-
李杨1,2,3,罗国清1,2,3,卢可可1,2,3(广东省矿产应用研究所;自然资源部放射性与稀有稀散矿产重点实验室;广东省放射性与三稀资源利用重点实验室).蒙古国某钼矿石的工艺矿物学研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
李天舒1,郎明阅1,李志明2,房舜尧3(鞍钢集团矿业设计研究院有限公司;东北大学资源与土木工程学院;英国伦敦大学工程科学学院).关宝山浮选尾矿工艺矿物学研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
李琛1,郭静怡2,左蔚然2(金川镍钴研究设计院;福州大学紫金地质与矿业学院).粒度分布曲线一致性的评价方法综述[J].现代矿业,2023,第2期
-
李宗武,马东,胡世超,高常胜,韩雪娇,李冬,宫国慧,陈宏灏(鞍钢集团矿业弓长岭有限公司).不同介质不耦合装药爆破试验研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
朱烨1,周妍2,肖弘远1,李发1(广电计量检测(湖南)有限公司;湖南国重环境科技有限责任公司).湖南省典型钢铁冶炼企业烧结机头灰危险特性研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
杨志强,王立杰,邓艳霞,周涛,赵鹏飞(河北钢铁集团沙河中关铁矿有限公司).以纳滤为核心的矿井水净化技术研究及工程实践[J].现代矿业,2023,第2期
-
刘成武,景东旭(陕西煤业化工集团孙家岔龙华矿业有限公司).4G+5G+Wi-Fi6融合通信系统在煤矿井下的应用[J].现代矿业,2023,第2期
-
毛瑞坤,凌嘉鸿,杨子龙(首钢集团有限公司矿业公司).某铁矿充填尾砂力学性能研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
沈楼燕,门建兵,许高锋,樊忠华,王雷鸣(中国瑞林工程技术股份有限公司).某铜矿全尾砂膏体充填技术及其工业应用研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
商鹏,余茂杰,张保(铜陵有色金属集团股份有限公司).某细粒铜尾矿絮凝沉降充填性能研究与实践[J].现代矿业,2023,第2期
-
贺国帅1,黄晓毅1,杨平伟1,陈胜军2,罗小新1,郭霆1(陕西冶金设计研究院有限公司;甘肃乾汇鑫建设工程有限公司).陕西柞水某金矿石选矿试验研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
杨文寿(太原钢铁(集团)有限公司矿业分公司).贵州某硫铁矿石选矿试验研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
宋昭睿(山东省第一地质矿产勘查院).山东省赵楼煤矿矿井水文地质特征分析及涌水量预测[J].现代矿业,2023,第2期
-
郭宇,范永鑫,高航(四川省安全科学技术研究院).攀枝花宝鼎煤田露头大面积火区探测成果分析[J].现代矿业,2023,第2期
-
李凯(安徽省地质矿产勘查局322地质队).马鞍山任村铜矿成矿特征及找矿远景分析[J].现代矿业,2023,第2期
-
秦贞军,陈光辉,牛桂强,石宝兴,王虎,程雨波,李宁(青海昆仑黄金有限公司).青海昆仑公司贫液中超高浓度铁盐去除工艺研究与应用[J].现代矿业,2023,第2期
-
赖刘晶,张翠兰,张尚斌(重庆市能源投资集团科技有限责任公司).底板穿层孔预抽煤巷条带瓦斯技术优化[J].现代矿业,2023,第2期
-
唐良勇,程军辉,杜江伟,唐革新(重庆市涪陵区大业建材有限公司).重庆某大型石灰岩矿山的石粉“土壤化”研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
曹鹏飞(河北钢铁集团矿业有限公司).尖端形态对磁铁矿石破碎特性的影响研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
曹林君1,林凡优2,王瑞鹏2(甘肃镜铁山矿业有限公司;中冶沈勘秦皇岛工程设计研究总院有限公司).桦树沟矿区崩落法开采放顶方案选择[J].现代矿业,2023,第2期
-
胡建钊(金诚信矿山工程设计院有限公司).某磷矿运输系统的设计及应用[J].现代矿业,2023,第2期
-
吴伟平,付先荣(江西省地质局第八地质大队).津巴布韦FROG金矿地质特征及成矿潜力分析[J].现代矿业,2023,第2期
-
潘雪峰,范丹蕾,房明亮,江家谱(金川集团股份有限公司二矿区).三维激光扫描仪在金川铜镍矿采掘工程验收中的应用[J].现代矿业,2023,第2期
-
王鑫(山阳秦鼎矿业有限责任公司).挖掘式装载机在破碎矿体回采工程中的应用[J].现代矿业,2023,第2期
-
姚辉,王辉,王一清,钟在定,寇青军,贺寒冰(金堆城钼业股份有限公司).吉林某钼矿石选矿试验研究[J].现代矿业,2023,第2期
-
刘荣慧,殷建锋,王灵敏,马雁飞,王亚栋,徐琪惠(河南省地质矿产勘查开发局第二地质勘查院).河南汝阳青岗坪铅锌矿矿体特征及找矿方向[J].现代矿业,2023,第2期
-
宋飞1,马李1,陈哲2,丁仕兵1,管嵩1(青岛海关技术中心;黄岛海关).铁矿石中酸溶亚铁含量测量不确定度评定[J].现代矿业,2023,第1期
-
陈飞1,随婕斐1,2,李智力1,3,张泽强1,秦芳1,唐远1,何东升1(武汉工程大学资源与安全工程学院;北京冶金工业出版社有限公司;武汉工程大学磷资源开发利用教育部工程研究中心).基于BP神经网络的双叶轮浮选机选矿效率预测研究[J].现代矿业,2023,第1期
|