山西省太原市和内蒙古自治区黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣吸附前后测试数据集（SEM、XRD、FITR）（2018-2019年）

中文名称

英文名称

Test data sets before and after adsorption of loess, iron ore slag, stainless steel slag and carbon steel slag in Taiyuan City, Shanxi Province and Inner Mongolia Autonomous Region (SEM, XRD and Fitr) (2018-2019)

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.utcmw.db2184.2022

DOI

10.12072/ncdc.UTCMW.db2184.2022

数据共享方式

离线申请

数据分类

其他

来源站点

大型煤矿和有色矿矿井水高效利用技术与示范

数据贡献者

张永波

数据集摘要

采用扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）和傅立叶红外光谱仪(FTIR)测试吸附前后吸附材料（黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣）的矿物特征变化，研究分析吸附材料吸附酸性老空水中污染物的机制。数据格式为文本格式。

基本信息

采集时间	2018/01/01 - 2019/12/31
采集地点	山西省太原市,内蒙古自治区
数据量	35.5 MiB
数据格式	excel
数据时间分辨率	日
坐标系

数据源描述

室内实验，自主产生。

数据加工方法

采用扫描电子显微镜、X射线衍射仪和傅立叶红外光谱仪(FTIR)测试分析吸附前后吸附材料的矿物特征变化。

数据质量描述

数据质量良好。

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2018YFC0406400	大型煤矿和有色矿矿井水高效利用技术与示范	国家重点研发计划

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

使用申明：“山西省太原市和内蒙古自治区黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣吸附前后测试数据集（SEM、XRD、FITR）”来源于国家重点研发计划《大型煤矿和有色矿矿井水高效利用技术与示范》（项目编号：2018YFC0406400）。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用

张永波. 山西省太原市和内蒙古自治区黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣吸附前后测试数据集（SEM、XRD、FITR）（2018-2019年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.utcmw.db2184.2022.
张永波. 山西省太原市和内蒙古自治区黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣吸附前后测试数据集（SEM、XRD、FITR）（2018-2019年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.UTCMW.db2184.2022.

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许可协议

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#	数据集标题
1	山西省太原市不锈钢钢渣吸附酸性老窑水污染物的实验数据（2018年10月）
2	山西省太原市铁矿渣吸附酸性老窑水污染物的实验数据（2018年10月）
3	山西省太原市碳钢渣吸附酸性老窑水污染物的实验数据（2018年10月）
4	山西省太原市碳钢渣+碳钢渣颗粒数值模拟数据集（2020年3月）
5	山西省太原市碳钢渣+碳钢渣颗粒土柱实验数据（2019年5月-2020年）
6	山西省太原市碳钢渣+粗砂数值模拟数据（2020年3月）
7	山西省太原市碳钢渣+粗砂土柱实验数据（2019年5月-12月）
8	山西省太原市黄土吸附酸性老窑水污染物的实验数据（2018年10月）
9	山西省太原市人工湿地盆栽实验数据（2019年4月）
10	山西省太原市黄土+粗砂土柱实验数据（2019年5月-2020年）

#	标题	文件大小
1	实体数据45 太原和内蒙古黄土、铁矿渣、不锈钢钢渣、碳钢渣吸附前后测试数据（SEM、XRD、FITR）（2018年至2019年）.rar	35.5 MiB

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#	时间	姓名	用途
1	2025/12/30 21:36	杨*	论文题目：基于深度学习的灰渣SEM图像分类研究数据在研究中的作用：使用灰渣SEM图像作为原始数据集论文类型：本科毕业论文导师姓名：景妮洁