为提高遥感影像变质矿物提取精度，提升变质带的识别效果，以甘肃北山ASTER影像为研究区，结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取。首先，通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强；然后，对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割；接着，采用随机森林法提取目标矿物；最后，通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价。结果表明，黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征，提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%；其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上。多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征；变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力；随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定

随着矿产资源开采深度的不断增大，地应力、地温和孔隙水压随之显著增大，岩石的非线性力学行为更加凸显。针对高渗透压和不对称围压作用下深竖井围岩损伤破裂问题，构建了流固损伤耦合效应力学分析模型，分析了流固耦合条件下深竖井开挖围岩有效应力，探讨了孔隙水压及地应力场对围岩损伤破裂演化的作用机制。研究结果表明：孔隙水压及孔隙水压梯度越大围岩损伤破裂区面积越大，围岩损伤破裂区面积随围岩渗透率的减小逐渐增大并趋于稳定；地应力场对围岩破裂形态具有重要控制作用，最大水平主应力与最小水平主应力差异较小时，围岩损伤破裂区集中在最小水平主应力方向，以剪切损伤为主，最大水平主应力与最小水平主应力差异较大时，在最大水平主应力方向上会产生拉伸损伤破裂区。值得关注的是，由于孔隙水压的存在，最大有效水平主应力与最小有效水平主应力之间的比值增大，即围岩发生拉伸破坏的风险增大。本文研究表明，竖井选址和设计过程中应避开构造应力大、孔隙水压大的区域，从而保障井筒施工安全

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

高强度低合金钢中Nb、V和Ti等微合金化元素的纳米析出相对于调控钢的组织和性能具有重要作用，它可以确保钢基体同时拥有较高的力学性能和较强的耐蚀性能。本文基于国内外最新研究现状，系统阐述了纳米析出相在高强度低合金钢中的存在形态以及其对钢中氢扩散、均匀腐蚀、应力腐蚀开裂以及各类氢损伤等腐蚀行为的影响规律和机制。研究表明，纳米析出相对钢基体腐蚀行为的影响受其尺寸、数量和分布状态的控制。细小且与基体共格或半共格的纳米析出相不仅可以通过改善钢的微观组织（包括亚结构）提高耐蚀性能，其导致的不可逆氢陷阱及对氢扩散的强烈抑制作用还可以极大提高抗应力腐蚀和各类氢损伤的能力。而大尺寸的非共格析出相则可能恶化钢基体的耐蚀性能和促进氢损伤。最后展望了目前关注较少的纳米析出相对腐蚀疲劳影响的相关研究。明确纳米析出相对高强度低合金钢腐蚀行为的影响规律与机制将有助于更高品质耐蚀钢的开发和应用

为解决堆浸过程中由于大量矿粉存在而导致矿堆渗透性差、浸出率低等问题，以次生硫化铜矿为原料，开展了制粒试验研究.考察了不同制粒黏结剂对矿粉的黏结效果，确定了最佳的制粒黏结剂、制粒工艺以及制粒方法.通过正交制粒试验，明确了影响制粒试验的主要因素.试验结果表明：不同制粒黏结剂的黏结效果排序依次为：SFS-2 > SFS-3 >水泥>半水石膏> SFS-1 > SFS-0 >硅酸钠>阳离子型聚丙烯酰胺.当选用黏结剂SFS-2，黏结剂占矿粉质量分数为8%、加酸量为25 kg·t-1以及制粒过程喷水质量分数为30%时，所制矿团效果最佳.其湿强度达到94.62%，抗压强度达到417.44 N，矿团酸浸维持完好时间超过25 d，矿团形态基本维持不变，无明显破裂现象.正交制粒试验得到多因素对次生硫化铜矿制粒的影响由大到小依次为：黏结剂占矿石质量分数、加酸量和制粒喷水量.对选定的黏结剂进行细菌接种试验显示，黏结剂对细菌群落无明显影响.添加黏结剂试验组细菌数量为8.79×107 mL-1，未添加黏结剂试验组细菌数量为8.86×107 mL-1.对制粒后矿团进行浸矿试验结果显示，矿粉制粒后铜浸出率提高了12.74%，制粒通过增大矿物之间的孔隙，增加浸出液与矿石的接触，进而提高铜浸出率

