通过化学成分、光学显微镜、X射线衍射、扫描电镜能谱分析等测试手段，分析了镍沉降渣矿物成分和嵌布特点和沉降渣深度还原过程中物相的转变特征，结果表明，渣的物相由铁镁橄榄石和玻璃质组成.渣中主要有用成分铜镍铁硫化物嵌布粒度微细，分布无规律，回收困难.经深度还原，沉降渣逐渐转变为镁黄长石、含镍金属铁、辉石、钙霞石、钠闪石、石英等新的矿物成分，加热至1300℃，还原产物物相组成稳定，镁黄长石和含镍金属铁相对含量最高.还原时间也是影响还原效果重要因素，含镍金属铁相对含量随还原时间的增加而增长，120 min时相对含量最高.热力学分析表明，镍沉降渣深度还原过程中主要发生的反应为铁镁橄榄石与氧化钙作用生成镁黄长石和FeO，FeO被C和CO还原为金属铁.金属硫化物与CaO和C通过氧化还原作用，生成的金属铜和镍溶于金属铁中，产生的CaS与硅酸盐一起析出

食品化学作为一门应用化学学科,近年来随着科学技术的不断发展,它的理 论体系逐渐趋于完善,研究领域也随之更为广泛特别值得提及的是,结构化学、 游离基化学和光化学理论以及电子自旋共振光谱脉冲辐解和激光光解等先进技 术在食品化学中的应用,使脂类的自动氧化光敏氧化、热解和辐射等反应的历 程与机理得到阐明。尤其令人瞩目的是,对活性氧基团、酶和金属的催化本质的 认识也进入了一个新的阶段。 揭示食品成分的化学和生物化学变化及其对人体产生的效应,乃是当今食品 化学、营养学、临床医学和预防医学共同关注的问题

利用循环伏安、交流阻抗谱和极化曲线研究了Acidithiobacillus ferrooxidans对软锰矿在模拟浸出溶液(9K基础培养基, A.ferrooxidans, Fe (Ⅲ), A.ferrooxidans+Fe (Ⅲ))中电化学腐蚀行为的影响; 利用模拟有菌/无菌浸出溶液中钝化膜的Mott-Schottky理论比较了有无细菌存在情况下形成的钝化膜的优劣性.结果表明, A.ferrooxidans促进MnO2/Mn2+氧化还原转化, 催化MnO2/Mn (OH)2电极反应; 加速软锰矿/溶液界面电子交换, 无铁存在时A.ferrooxidans使电荷转移内阻降低34%, 比含Fe (Ⅲ)无菌体系低11%;引起软锰矿电极极化, 增强其氧化活性; 加速MnO2向MnO·OH转化及其产物扩散.A.ferrooxidans与软锰矿作用更倾向于间接作用机理.在选取的各模拟电解液(pH值为2.0)中, 0.2~0.4 V区间内软锰矿形成耗尽层, 在模拟浸出溶液中形成的钝化膜都表现出p-n-p-n型半导体性能.在选取的0.2 V极化电位下, 无铁时引入A.ferrooxidans使膜中的施主/受主密度减少, 细菌含有多种基团参与半导体/溶液界面电子转移反应, 接受界面间自由电子或填充空穴, 促使软锰矿与溶液界面物质交换变频繁; 含铁溶液中加入A.ferrooxidans使得钝化膜受主/施主密度增大, A.ferrooxidans降低了膜的耐腐蚀性, 因而促进软锰矿浸出

碘化铅是有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的关键原料, 其使用方法为溶解在二甲基甲酰胺(DMF)中然后制成膜.碘化铅在DMF中的溶解性对电池器件的性能有重要影响.本文经实验判断, 造成碘化铅在DMF中溶解性差的原因是H2O、PbO、PbO2等氧化物在碘化铅晶体表面形成氧化物薄膜, 阻碍其溶解.在一定范围内, 碘化铅在DMF中溶解性取决于碘化铅合成过程中反应溶液的pH值.经过扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等分析检测, 确定有机无机杂化钙钛矿太阳能电池用碘化铅最佳合成pH值为2;且在一定范围内反应溶液pH值、滴速和溶液浓度不会影响碘化铅的微观形貌及其在DMF中的溶解性; 同时发现重结晶、热反应以及慢滴速反应条件会使碘化铅样品在(001)面择优生长

