用热分析手段研究了不同煤化程度煤的氧化热解反应。结果表明,在空气中,煤在整个氧化热解过程中,可分为水分蒸发、吸氧增重、受热分解、燃烧与燃尽五个阶段。吸氧增重阶段的氧化反应为1级化学反应,受热分解阶段为1.5级的化学反应。求解出不同煤样在不同氧化阶段的平均表观活化能E和lnA的值,分析了煤氧化过程的特点与E和lnA值在不同氧化阶段的规律性,并用作图方法检验了所求氧化动力学参数的正确性

以热镀锌渣为原料,空气为氧源,通过真空控氧法制得了纯度大于99.98%的纳米氧化锌,探讨了反应温度和体系的真空度对产物形貌的影响,研究了原料中的主要杂质元素在不同氧化条件下的行为及其对产物品质的影响.结果表明:不同的反应温度或体系的真空度对产物的形貌影响很大;当控制温度和真空度在适当范围时,产物大多为六方纤锌矿结构的纳米四针状氧化锌,针体细长,长径比较大;杂质元素Fe和Pb在不同氧化条件下的不同行为对产物品质产生不同的影响;铁进入产物主要是因为锌的机械夹带作用和Fe-Zn系正偏差效应,而铅进入产品中是因为自身的蒸气压和Pb-Zn系正偏差效应

采用内氧化剂KClO3,在常压空气中自蔓延高温合成锰锌铁氧体粉料.粉料性能用XRD、SEM、VSM等表征,讨论了燃烧合成的影响因素.结果表明:当反应放热供氧系数m为0.54、反应控制放热系数k为0.6、燃烧合成速度为1.93mm·s-1、燃烧温度为1593K时,可制备性能优良的锰锌铁氧体粉料,其比饱和磁化强度为64.44A·m2·kg-1,比剩磁强度为1.349A·m2·kg-1,矫顽力为0.24kA·m-1,平均粒径为1.42μm

基于采空区冒落过程中冒落岩体与空气相互作用中能量的守恒与转化,建立了冲击气浪风速模型,设计制作了模拟实验测试装置。实验表明,随着下落高度增加,冲击气浪风速增加幅度略有减缓,采用大断面空间小尺寸的\打气筒\模型计算能够更好地反映冒落过程中的气体流动过程,但应该以\打气筒\和\绕流\的复合模型表征冲击起浪。在实验基础上建立的实验模型与理论模型有很好的相似性

为了开发用于SARS病人的微型变压吸附制氧机,实验研究了吸附时间、反吹比、产品气量、吸附塔高径比以及吸附剂种类等工艺参数对微型变压吸附分离空气制氧装置的产品纯度和回收率的影响.实验结果表明:在变压吸附微型化条件下,最佳的吸附时间为12 s和反吹比为0.5;随着产品气流量的增加,产品气纯度下降,而回收率升高,在所要求的纯度下,回收率能达到19%;吸附剂的种类对变压吸附制氧过程有重要的影响;在微型化条件下,合适吸附塔的高径比为3.7～4.0之间

在水采工作面和旱采工作面交接的护巷煤柱处,极易发生冲击矿压事故.通过对冲击矿压机理的分析,认为冲击矿压的发生是由于积聚较高能量的受载煤体裂纹不稳定扩展所致.提出了增加卸载区的范围,促使煤体裂纹稳定扩展,降低单位煤体储能,从而控制冲击矿压发生的原理.给出了该条件下增加煤体孔隙率,减少瓦斯、空气流通通道的防治原则.在此基础上,给出了分段治理,注水和注浆相结合的防治方案.工程实践证明该方案是切实有效的

采用加热氧化多孔Sn-Cu合金电沉积层,制备得多孔SnO2-Cu2O复合薄膜.应用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线能量散射(EDS)分析了镀液中Sn2+/Cu2+值对薄膜结构、形貌和组成的影响.通过低压汞灯下光降解罗丹明B的反应测试了薄膜的光催化活性.结果表明,从0.01mol·L-1CuSO4、0.05mol·L-1SnSO4、1.5mol·L-1H2SO4、7mL·L-1甲醛和0.001%聚乙二醇辛基苯基醚(OP)的镀液中,在20℃以6.0A·cm-2的电流密度沉积得到的Sn-Cu合金,经过在空气气氛下200℃,2h和400℃,2h加热氧化后,转变为Sn/Cu值为3∶1的SnO2-Cu2O复合薄膜,显示出优异的光催化降解罗丹明B的活性,这归因于薄膜具有三维多孔的形貌和适合的Sn/Cu比

应用高能量密度等离子体对Fe3Al进行微晶化处理,在合金表面获得了晶粒尺寸介于10~100nm的微晶层。对比研究了铸态Fe3Al微晶处理前后在空气中1000℃高温氧化的行为和规律,发现微晶化处理后,合金表面在氧化过程中形成了微晶氧化膜,极大地改善了氧化膜的塑性和粘附性,氧化速率显著降低,氧化动力学服从4次方规律

利用大型软件CFX建立了蓄热式加热炉炉内速度场的数学模型.采用k-ε模型数值模拟炉内的湍流流动,分析喷口几何形状及尺寸,喷口的分布位置等对炉内的速度分布的影响.计算结果为,蓄热式加热炉炉内流场与传统加热炉迥然不同,流场分布有利于燃料和助燃空气的混合,符合高温低氧燃烧的的流场分布.另外,影响炉内速度场的因素有炉型结构、喷口几何形状与尺寸及喷口的分布位置等

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率