锌是现代工业所必需的有色金属，属于很重要的战略资源，其在世界所有金属产量中排名第四，仅次于铁、铝和铜。随着低品位难处理锌资源的种类和产量的不断增加，以及湿法冶金技术的不断发展，锌的生物浸出技术得到了研究人员的广泛关注，并展示出了良好的潜在应用前景。本文首先较为详细的介绍了含锌资源的矿物特征，并对其生物可浸性进行了分析。其次，对目前锌的生物浸出体系，所用浸矿菌种，浸出过程所涉及的电化学、热力学、动力学以及浸出机理进行了归纳总结；接着，对锌的生物浸出技术现状和工艺新进展进行了阐述。最后，展望了锌的生物浸出工艺的发展趋势及后续的研究热点。研究表明高效浸锌菌种的选育驯化、与之相匹配的工艺及装备研发，是锌的生物浸出当今研究热点及未来发展方向

利用光学显微镜(OM)、场发射扫描电子显微镜(FESEM)、能谱分析(EDS) 并结合热力学及动力学计算结果对采用真空感应熔炼和电渣重熔二联工艺生产的GH5605合金电渣锭的枝晶形貌、元素偏析和析出相进行分析.探索了合金的高温扩散退火制度并结合差示扫描量热仪(DSC) 和热压缩模拟实验分析高温扩散退火前后的合金特征.结果表明: GH5605合金中的枝晶和元素偏析情况较轻, 主要偏析元素是Cr和W并在枝晶间处偏聚, 电渣锭中的主要析出相包括奥氏体、晶界M23C6以及晶内和晶界处的奥氏体与M23C6板条状共晶相.经1210℃/8 h扩散退火处理后枝晶和元素偏析基本消除, 共晶相基本回溶

以纳米W,Cu粉末为原料,通过测定H2中热压烧结和无压烧结的收缩动力学曲线, 研究了纳米W-40%Cu化学混合粉末的致密化过程.对比了纳米W粉与常规Cu粉(-44μm) 的机械混合粉和纳米W-Cu化学混合粉的热压烧结致密化过程.测定了烧结合金在300℃和500℃下高温应力-应变曲线.实验结果表明:采用纳米W-40%Cu化学混合粉末在H2中无压烧结时最大收缩速率对应温度为980℃;1200℃烧结平均晶粒小于2μm,相对密度为97%.纳米W-Cu化学混合粉在H2热压烧结时最大收缩速率对应温度为930℃;1200℃烧结合金的平均晶粒为0.5μm,相对密度为98%.纳米W-Cu化学混合粉热压合金高温抗压强度比纳米W 与常规Cu粉的热压合金高

在对双相钢两相区奥氏体化过程进行热力学与动力学分析的基础上,建立了两相区奥氏体化过程的扩散模型,并采用显式有限体积法对740℃与780℃下的奥氏体化过程进行了数值求解.模拟结果表明:奥氏体长大初期受C元素在奥氏体中的扩散控制并很快达到亚平衡.该阶段奥氏体长大速度较快.奥氏体长大后期受Mn元素在铁素体中的扩散控制.该过程由于Mn元素的扩散速率比C元素的扩散速率低几个数量级而持续数千秒.当Mn元素在两相中的扩散通量相等时,奥氏体停止长大,Mn元素继续从铁素体向奥氏体中转移以完成其在两相中的均化

利用熔融还原法进行了闪速炉水淬镍渣提铁的实验研究,探讨了熔渣二元碱度、反应温度和反应时间对提铁效果的影响.XRD测试结果表明水淬镍渣由正硅酸铁FeO·SiO2和玻璃态物质组成.镍渣中的氧化铁主要以FeO·SiO2的形式存在,通过常规的选矿方法很难实现铁氧化物的富集,故采用熔融还原方法进行镍渣提铁实验.实验结果表明增加配合料中CaO的加入量、提高反应温度以及延长熔制时间都能不同程度地提高镍渣中铁的还原率.通过比较1450~1600℃范围内各反应温度下不同类型还原反应的Gibbs自由能,镍渣熔融还原过程的主要反应形式为(FeO)+C(S)→[Fe]+CO↑.本实验确定的最佳配方组成为:镍渣100g、CaO34.7g、CaF24.04g和焦炭8.5g;最佳反应条件为1500℃熔制180min.以上条件下的渣铁分离效果较好,铁还原率达到96.32%

为了研究RH真空处理过程脱碳反应速率及其影响因素,并有效地控制超低碳钢在RH真空处理过程中碳含量的变化,根据热力学、动力学原理建立了RH真空处理脱碳数学模型,通过RH真空处理脱碳数学模型研究了内部脱碳反应深度和脱碳速率之间的关系.模型计算结果表明,反应深度的变化和内部脱碳的反应速率是相对应的,采取预真空操作,提升了反应深度,淡化了前期脱碳转折点的影响,加速了前期的脱碳反应,并在RH处理后期找到了内部脱碳向表面脱碳转变的时间临界点

以硼质量分数为0.0045%、氮质量分数为0.0039%的低碳含硼钢为研究对象,通过对实验钢在凝固过程中BN析出和长大的热力学与动力学进行分析,并结合实验研究了冷却条件对BN析出与长大行为的影响.结果表明:由于溶质元素B和N在凝固前沿的微观偏析,只有当凝固前沿的固相率大于临界值0.981时,BN才能在凝固前沿析出;在凝固前沿随着固相率的增加,B和N均具有明显的偏析.当固相率接近于1时,硼在剩余液相中的实际含量远高于氮元素的含量,氮的扩散是BN长大的限制性环节;钢液冷却速率的变化对B和N元素的偏析无显著影响,而生成BN的尺寸随着钢液冷速的增加而显著减小

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

• 1. 理解表面张力（单位表面自由能）的概念。 • 2. 理解弯曲液面的附加压力的概念；掌握（Young-Laplace）方程及其应用。 • 3. 理解弯曲液面的饱和蒸气压与平面液体的饱和蒸气压的不同；掌握Kelvin方程及其应用。 • 4. 了解润湿作用；理解接触角和Young方程；了解毛细管现象。 • 5. 理解亚稳状态及新相生成的热力学和动力学。 • 6. 了解溶液界面上的吸附现象，正吸附和负吸附，吉布斯模型及表面过剩物质的量的概念； 理解 Gibbs方程。 • 7. 了解表面活性剂的结构特征及其应用。 • 8. 理解物理吸附和化学吸附的意义和区别。 • 9. 掌握 Langmuir单分子层吸附理论和吸附定温式及其应用

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数