Электронный каталог

26.3
В 77

    The reduction smelting of metal-containing industrial wastes [Текст] = Восстановительная плавка металлосодержащих промышленных отходов / S. Tleugabulov [et al.] // Известия НАН РК. Серия геологии и технических наук. - 2019. - №1. - С. 32-37
ББК 26.3

Рубрики: Геологические науки

Кл.слова (ненормированные):
металлсодержащий отход -- конвертерный шлам -- угольный шлам -- металлизация -- окатыш -- сталь -- углерод -- фосфор -- восстановление -- плавка -- кристаллизация -- геология
Аннотация: Накопление металлсодержащих отходов сегодня является проблемой не только экологической безопасности регионов, но и должно быть связано с новой парадигмой развития черной металлургии (прямое получение железа) с учетом политики энерго- и ресурсосбережения технологий. Цель работы: использовать металлосодержащие и углеродсодержащие промышленные отходы металлургического комбината АО «АрселорМиттал Темиртау» - конвертерный шлам и шлам углеобогащения. Последовательность организации процесса состоит из: 1) подготовка рудоугольной смеси из конвертерного и угольного шламов; 2) получение рудоугольных окатышей из мелкий рудо угольной смеси; 3) металлизация рудоугольных окатышей; 4) восстановительная плавка металлизованных окатышей и получение природолегированной стали. В качестве восстановительного реагента принят твердый углерод, при подготовке рудо угольной смеси исходим из принципа полного восстановления полезных извлекаемых металлов железа и марганца. Поэтому был определен стехиометрический расход подготовленного угольного шлама на единицу железорудного концентрата по разработанной методике с учетом последовательно-фазового превращения оксидов. В результате выполненных расчетов получен расход угольного шлама на единицу концентрата в количестве 0,265 кг/кг. Рудоугольная смесь состояла из суммы подготовленных конвертерных и угольных шламов. На базе металлсодержающих и углеродсодержающих шламов АО «АрселорМиттал Темиртау» организована подготовка рудоугольных окатышей со стехиометрическим содержанием углерода. Последовательная обработка сушка, металлизация и восстановительная плавка позволила получить на завершающей стадии слитки металла, которые по составу соответствуют качественной стали.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Tleugabulov, S.
Ryzhonkov, D.
Aytbayev, N.
Koishina, G.
Sultamurat, G.

32.973
У 13
Уалиханов, Г. С.
    Қолданбағы скрипттік кодтарды қорғау әдістері [Текст] / Г. С. Уалиханов, А. Б. Оспанова // Ізденіс= Поиск. - 2020. - №1. - Б. 242-246
ББК 32.973

Рубрики: Компьютеры

Кл.слова (ненормированные):
скрипттік коды -- қорғау әдістері -- Қолданба -- скрипттік тілдері -- Қолданбалы ендіруші -- конвертер -- кодтарды басқару инфрақұрылымы -- Қолданба қорғанысы
Аннотация: Жұмыста бастапқы кодтың тыс қолданушыларға қолжетімділігі, қауіпсыздігі және бағдарламаны тұтыну қолайлығы жайлы қарастырылды. Бұл жұмыста скрипттік кодтың қорғау әдістері зерттеліп, салыстырулар жүргізіліп, сараптама жасалын бағаланды. Бастапқы кодтың қорғаудың ең қолайлы және қауіпсіз әдісі қарастырылды
Держатели документа:
БҚМУ
Доп.точки доступа:
Оспанова, А.Б.

32.973
N94
Nurseitov, D. B.
    Images converter of geologic- lithological profiles [Текст] / D. B. Nurseitov, N. A. Toiganbayeva, M. O. Kenzhebayeva // Известия Национальной Академии наук Республики Казахстан. - 2021. - №1. - Р. 121-126
ББК 32.973

Рубрики: Компьютеры

Кл.слова (ненормированные):
геолого-литографические профили -- Converter -- распределения плотности, цвета -- пиксель -- матрица -- обратная задача -- гравиметрия -- прямая задача
Аннотация: Статья посвящена программе "Конвертер", позволяющей перевести геолого-литологи- ческий профиль месторождения полезных ископаемых в цифровой формат в виде двумерного массива. Для написания программы был использован объектно-ориентированный язык программирования Python. Активно использованы библиотеки NumPy, OpenCV, matplotlib. Была проведена работа по изучению и применению возможности библиотеки OpenCV при работе с пикселями, изучен формат BGR и RGB и корректное использование нужного формата при работе с геолого-литологическими профилями месторож- дения. Реализация данной программы основана на сегментации изображении и нахождении преобладающих цветов в среде Python с использованием библиотеки OpenCV. Сегментация изображения является предвари- тельным этапом обработки изображений. В качестве меры близости используется Евклидово расстояние. Полученные значения позволяет узнать распределение плотности в рассматриваемой области. Программа «Converter» имеет хорошее графическое представление полученных результатов при помощи библиотеки matplotlib. Конечный преобразованный результат в виде двумерного массива программа записывает в текс- товый файл по желаемому пути. Таким образом, матрицу легко считывать для дальнейшего использования в комплексе с другими программами.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Toiganbayeva, N. A.
Kenzhebayeva, M. O.