针对CH4这种特别气体,对其实验结果运用数字化处理方法研究CH4稳定性.在内径50.8 mm圆形管道内获得CH4+2O2预混气在不同初始压力条件下的胞格爆轰结果并使用烟膜记录,且测得的平均爆轰速度数据与CJ爆轰速度接近,在初始压力高于5 k Pa时爆轰可稳定传播.烟膜上形成的三波点轨迹十分不规则.为减少人为误差,使用改进后的数字化处理烟膜图像的技术方法,从烟膜轨迹中得出柱状图及自相关函数结果,发现CH4+2O2是一种爆轰十分不稳定的气体,并给出CH4+2O2预混气的爆轰胞格尺寸及差距,结果显示人为测量结果偏大而数字化处理方法更为准确.这种方法能计算CH4+2O2预混气胞格尺寸及不稳定度,完善了定量化预混气不稳定程度的方法

利用Gleeble-3500热模拟试验机、扫描电镜、透射电镜、电子背散射衍射技术等手段研究V对700 MPa级高强度汽车大梁钢组织细化的影响.在冷却速度2~7℃·s-1时,显微组织为针状铁素体＋粒状贝氏体组织.V添加提高粒状贝氏体体积分数,细化粒状贝氏体组织,并明显降低粒状贝氏体中M/A岛的尺寸.与无V钢相比,含V钢中大角度晶界比例提高18.2%,对提高钢的韧性有利.由于C含量过低,在实验钢中未观察到单独的VC析出,由此推测V主要固溶在基体中,以合金化方式促进钢的贝氏体相变,使组织得到有效细化

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

我国钢渣、赤泥、铜渣和部分铁合金渣年排放量在千万吨甚至亿吨级，难以大量用于传统的水泥、混凝土或道路工程领域，是难利用的大宗冶金固废。本文分析了以上典型冶金固废大宗资源化利用的现状，指出了制约大宗资源化利用的瓶颈问题；进一步提出砂石骨料、陶瓷材料、人造石材在我国具有年亿吨级乃至百亿吨级的市场需求，适合作为冶金固废利用的大宗量出口，并综述了这一领域冶金渣低成本制备烧结陶粒、冶金渣制备陶瓷和烧结砖、熔渣调质制备骨料以及熔渣人造石材制备等方面研究取得的进展，包括在新建年10万吨基于带式焙烧机原理的固废陶粒生产线上进行了赤泥掺加质量分数50%～65%的烧结陶粒工业化生产试验；分别掺入质量分数40%～60%的赤泥，30%～50%的钢渣，50%～80%的铜渣，先后完成了陶瓷砖和烧结砖的工业化中试以及工业化生产实验；加入质量分数12.96%的砂子对熔融电炉渣进行调质并制备砂石骨料、基于“Petrurgic”工艺的利用熔渣制备石材技术也完成了工业化和中试试验。在此基础上提出了固废的大宗量利用、协同利用、节能减碳利用和与智能化结合的资源化利用是这一领域技术发展的主要趋势

为探明超细全尾砂的浓密特性，开展量筒沉降实验，小型和半工业深锥动态浓密试验。结果表明，分子量1200万的非离子型絮凝剂最利于尾砂沉降，随絮凝剂单耗增加，溢流浊度降低，底流浓度基本不变。随固体通量增加，溢流浊度增加，底流浓度降低。固体通量0.4 t·m?2·h?1，给料固体质量分数12%，絮凝剂单耗50 g·t?1的最佳参数条件下，小型和半工业动态浓密试验的底流平均固体质量分数分别为62.8%和74.4%，泥层高度对底流浓度影响显著。深锥浓密机底流固体质量分数随泥层高度增加呈DoseResp函数增长，分为缓慢增长（泥层1～4 m）、快速增长（泥层4～7 m）和基本稳定（泥层超过7～8 m）3个阶段，这跟尾砂絮团在不同泥层高度下的压缩性能有关。可根据底流浓度与泥层高度的函数关系，调节泥层高度来满足井下充填所需底流浓度

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

研究了红格钒钛磁铁矿(HCVTM)球团等温氧化动力学及其矿物学特征. 在不同的温度(1073~1373 K)和不同的时间(10~60 min)范围内,对HCVTM球团矿进行了等温氧化动力学实验. 首先分析了球团在不同温度和时间下的微观结构和矿物组成规律. 然后根据定义的氧化率,计算和分析了氧化率及其变化规律,以及矿相结构对氧化率的影响. 最后结合缩核模型、修正的氧化率函数和阿伦尼乌斯公式,计算了反应速度常数、修正系数和反应活化能,并判断了反应限制性环节. 研究表明:随温度的提高,低熔点液相增加,赤铁矿晶粒的生成、长大和再结晶,形成连续的黏结相,空隙数量减少. 随时间的增加,生成的液相促进了赤铁矿晶粒间的黏结和长大,但是晶粒间硅酸盐相和钙钛矿类物相恶化了球团结构. 同时,钙钛矿和铁板钛矿相生成. HCVTM球团矿空隙数量的减少和黏结相的生成,表现在氧化速率随时间增加而减慢. HCVTM球团氧化反应主要受扩散控制,球团氧化前期的反应活化能为13.74 kJ·mol-1,氧化后期的活化能为3.58 kJ·mol-1,氧化率函数的修正参数u2=0.03

通过15N-14N同位素气体交换技术消除液相传质的影响，利用在线质谱分析仪测定了在1873 K下，铁液中氮溶解的界面反应速率常数。结果表明，总流量为600～800 mL?min?1时可以忽略气相传质的影响，保护气中增加H2的比例有利于降低钢液中杂质元素的浓度。铁液中加入一定量碳、铝、硅，分析得到这三种元素对氮溶解速率是抑制的。依据本实验的数据利用空位解离模型建立反应速率常数ka与氧、硫、碳、铝、硅的活度关系，吸附系数分别是KO=0.96，KS=9.32，KC=0.02，KAl=0.51，KSi=1.16。纯铁液中氮的溶解反应表观速率常数为ka=4.8×10?6 mol?m?2?s?Pa