔斯克6~350 g/t,加拿大萨德伯里3.34 g/t,美国斯蒂尔沃特147 g/t。相比之下,我国铂族金属矿的品位是十分低的。

铑是在1803年由William Wollaston发现的。他和Smithson Tennant在一个商业投资中合作,多半是为了生产出纯铂来出售。这个程序的第一步是溶解普通的铂在王水(硝酸+盐酸)中。不是所有的都溶入了溶液中,它留下一根铑丝 
黑色的残渣(Tennant研究了这些残渣,最终他从中提取出了锇和铱。)Wollaston全神贯注在这个溶解的铂溶液,其也包含钯。他用沉淀法移除了这些金属,然后留下了一种漂亮的红色溶液,他从中获得了玫瑰红晶体。这些就是氯铑酸钠,Na3RhCl6。他最终从中生产出了这种金属自身的样本。世界铑产量约为铂的2.8%,几乎全由南非、俄罗斯和加拿大三国生产。金属铑以海绵状、粉状或致密块状出售。1990~1993年三国平均年生产的铑分别为7512kg,3227kg(仅指出售给西方国家部分),552kg。1980年以后,西方国家每年从废料中再生回收并进入市场的铑不断增加,仅从废汽车催化剂中回收的铑1989年就达2.5t。主要以铑催化剂、铑合金、铑镀层、铑化合物应用于化学、石油、玻璃、电气、牙科、饰品、汽车等领域。1992年西方国家共消费铑10.2t,其中汽车废气净化催化剂用量达86%。

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基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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