采用高温固相法制备了基质掺杂的（Y，Rn）2O2S：Sm3+，Ti4+，Mg2+（Rn=La，Gd，Lu，Ga，Al）红色长余辉材料，主峰均为4G5/2→6H7/2跃迁的红橙色光发射，不受基质掺杂的影响．余辉性能测试表明掺杂离子半径对余辉性能具有重要的影响：单掺时，与Y3+半径相近并略小时样品的余辉时间有正增长；双离子共掺时均为小半径的掺杂对余辉性能有显著的提高，其中之一半径较大时即具有负效应．并对可能存在的机理进行了初步探讨．

为探明石英在微生物浸出铜过程中的作用与影响,选择粒度<43μm的石英,与黄铜矿和黄铁矿形成矿浆浸出体系,考察了石英质量浓度对黄铜矿浸出效果的影响.结果表明:适量的石英,其粒度越细越能促进黄铜矿的浸出.当石英质量浓度为50g·L-1、粒度<43μm时,黄铜矿的浸出率最高可达54.09%,比不添加石英的浸出率提高了近20%;通过对微生物浸出过程的氧化还原电位、pH值、Fe2+、Fe3+变化分析,以及浸渣的扫描电镜和能谱分析发现,石英促进黄铜矿浸出主要表现在能缩短微生物浸出的延迟时间,它对浸出过程新生成的沉淀具有吸附作用,能在一定程度上减轻沉淀对黄铜矿浸出的阻碍

采用放电等离子烧结(SPS)技术制备了超细WC-10Co硬质合金.研究了烧结温度及烧结气氛对WC-Co硬质合金组织及性能的影响.研究发现:烧结体密度随烧结温度的升高而增大,但由于钴的蒸发,合金的成分偏离了原粉末的成分,且随着烧结温度的升高及炉内气压的降低,钴的蒸发速率加大.因此,通过提高炉内气压,可以使合金的成分基本接近原粉末成分,降低了合金的成分偏离.结果表明:炉内气压升高到200 Pa,烧结压力为30 MPa时,在1250℃烧结WC-10.07Co粉末5 min,烧结体中钴的质量分数可以控制在10.02%,密度和硬度分别达到了14.62 g·cm-3和HRA 92.4

突破常规铁基粉末合金的制备工艺，设计出一种制备高密度Fe-Cu-C合金的新工艺.通过对铁粉表面进行硫化处理，Fe与S反应合成FeS，均匀包覆在Fe粉颗粒表面，形成一层FeS润滑薄膜，有利于降低压制摩擦力.通过X射线衍射、扫描电镜、和场发射扫描电镜分析研究材料的物相、元素分布和显微组织.研究结果表明：包覆在铁粉颗粒表面的FeS薄膜，有利于提高压坯密度，活化烧结.当S质量分数为0.5%时，硫化处理的Fe-2Cu-0.8C合金的力学性能优异，压坯密度7.31 g·cm-3，硬度78.6 HRB，抗拉强度485 MPa；当S质量分数达到0.8%时，多余的FeS占压制体积分数，导致试样的压坯密度降低，力学性能降低

针对碳酸盐脉石对氧化铜矿酸浸动力学的影响进行探讨,研究了温度、酸度、矿石粒径、液固质量比、振荡速度等因素对含碳酸盐脉石氧化铜矿浸出的影响.结果表明,高温、高酸度、高液固质量比、小粒径和高振荡速度利于矿石的浸出,但碳酸盐脉石使得酸耗增加.考虑浸出成本确定合理的浸出条件为温度303 K、酸度35 g·L-1、矿石粒径0.074~0.125 mm、液固质量比3∶1以及振荡速度180 r·min-1,浸出180 min后铜浸出率达53.6%.对浸出前后矿石表面形貌进行分析.结果显示碳酸盐脉石与酸反应后在矿石表面形成CaSO4·2H2O沉淀,覆盖在颗粒表面,限制了矿石颗粒孔裂隙的发育.基于收缩未反应核模型对浸出动力学进行分析,发现碳酸盐脉石反应生成的沉淀阻碍了浸出反应,固体产物层扩散为浸出反应的控制步骤,反应的表观活化能为8.65 kJ·mol-1