采用反应管对基于过渡金属氧化物载氧体的煤矿通风瓦斯(VAM)处理性能展开了研究.结果表明,经活化后的三种载氧体均能将CH4完全转化为CO2,其活性顺序为CuO60/γ-Al2O3 > NiO60/γ-Al2O3 > Fe2O360/γ-Al2O3;基于CuO60/γ-Al2O3的CH4转化率随空速的增加而减小,随CuO负载量和床层温度的升高而增大;煤矿通风瓦斯中的CH4浓度越低,CH4转化率达到90%所需的床层温度就越低;对活性物质低分散高负载的CuO60/γ-Al2O3和活性物质高分散低负载的CuO5.5/γ-Al2O3两种CuO/γ-Al2O3系载氧体进行了比较,发现两种载氧体的CH4转化机理均包含有化学链燃烧和催化燃烧两种机理,基于催化燃烧机理的CH4转化率在一定温度下存在极大值,当床层温度高于该极大值温度时,化学链燃烧对CH4转化率的贡献明显大于催化燃烧对CH4转化率的贡献;相同条件下,CuO5.5/γ-Al2O3的初期活性优于Cu60/γ-Al2O3,但CuO60/γ-Al2O3的活性稳定性优于CuO5.5/γ-Al2O3

根据热力学原理,计算并分析了含锌冶金粉尘中的重要成分ZnFe2O4在CO-CO2气体还原过程中的热力学行为.ZnFe2O4的气体还原遵循逐级还原规律,且ZnFe2O4很容易被CO还原到ZnO和Fe3O4.较高温度条件下,Zn O的气体还原易于Fe O的还原.随着反应温度升高,锌完全反应和挥发所需要的CO含量不断降低,当反应温度从1100 K升高到1400 K时所需的CO体积分数由0.4降低到0.01以下.要达到还原分离金属锌的目的,不必将铁氧化物还原到金属铁,而只需将铁氧化物还原到Fe3O4或FeO,同时满足锌的还原条件即可.在高炉炉身中上部,由于发生锌的还原反应和内部循环,给高炉生产带来危害,因此应减少和控制高炉的锌负荷

对我国某高硅低品位镍磁黄铁矿进行直接酸浸、焙烧——酸浸和细菌浸出比较,并考察硫酸用量及氧化亚铁硫杆菌对浸出率的影响.以稻壳为硫酸盐还原菌固定化载体构建连续上升流固定填充床反应器,以连续上升流方式处理浸出液.结果表明:焙烧使矿物发生烧结,镍被包裹,不利于浸出;细菌浸出Ni2+浸出率为92.16%,质量浓度可达973.22 mg·L-1·T·f.菌在矿物表面形成生物膜,直接与矿物发生作用使矿物溶解,将浸液中Fe2+氧化为Fe3+,Fe3+进一步溶解矿物·浸出液以2200~3600 mL·L-1·d-1的速率经过反应器,Ni2+以NiS的形式吸附于稻壳上,回收率在98%以上,使原矿中NiO质量分数由1.69%上升至稻壳中的11.84%.浸液中98%的Mg2+留在溶液中,利于金属分离

对水体中脂肪胺阳离子浮选捕收剂(癸烷基丙基醚胺、十二烷基丙基醚胺、十二胺和十八胺)的降解方法与效果进行了研究.生物降解性(BOD/CODCr比值)实验研究表明,这四种脂肪胺浮选捕收剂均难以生物降解.UV/H2O2/air氧化法是一种降解脂肪胺浮选捕收剂的有效方法,其降解率高、反应条件温和、操作简易,无二次污染.降解率大小顺序为:癸烷基丙基醚胺>十二胺>十二烷基丙基醚胺>十八胺,与COD去除率大小顺序一致.在pH为4.5、起始质量浓度为10 mg·L-1、1%的H2O2作为光催化剂、紫外光照15 min的条件下,癸烷基丙基醚胺的降解率为99.99%,COD去除率为78.06%.测定了十二烷基丙基醚胺和十八胺两种典型脂肪胺浮选捕收剂模拟废水降解前后的红外吸收谱图,初步探讨了UV/H2O2/air光化学氧化法处理脂肪胺浮选捕收剂模拟废水的降解机理

为了研究工艺参数对连续流化床内铁矿粉还原效果的影响规律,建立了两级连续流化床内氧化铁还原及煤气氧化耦合动力学模型.R1级流化床主要为FeO的还原,采用优质煤气作为还原剂,FeO来自R2级反应器;R2级流化床主要将Fe2O3还原到FeO,Fe2O3来自预热的R3流化床反应器,还原气来自R1还原尾气.模型主要计算结果与文献吻合.并以此为模型研究了矿粉粒度、流化床内压力等参数对流化床还原效果的影响.为了取得矿粉平均金属化率不小于85%、煤气利用率不低于38%和气矿比950~1050 m3·t-1的还原效果,流化床应满足如下工艺条件:矿粉平均粒度1.5 mm以下,流化床温度780~800℃,煤气还原势不低于93%,惰性气体体积分数小于5%,R1流化床内煤气平均压力3.5×105~4.0×105 Pa,停留时间的倒数ug/H=1.0~1.1 s-1,R1流化床矿粉平均停留时间30 min,R2流化床矿粉平均停留时间20 min

黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单