合理的炉缸冷却制度是保证大型高炉长寿的基础,不同冷却制度对高炉炉缸的温度分布和侵蚀状况具有直接影响.结合某4000 m3级高炉,根据传热学理论建立了高炉炉缸、炉底温度场物理模型和数学模型,通过数值模拟对\大水量、小温差\和\小水量、大温差\这两种不同炉缸冷却制度进行了研究,分析了不同冷却制度对炉缸温度场、炉缸侵蚀状况及高炉寿命的影响.结果表明,在炉役初期砖衬较厚时,不同冷却制度对炉内温度分布的影响区别不大;随着砖衬的不断减薄,不同冷却制度对炉内温度分布的影响逐渐明显;当砖衬侵蚀到一定程度后,再好的冷却也无济于事,但采用\大水量、小温差\并加强冷却可以减缓砖衬的侵蚀,延长高炉寿命

选取3种不同变质程度的原煤,制成5种不同粒径的煤粒,并压制成型煤,在压力3 MPa和温度25℃条件下对型煤试样进行等温吸附实验,并利用SH-X多路温度测试仪和CHI660E型电化学工作站测试煤吸附瓦斯过程中的温度变化和电流-时间曲线,基于Clausius-Clapeyron方程和相关性系数,分析和研究不同粒径煤吸附瓦斯过程中煤的热电效应及其相关性,试图从煤的热电效应方面研究煤的吸附能力.结果表明:煤在吸附瓦斯过程中伴随有明显的热电效应,在吸附平衡时,煤的温度升高了0.93~8.74℃,煤的电阻率比稳定时降低了0.14~0.16倍;煤的温度随粒径减小和吸附量的增加而升高,煤的电阻率变化却相反;煤体温度和电阻率变化与瓦斯吸附量变化呈现很强的相关性,相关性系数rw和rd分别介于0.9502~0.9899和-0.9316~-0.9916之间,均接近于±1.因此,吸附过程中的热电效应可反映煤的吸附能力,在吸附平衡时,煤体温度变化越大,温度越高,电阻率越小,说明煤的吸附能力越强;相反,说明煤的吸附能力越弱

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

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%

在PLINT微动磨损试验机上附加电化学测试系统,采用十字交叉接触方式,位移幅值为100μm,法向载荷20、50和80 N条件下,研究NC30Fe合金传热管在氯化钠溶液中的微动腐蚀行为.使用电化学工作站记录微动腐蚀过程中开路电位变化,运用电位扫描法测量微动过程的极化曲线;采用扫描电子显微镜观察磨痕的表面形貌,光学轮廓仪测定磨痕的三维形貌及磨损量.微动磨损使损伤区域金属原子活性增大,腐蚀倾向增大,加速了NC30Fe合金的腐蚀.在氯化钠溶液中,NC30Fe合金由于微动磨损过程产生腐蚀产物膜起到润滑减摩作用,摩擦系数较纯水中降低;但因腐蚀与磨损的交互作用,在氯化钠溶液中的磨损量比纯水中高.氯化钠溶液中的磨损机制主要表现为磨粒磨损和剥层的共同作用

采用从高铝粉煤灰中提取的空心微珠为填料制备了高铝微珠/环氧树脂复合材料，并研究了复合材料的冲击强度及其冲蚀磨损特性.从冲蚀磨损机理、耐磨性能以及冲击性能方面分析，确定聚酰胺650是环氧树脂比较理想的固化剂.硅烷偶联剂改善了空心微珠与环氧树脂基体的相容性，有效地提高了环氧树脂的耐冲蚀磨损性能.当空心微珠的加入量较少时，复合材料的冲击强度及耐冲蚀磨损性能并没有得到明显改善；当空心微珠质量分数达到3%时，复合材料的冲击强度达到最大值，耐冲蚀磨损性能也有明显的提高，而在空心微珠质量分数为4%时复合材料的耐冲蚀磨损性能最佳，从而最终确定高铝粉煤灰空心微珠合适的填充量为3%～4%

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

1、课程简介 《蔬菜栽培生理学》奠基于植物生理学,将植物生理学和蔬菜栽培学有机地结合起来, 成为二者之间的一门边缘学科。它的主要研究内容,着重于探讨并解决蔬菜栽培与蔬菜产 量形成有关的生理问题。 2、地位和任务 《蔬菜栽培生理学》是以植物生理为理论基础,同时与蔬菜栽培学紧密结合,它是植物 生理学与蔬菜栽培学相联结的一门分支科学。《蔬菜栽培生理学》以蔬菜植物为对象,研究 它们在产量形成过程中,光合作用、水分代谢、矿质营养、生长发育与分化等的生理规 律,研究产品器官发生和建成的生理机制,它是园艺学中的一门重要课程。 《蔬菜栽培生理学》学习的任务,是使蔬菜栽培技术措施符合蔬菜植物本身生理生态需 要,做到栽培管理合理化和科学化,成为蔬菜高产、优质和低耗的理论基础

利用Thermo-Calc软件对8Cr13MoV马氏体不锈钢的凝固过程进行计算,利用光学显微镜、扫描电子显微镜和X射线衍射分析仪对铸态组织和碳化物形貌以及类型进行观察与分析,利用Gleeble热模拟试验机测定材料的静态连续冷却转变曲线.结果表明,8Cr13MoV在平衡凝固条件下组织为铁素体和M23C6型碳化物,而在实际的凝固条件下,组织为铁素体、马氏体、残余奥氏体、M7C3型和M23C6型碳化物,由于偏析导致最终组织中碳化物以M7C3型为主,少量M23C6以薄片或树枝状分布在晶界上.由于较高的C和Cr含量,以0.1℃·s-1的冷却速率冷却时,奥氏体也会发生马氏体转变

采用高温热解方法成功地合成了高容量硅/碳复合负极材料.通过X射线衍射分析、热重分析、扫描电子显微镜观察、透射电子显微镜观察、恒电流充放电测试、循环伏安法等手段研究了复合材料的性能.结果表明:硅/碳复合材料由Si、C以及少量SiO2组成;硅/碳复合材料中碳的质量分数约在39%左右;经电化学性能测试,在电流0.2 m A下,该硅/碳复合材料首次充电容量768 m Ah·g-1,首次库仑效率75.6%,70次循环后可逆比容量仍为529 m Ah·g-1,平均容量衰减率为0.44%.这些性能改善归因于硅/碳复合材料中碳的引进,硅表面存在的碳涂层提供了一个快速锂运输通道,降低了电池的阻抗并且充放电过程中稳定了电极的组成