含氟矿石中生物浸出技术推广应用存在瓶颈,究其原因在于伴随含氟脉石矿物溶解,氟对浸矿微生物有较强的抑制作用.本研究利用氟的水化学特性,通过添加可形成稳定络合物的物质来转换F离子存在形态,进而使浸矿微生物可以耐受高氟环境.本文系统研究了氟对细菌的抑制机理,明确了氟的真实毒性形态HF,发现了氟对细菌存在跨膜抑制作用,氟胁迫条件下,干细胞内氟离子质量分数明显高于无氟对照组达到18%以上.选择在生物冶金体系中常见Fe3+做为研究对象,研究了Fe3+对F-的络合解毒作用,热力学分析结果可知,Fe3+可以与HF发生一级竞争络合反应,破坏HF络合结构.在铁离子存在条件下,细菌最高可以耐受F-质量浓度1.0 g·L-1的环境下生长.铁氟络合形态分析可知,只有当培养基中Fe3+质量浓度5倍过量于F-质量浓度,细菌才能正常生长,对应的FeF2+在氟化物中质量分数达45%时,而游离氟离子浓度为2.87×10-5 mol·L-1.络合机理实验结果表明,根据配位化学原理,随着F-/Fe3+浓度比的减小,配体浓度相对较低,氟与铁的络合物向低配位方向移动,可以通过调整培养基中的氟铁浓度比来调整氟铁络合产物,使细菌在高氟环境中生长成为可能

基于前驱体合成与氨气氮化两步法，通过对前驱体合成关键参数B源/N源比、分散剂种类、前驱体干燥方式进行调控，实现了大比表面积、少层氮化硼纳米片材料的制备。其优化条件为以硼酸为硼源，尿素为氮源，硼酸与尿素摩尔比为1∶30，甲醇和去离子水作为分散剂，利用真空冷冻干燥方式合成前驱体。将前驱体在氨气气氛下900 ℃保温3 h合成了氮化硼纳米片。利用X射线衍射测试、X射线光电子能谱测试、拉曼光谱测试、热重分析测试等对合成产物进行了物相和结构表征，利用扫描电子显微镜、原子力显微镜、透射电子显微镜、氮气吸脱附曲线等对合成产物进行了形貌及比表面积表征。结果表明：合成的氮化硼为六方氮化硼纳米片（h-BNNSs），纯度高，形貌类石墨烯，层数为2～4层，厚度平均为1 nm，比表面积为871.8 m2·g?1，单次产物质量平均可达240 mg，合成产物平均产率可达96.7%。该方法简单易操作，实现了大比表面积少层氮化硼的制备，有助于氮化硼在各应用领域的研究，如氮化硼/石墨烯复合材料、纳米电子器件、污染物的吸附、储氢等

采用高温固相法成功制备了 Li2x−ySr1−xTi1−yNbyO3(x=3y/4, y=0.25, 0.5, 0.6, 0.7, 0.75, 0.8) 锂离子固体电解质，并通过X 射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、交流阻抗图谱、恒电位极化等分别研究了各个组分的晶体结构、微观形貌、离子电导率和电子电导率. XRD 显示当 y≤0.70 时，材料为立方钙钛矿型结构，几乎没有杂质相生成. SEM 表明随着掺杂含量 的增加材料的晶粒尺寸逐渐增大. Li0.35Sr0.475Ti0.3Nb0.7O3 锂离子固体电解质有着高离子电导率，为 3.62×10−5 S·cm−1，其电子电导率为 2.55×10−9 S·cm−1，活化能仅为 0.29 eV. 使用以 Li0.35Sr0.475Ti0.3Nb0.7O3 为隔膜的 LiFePO4/Li 半电池经过 100 圈循环后，放电比容量仍有 93.9 mA·h·g−1，容量保持率为 90.72%

采用挤出式3D打印技术制备锂离子电池电极，选取三元镍钴锰酸锂（LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2）作为正极活性材料，以去离子水、羟乙基纤维素和其他添加剂为溶剂来制备性能稳定且适合3D打印技术的锂离子电池正极墨水，利用流变仪、X射线衍射仪、电池测试仪、ANSYS模拟等探究了增稠剂种类和含量、墨水黏度、打印工艺等对墨水流变性质和可打印性能的影响。结果表明：选取羟乙基纤维素/羟丙基纤维素质量比为1∶1混合且质量分数为3%时，所制备的墨水黏度为20.26 Pa·s，此时墨水具有较好的流变性，打印过程出墨均匀，打印电极光滑平整，满足后期墨水的可打印性要求，经模拟分析，墨水黏度对墨水流动性影响明显；电极材料经超声分散、打印、烧结等过程后未造成原有晶体结构的改变；电极首次充放电容量分别为226.5和119.4 mA·h·g?1，经过20次循环后，电池充放电容量的变化率减小并趋于稳定，3D打印电极表现出良好的循环稳定性

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