硫酸烧渣作为重要的二次资源,除砷有利于提高烧渣的价值.针对某含砷硫酸烧渣预处理脱砷的问题,采用Na2S-NaOH体系浸出烧渣中的砷.首先采用单因素试验确定Na2S和NaOH的药剂用量范围,进而采用响应曲面法优化浸出工艺参数.结果显示,响应曲面法优化Na2S-NaOH体系中浸出砷的模型显著,Na2S、NaOH和温度均对砷的浸出有着重要影响,且温度越高越有利于砷的浸出,Na2S和NaOH之间存在明显的交互作用,在80℃、NaOH浓度为0.34 mol·L-1、Na2S浓度为0.12mol·L-1时,浸出后烧渣中的砷质量分数可以降低到0.08%

5.1 中断系统概述 5.2 80C51的中断系统 5.3 中断的控制

第一节维生素的概念和类别 一、概念 主要由食物供给的一类小分子有机物质在体内含量少,不是构成机体的物质 ,也不是能量物质,而在新陈代谢中起作用,缺乏可导致疾病。 二、发现与研究 19c末荷 Eijkman兰人在米糠中发现了治疗“脚气病”的“保护因素”;后来, Grijins证明米糠中含有一种“营养因素,并提出“营养缺乏症”的概念;20c初, 英国 Hopkins通过小鼠实验得出结论,维生素是正常膳食中的必需辅助因子 。美国科学家于1913年首先发现维生素A和维生素B

在北京半乡村大气环境中对未经预钝化及硝酸预钝化后的PH13-8Mo不锈钢进行5 a的长周期暴晒试验，通过表面形貌观察、质量损失分析、表面钝化膜及腐蚀产物膜层分析、力学性能检测及断口分析等方法，研究了硝酸预钝化处理对PH13-8Mo长周期腐蚀行为的影响规律及机理。结果表明，经5 a大气暴晒试验，硝酸预钝化处理减轻了PH13-8Mo不锈钢的点蚀、降低其均匀腐蚀速率，通过降低PH13-8Mo不锈钢钝化膜中的氢氧化物含量、提高Cr/Fe原子比并提高大气暴晒后表面的Kelvin电位，延迟了Cl?对钝化膜的破坏及点蚀的形核，进而提高了表面膜层对基体的保护作用。硝酸预钝化处理能减少在半乡村大气环境中PH13-8Mo不锈钢力学性能的下降，但对试样的断裂方式几乎没有产生影响，二者均为韧性断裂，断口均呈现典型的“杯锥状

高温质子导体固体电解质 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 化学性质稳定，中低温电导率较高，具有较好的应用前景. 采用固相合 成法制备得到了复合钙钛矿相的 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ（x=0、0.10、0.18、0.30）材料. 随着 Ca 掺杂量的增加 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 样 品的电导率先增加后降低，x=0.18 的样品电导率最高. Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 材料在含氢中的电子空穴迁移数较低，当温度低于 750 ℃ 时，材料中质子导电为主；当温度达 800 ℃ 后，材料中氧离子导电为主. x=0.10 的样品质子迁移数最高，随着掺杂量的 增加样品氧离子迁移数逐渐增大，质子迁移数逐渐降低

钢中夹杂物的去除一直是洁净钢研究的热点，对于提高钢材质量、保障产品性能具有重要意义.钢液中夹杂物主要通过上浮至顶渣被吸收而去除，这个过程可细分为夹杂物在钢液中长大上浮、在钢−渣界面穿越分离、在熔渣中被吸附溶解3个步骤.钢−渣两相的物性差异及界面特性导致不符合条件的夹杂物无法穿过界面与钢液分离，这使得该步骤成为夹杂物去除的决定性环节，且由于钢−渣两相周围快速的物性过渡、并行的物理化学现象以及高温、不透明等特性影响，使该步骤研究难度增大

综述了炼钢过程中合金减量化的研究现状,分别从合金的基本物理化学特征、合金的加入工艺和炼钢工艺三大方面讨论了合金收得率的研究进展情况.重点介绍了合金粉化控制技术、合金在真空条件下的损失控制技术、合金的熔化控制技术和合金替代技术的应用,为炼钢过程中的合金减量化研究提供借鉴.合金减量化技术的应用前景非常可观,合金的损失途径和损失机理研究、合金的结构设计、合金的替代技术和合金的管理管控技术可以作为炼钢过程中合金减量化研究的重点方向

问题的提出 据美国著名中国问题专家费正清教授在上一世 纪30年代的研究结果,1799年(清代中期)的 国内生产总值已占全世界GDP的44%,比今天 的美国还要强大。今天中国GDP仅占世界总量 比例的3.5%

采用化学分析、X射线衍射（XRD）、光学显微镜、扫描电子显微镜（SEM）和能谱（EDS）等方法，研究了金川镍沉降渣的矿物组成、结构、嵌布特征、主要有价成分Fe、Ni、Cu、Co的分布等工艺矿物学性质.结果表明，金川镍沉降渣主要由铁镁橄榄石和玻璃质组成，并含少量的铜镍铁硫化物、辉铜矿、磁铁矿等；沉降渣的结构单一，微细粒的铜镍铁硫化物呈星散状无规律分散在硅酸盐基质中；铁主要存在于铁镁橄榄石内，镍和铜主要赋存在铜镍铁硫化物中，钴没有独立矿物存在，主要以类质同象形式赋存在其他矿物中.镍渣中有价成分的回收可考虑用深度还原法或湿法冶金工艺

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论