目前燃煤电厂对于SO2、NOx和PM等主要污染物已经有较为成熟的控制方法，但针对具有长期环境危害性的痕量污染物尚缺乏有效的排放控制手段。为全面掌握痕量污染物在煤燃烧过程中的释放、迁移和转化规律并开发相应的控制技术，建立稳定可靠的模拟烟气痕量污染物发生方法是开展相关研究的前提条件。通过文献调研，对常见痕量污染物的四种发生方法进行了总结、归纳和对比：溶液蒸发法较为简单易用，但产物中易含有副产物，这些副产物会带来一定的影响；燃烧法产生的痕量污染物最接近实际情况，但受实验条件影响较大，并且产物成分较为复杂；升华法获得的产物浓度较为准确，但适用范围较窄，仅用于某几种气态痕量污染物的发生；氢化物氧化法可准确地控制产物的发生速率，但也仅适用于少量痕量污染物，并且装置较为复杂。分析比较了不同方法的适用情形，最后提出多种方法联用的思路以期得到更加接近实际情形并且成分可控的结果

以硅锰脱氧的SWRH82B热轧盘条为实验钢种，研究增氮析氮法对硅锰脱氧钢中夹杂物的去除效果，并设置0.02、0.035、0.05、0.065和0.08 MPa五组增氮压力进行热态实验.实验结果表明：在1873 K的温度下，钢液经过增氮20 min、真空处理30 min后，不同炉次钢中T[O]均下降至1×10-5以下，最低为4×10-6，T[N]均下降至5×10-6以下，最低为2×10-6，夹杂物去除率均为40%以上，T[O]去除率均大于78%，表明该技术对硅锰脱氧钢中的夹杂物及T[O]有良好的去除效果.此外，随着增氮压力的升高，钢中T[O]与夹杂物去除率均有所升高，当充氮压力为0.08 MPa时，T[O]与夹杂物去除率分别达到89.2%和87.4%.理论分析表明，随着增氮压力的升高，气泡形核率增大、钢中生成气泡数量增多、钢中气泡的密度增加，从而提升气泡去除夹杂物的效率

研究锰元素对2205双相不锈钢耐点蚀性能的影响, 锰质量分数的变化范围为0. 93%~1. 26%.分别采用化学腐蚀法、动电位极化法研究双相不锈钢2205的耐腐蚀性能, 采用夹杂物自动分析技术研究锰对钢中夹杂物种类及数量的影响, 通过扫描电镜、能谱及夹杂物原位分析法观察化学腐蚀及电化学腐蚀前后钢中夹杂物及其周围钢基体的变化情况.采用电感耦合等离子体发光光谱测定腐蚀产物的成分.研究结果表明, 不同类型的夹杂物对耐腐蚀性能的影响不同, (Mn、Si) 氧化物以及(Mn、Si、Cr) 氧硫化物在腐蚀液中更易溶解进而促进腐蚀, 而(Cr、Mn、Al) 氧化物却很稳定.锰的加入会促进钢中(Cr、Mn、Al) 夹杂的析出, 此类夹杂物不仅自身很容易被含Cl离子的溶液腐蚀, 而且作为点蚀的起始点, 促进了点蚀坑的形成, 加快了基体腐蚀, 最终导致不锈钢耐点蚀性能的下降

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

通过Gleeble热模拟实验机模拟了X100管线钢的粗晶热影响区（CGHAZ）及再热临界粗晶热影响区（ICCGHAZ）微观组织。采用电化学测试、浸泡实验及表面分析技术研究了交流干扰下X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ在库尔勒土壤溶液中的腐蚀行为。结果表明：交流干扰下X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ都表现为活性溶解，平均腐蚀速率随交流电流密度的增大而增加。交流干扰造成的极化电位振荡幅值及微观组织对X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ的平均腐蚀速率和腐蚀形貌有着重要影响。在5 mA·cm?2交流电流密度干扰下，母材的腐蚀电位最负、平均腐蚀速率最大，ICCGHAZ的腐蚀电位最正、平均腐蚀速率最小，CGHAZ的腐蚀电位及平均腐蚀速率都居中；在20 mA·cm?2及50 mA·cm?2交流电流密度干扰下，ICCGHAZ腐蚀电位最负、平均腐蚀速率最大，母材的腐蚀电位最正、平均腐蚀速率最小，CGHAZ的腐蚀电位及平均腐蚀速率都仍居中。在20 mA·cm?2交流电流密度交流干扰下，X100管线钢发生局部腐蚀，CGHAZ、ICCGHAZ发生明显的晶界腐蚀，GCHAZ晶界腐蚀形貌呈缝隙状、ICCGHAZ晶界腐蚀形貌为连续孔洞

从细观角度、采用颗粒离散元法开展了预制裂隙花岗岩循环加卸载的数值模拟试验。首先，使用图像处理技术识别花岗岩中的不同细观组分、结合室内单轴压缩试验结果对细观力学参数进行了标定。然后，通过编制颗粒流代码追踪裂隙的类型和扩展过程，分析岩石破坏过程中裂隙发展的阶段性特征。结果表明：不同倾角裂隙岩石的新生裂隙走向与预制裂隙贯通方向基本一致；根据新生裂隙的优势倾向分组得到裂隙起裂角与预制裂隙倾角的关系：倾角β≤45°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递减，倾角β≥60°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递增；循环扰动荷载增加了裂隙岩体的轴向变形，轴向累积残余应变曲线呈反S形、提高扰动荷载应力上限促使曲线进入加速阶段；试件峰值强度随裂隙倾角增大表现出先减小后增大的趋势，峰值强度为实验室完整岩石单轴抗压强度的63% ~ 89%，反映了较为明显的劣化现象；在循环荷载作用下，剪切裂隙和张拉裂隙增长曲线表现出明显的变化特点，在裂隙不稳定扩展阶段中张拉裂隙数目增长速率显著大于剪切裂隙，对分析岩石变形破坏过程具有一定的参考意义

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

传统的温差发电（TEG）和有机朗肯循环（ORC）等技术难以兼顾船舶多种性质余热的不同特点，且利用率较低。本文提出了一种TEG-ORC联合循环船舶余热梯级利用系统，研究了ORC底循环蒸发压力变化对系统输出功率、热效率、多级余热利用量和成本等重要性能的影响。结果表明，TEG-ORC联合循环实现了发电成本和热效率的优化，在TEG/ORC底循环比为0.615的工况下，主机烟气余热利用率随ORC蒸发压力的增加在小区间波动，系统的余热利用功率、输出功率和热效率均随ORC蒸发压力的增加而增大，系统单位发电成本随ORC蒸发压力的增加而降低。在ORC蒸发压力达到0.9 MPa时，主机烟气余热利用率为62.15%，余热利用功率为1919.68 W，输出功率为139.22 W，热效率为7.25%，单位发电成本为3.09 ￥·(kW·h)–1

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段