本文研究了轧制工艺参数(奥氏体化温度、道次压下率及终轧温度)对低碳钢板(4C船板)轧后铁素体晶粒平均直径和脆性转化温度的影响及后二者之间的相互关系。实验结果表明:这些轧制工艺参数中终轧温度起主要作用,它决定了轧后铁素体晶粒平均直径、脆性转化温度及-40℃时的冲击韧性;在约800℃终轧,效果最好。本文也研究了轧后快冷时间及冷却速度对低碳钢板的组织和脆性转化温度的影响。实验结果表明,延长快冷时间及加快冷却对轧后组织产生复杂影响:使魏氏组织级别增加;使伪共析珠光体量增加;使珠光体退化及细化。这样复杂的组织变化,对脆性转化温度带来复杂的影响。结果表明,快冷时间及冷却速度都有一定限度。本文对低碳钢中珠光体的退化及珠光体形态作了一些研究。根据所得到的实验结果,关于控制轧制及控制冷却对低碳钢板的组织和冷脆性的影响,得出七点结论

采用单相格子Boltzmann方法研究大平板的反重力充型过程，该模型不需考虑气相格子的变化，从而提高了计算效率.针对该方法，本文新提出了一种权重系数重新分配的方法来处理格点中的液相排出及分配问题.首先用该模型计算了单浇口条件下的大平板型腔反重力充填过程，以相同参数下的高速相机成像的水力充填实验为参照，数值模拟的流场特征及流体形态与实验结果吻合良好.另外，还采用线速度分布云图，并提出了自由表面的高度差判据来分析充型过程中的流场区域特征和流体平稳程度.在此基础上，继续用该模型研究了双浇口和圆柱扰流条件下的大平板反重力充型过程.双浇口条件下由于浇道间的互相影响，流场中形成的漩涡多于单浇口；圆柱扰流条件下的充填方式会降低流体的晃动程度，提高充型的稳定性

以稻草为原料,经酚化、交联和胺化后合成了季铵型木质素,并研究了其对AuCl4-的吸附性能.通过傅里叶红外光谱(FT-IR)、扫描电镜(SEM)和差热-热重分析(TG-DSC)对合成产物进行了表征,考察了AuCl4-初始浓度、盐酸浓度和吸附时间对AuCl4-吸附效果的影响.研究结果表明,合成的产物为热稳定性好且含有大量孔隙和表面粗糙的不规则块状季铵型木质素;在盐酸浓度为0.5 mol·L-1,AuCl4-初始浓度为6.0 mmol·L-1,吸附100 h时AuCl4-的最大吸附容量为3.27 mol·kg-1,在0.5 mol·L-1盐酸和1.0 mmol·L-1 AuCl4-的条件下吸附达到平衡时间为360 min.经扫描电镜和X射线衍射分析和傅里叶红外光谱分析表明吸附后的AuCl4-被季铵型木质素中的酚羟基还原而以单质形态析出

通过摩擦磨损、高温硬度及相应的分析试验研究了典型身管用钢32Cr2MoVA、30SiMn2MoVA在室温、200、400以及600℃下的摩擦磨损行为与规律.结果表明:两种材料的摩擦系数在各个温度区间内的区别不大,主要受摩擦氧化物产生与否影响.32Cr2MoVA的磨损率随着温度的提高先降低再提高之后又下降,30SiMn2MoVA的磨损率随着温度的上升而先降低,然后逐渐升高,600℃达到最高.温度、身管钢在高温下的硬度和磨盘材料与滑动销的高温硬度差(Hd-Hp)共同影响磨损表面氧化物层的最终形态.室温至200℃时,身管钢磨损行为主要受表面氧化物层的影响.室温下两种身管钢磨损机理均为黏着磨损及磨粒磨损,200℃时均为氧化轻微磨损.环境温度达到400℃以上时,身管钢以及磨盘材料的基体硬度开始影响磨损行为.400℃时两种身管钢磨损机理均为氧化严重磨损.600℃时,32Cr2MoVA的Hd-Hp减小,磨损表面出现了厚度很大、致密的氧化物层,磨损机理为氧化轻微磨损;而30SiMn2MoVA的Hd-Hp显著增大,试样发生了明显的塑性挤出,为塑性挤出磨损

为了研究逆转变奥氏体在应力和低温条件下的稳定性,通过透射电子显微镜对淬火+回火(QT)和淬火+两相区淬火+回火(QLT)处理9Ni钢中逆转变奥氏体进行形貌观察.结果发现QT处理钢中逆转变奥氏体以块状形态存在;QLT处理钢中逆转变奥氏体以块状和薄膜状存在,薄膜状逆转变奥氏体分布在板条边界上.通过X射线衍射对液氮浸泡前后逆转变奥氏体含量和其碳含量的变化进行测量,发现QLT工艺处理后在液氮中稳定存在的逆转变奥氏体的含量要高于QT工艺.通过三点弯曲试验、单轴拉伸和压缩试验研究其机械稳定性,发现拉应力和压应力均能促使逆转变奥氏体转变,大部分残留奥氏体分布在晶内