第一章 绪论 一、生化分离工程的发展历程 二、分离过程和分离工程的定义 三、生化分离工程及其研究内容 四、分离原理 五、特点 六、一般流程 七、研究进展

采用伪半固态触变成形工艺制备了40%、56%和63%三种不同SiC体积分数颗粒增强Al基电子封装材料，并借助光学显微镜和扫描电镜分析了材料中Al和SiC的形态分布及其断口形貌，测定了材料的密度、致密度、热导率、热膨胀系数、抗压强度和抗弯强度.结果表明，通过伪半固态触变成形工艺可制备出的不同SiC体积分数Al基电子封装材料，其致密度高，热膨胀系数可控，材料中Al基体相互连接构成网状，SiC颗粒均匀镶嵌分布于Al基体中.随着SiC颗粒体积分数的增加，电子封装材料密度和室温下的热导率稍有增加，热膨胀系数逐渐减小，室温下的抗压强度和抗弯强度逐渐增加.SiC/Al电子封装材料的断裂方式为SiC的脆性断裂，同时伴随着Al基体的韧性断裂

提出以椰壳预炭化料为骨料、酚醛树脂为黏结剂制备变压吸附空分制氮用炭分子筛的新工艺路线，包括成型、炭化、水蒸气活化、两步苯气相碳沉积调孔等主要工序；完善了炭分子筛的变压吸附空分评价手段，即以变压吸附空分为基本手段，结合变压吸附脱附尾气总量及其中O2浓度等参数分析，准确表征炭分子筛制备过程中样品的微孔孔容和孔径变化，从而实现对炭分子筛制备工艺参数的精确控制.所得的椰壳基炭分子筛具有较高的抗压强度，其变压吸附空分性能接近商业炭分子筛产品

第10章分拣单元的结构 10.1分拣单元的结构 10.1.1分拣单元的基本功能 分拣单元可以实现对工件按照材质或颜色分拣的过程

利用CFD仿真对首钢1780m3霍戈文内燃式热风炉进行了数值模拟分析,主要研究了空气和煤气混合前在矩形燃烧器中的流动,混合气体在燃烧室的燃烧、含量分布、温度分布、火焰形状以及拱顶的速度分布和温度分布.结果表明:空气喷嘴出口界面和煤气出口截面的流场都存在一定程度的不均匀性;沿燃烧室宽度方向,火焰高度变化剧烈;拱顶出口截面残余极少量的一氧化碳,蓄热室表面烟气速度分布不均,最高温差也很大

所谓动态内存分配,是指程序由于某些原因而在运行过程中 才可以确定内存空间的需求,从而随时向操作系统提出内存 分配的请求。 动态内存分配需要用到指针和new运算符,其一般形式为: pointer= new type; 若系统成功地为请求分配了内存,则指针 pointer的值将是 系统为程序所分配之内存的首地址;否则为一空指针

为了改善M2高速钢中的碳化物分布，通过数值模拟详细分析了结晶器旋转对M2高速钢电渣重熔过程温度场、金属熔池形状的影响，并进一步通过实验室双极串联结晶器旋转电渣炉研究了旋转速率对M2高速钢电渣重熔过程的影响。采用扫描电镜观察并分析了结晶器旋转对电渣锭中碳化物形貌、分布的影响；采用小样电解萃取实验，分析了结晶器旋转速率对碳化物组成的影响。结果发现，随着结晶器旋转速率的增加，渣池的高温区从芯部向边部迁移，温度分布更加均匀；金属熔池的深度变浅，两相区的宽度收窄，从而导致局部凝固时间降低、二次枝晶间距减小。与此相对应，随着结晶器旋转速率的增加，M2电渣锭的渣皮更薄、更加均匀，结晶器对电渣锭的冷却强度更大，碳化物网格开始破碎、变薄，碳化物由片状改变为细小的棒状。X射线衍射分析表明，不论结晶器是否旋转，碳化物的类型始终不变，由M2C、MC和M6C组成，但是随旋转速率增加M2C含量增加，MC和M6C含量降低。碳化物组织得以改善的主要原因在于，结晶器旋转导致金属熔池深度降低、两相区宽度收窄，改善了凝固条件，减轻了元素偏析

上一节中,我们从时间维度纵向分析了国际投资 的发展阶段和各阶段的基本特征,在本节中,我 们将从地理分布和行业分布的维度横向剖析国际 投资的发展格局。我们由此了解国际投资非均衡 发展的重要特征,也揭示国际投资在世界经济格 局演变过程中发挥的重要作用。 本节对国际投资地理分布和行业分布的分析主要 针对生产性的国际直接投资,特别是对当代趋势 的分析,这一方面固然是由于数据资料的可得性 ,而更多的是要保证分析口径的统一和避免与后 面有关章节的内容重复

以齐大山铁矿选矿分厂铁尾矿为例，对重选尾矿、磁选尾矿、浮选尾矿和综合尾矿4种不同种类尾矿的工艺矿物学性质进行对比分析，并对尾矿中铁的可回收性进行评价。研究结果表明，尾矿中铁矿物主要为赤铁矿，脉石矿物主要是石英，有害元素S、P的含量低；尾矿中铁的金属分布率随着粒级的变化，呈两端高、中间低的规律。重选尾矿中铁矿物主要包裹在粗颗粒脉石中，浮选尾矿中铁矿物主要赋存在细颗粒连生体中，磁选尾矿中的铁矿物粒度极细，综合尾矿粒度范围宽、粒度分布极不均匀。采用单一重选和磁选方法对不同种类尾矿进行再选，浮选尾矿指标最佳，重选尾矿次之，综合尾矿最差，磁选尾矿属于不可选。鞍山式贫赤铁矿分选尾矿中铁的赋存状态决定了铁的再回收潜力，可为此类分选尾矿的处理提供理论借鉴

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景