锌是现代工业所必需的有色金属，属于很重要的战略资源，其在世界所有金属产量中排名第四，仅次于铁、铝和铜。随着低品位难处理锌资源的种类和产量的不断增加，以及湿法冶金技术的不断发展，锌的生物浸出技术得到了研究人员的广泛关注，并展示出了良好的潜在应用前景。本文首先较为详细的介绍了含锌资源的矿物特征，并对其生物可浸性进行了分析。其次，对目前锌的生物浸出体系，所用浸矿菌种，浸出过程所涉及的电化学、热力学、动力学以及浸出机理进行了归纳总结；接着，对锌的生物浸出技术现状和工艺新进展进行了阐述。最后，展望了锌的生物浸出工艺的发展趋势及后续的研究热点。研究表明高效浸锌菌种的选育驯化、与之相匹配的工艺及装备研发，是锌的生物浸出当今研究热点及未来发展方向

为了探究全进口矿条件下褐铁矿在烧结工艺中的合理配置，实现褐铁矿的高效利用以进一步提铁降本，针对S钢铁公司500 m2大型烧结机实际原燃料条件，基于试验用铁矿粉的常规理化性能和高温烧结基础特性开展了不同褐铁矿配比的烧结杯试验研究，结合Factsage 7.1热力学软件，模拟计算了不同褐铁矿配比条件下的黏附粉含量和理论液相生成量及性能，并采用矿相显微镜分析了烧结矿的显微结构，探明了褐铁矿与赤铁矿和磁铁矿的优化搭配规律。研究表明：澳大利亚褐铁矿具有粒度粗、矿化能力弱，同化温度低、黏结相强度差、吸液性强的特点，当褐铁矿质量分数由45%增加至55%时，提高磁铁精矿OD矿的质量分数至15%，同时降低OC矿质量分数至10%，烧结矿转鼓强度和低温还原粉化性能等指标达到最优，这是由于一方面提高磁铁精矿配比不仅具有增加黏附粉比例、改善液相生成数量和性能的作用，而且可以均匀液相分布，消除过熔现象；另一方面，增加磁铁精矿配比可以改善烧结料球的粒度组成，减少褐铁矿吸液量，提高烧结矿强度。因此，在高褐铁矿配比条件下，增加适宜的磁铁精矿配比有利于稳定烧结矿质量，全面改善烧结矿性能

针对现行鼓风炉挥发(熔炼)-反射炉还原炼锑工艺存在的流程长、能耗高、低浓度SO2烟气污染等问题,提出了一种基于选冶联合过程的锑提取新工艺——硫化锑精矿还原固硫焙烧直产金属锑.分别以ZnO和碳粉作为固硫剂和还原剂实现对硫化锑矿的固硫还原转化,直接产出金属锑,同时生成硫化锌,再分别分离得到金属锑粉和硫化锌精矿.本文采用控制变量法,分别考察了焙烧温度、碳粉粒度、ZnO配入量、焙烧时间对锑生成率和ZnO固硫率的影响.得到最佳条件如下:焙烧温度800℃、碳粉粒度100~150目、ZnO量为固硫所需理论量、焙烧时间2 h,在此条件下,锑生成率为90.4%,ZnO固硫率为94.8%,其中温度和ZnO加入量对焙烧效果有较大影响;同时对反应产物的分析和过程热力学计算表明焙烧过程分两步进行,即首先发生Sb2S3与ZnO的交互固硫反应生成Sb2O3,其后在高于700℃温度下Sb2O3被大量还原成金属锑.在不同品位的锑精矿综合实验中,均获得了90%左右的锑生成率和88%的固硫率,验证了工艺的可行性.新工艺低温低碳、清洁环保,易于开展工业化生产

为了冶炼不同氧含量的碳素船体钢，通过机械性能试验和周浸试验研究了钢中氧含量对钢材腐蚀性能和机械性能的影响。结果表明，在连铸生产许可的氧范围内，随着钢水脱氧程度的减弱，钢中氧质量分数增加，钢材的平均腐蚀率略有下降，而耐点蚀性能有较明显增强，变化曲线的高氧端比低氧端平均点蚀深度下降约22.7%。弱脱氧钢的机械性能符合规范要求，可达到D级钢水平。分析认为，氧提高钢材耐蚀性的原因主要是固溶氧可提高铁的热力学稳定性，提高了蚀孔内铁的腐蚀电位，降低了蚀坑扩展速度。氧作为耐蚀元素应用可以显著降低耐蚀钢的成本，提高经济性

国内某厂镀锡板缺陷处夹杂物主要来自结晶器保护渣的卷入，但其成分与结晶器保护渣有明显差别。为了进一步研究这种成分差别的原因，建立了耦合热力学平衡和动力学扩散的结晶器卷渣类夹杂物的成分转变动力学模型，明确了卷渣类夹杂物的尺寸和密度对其成分转变的影响规律，并通过对结晶器和液相穴内的钢液流动和夹杂物运动的数值模拟研究了夹杂物在钢液中的停留时间。结果表明：结晶器保护渣卷入钢液后与钢液不断发生反应，成分会发生明显改变。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需要的时间与夹杂物尺寸以及夹杂物密度有关，夹杂物的尺寸和密度越大，转变为缺陷处夹杂物成分所需的时间越长。卷渣类夹杂物转变为缺陷处夹杂物所需时间与夹杂物尺寸呈幂函数关系，与夹杂物密度呈二次函数关系。夹杂物在钢液中的平均停留时间随夹杂物直径的增大而减小，并且随着拉速的增大而减小。小尺寸夹杂物一旦被卷入钢液中，将有充足的时间转变为缺陷处的成分。大尺寸夹杂物在钢液中的平均停留时间小于成分转变时间，但最大停留时间远大于成分转变所需时间，表明部分大尺寸夹杂物依然具有充足的停留时间转变为缺陷处的成分

通过Thermo-Calc热力学计算、OM和FE-SEM观察、力学性能和腐蚀性能试验对不同固溶温度下的特超级双相不锈钢进行分析和研究。结果表明：σ相和非平衡氮化物是固溶水冷组织中的主要析出相，当固溶温度低于1050 ℃时，σ相优先沿双相界面析出，显著降低双相不锈钢的冲击韧性；当固溶温度高于1100 ℃，非平衡氮化物开始在铁素体晶粒内部析出，且随着固溶温度的升高，非平衡氮化物析出数量增加。这是由于固溶水冷过程中氮在铁素体中的溶解度快速降低，过饱和的氮来不及扩散到相邻奥氏体中，只能以氮化物的形式析出。随固溶温度升高，铁素体含量增加，奥氏体含量降低，实验钢的强度增加，冲击韧性降低。在1080～1120 ℃之间固溶时，双相比例接近1∶1，S32707特超级双相不锈钢具有优良的综合力学性能和耐晶间腐蚀性能

研究了微波加热条件下（500～800 ℃），AlCl3氯化钒渣中有价金属Fe、Mn、V和Cr变温动力学。通过X射线衍射和扫描电镜能谱表征了氯化产物随时间的物相演变和形貌变化，考察了AlCl3/钒渣的质量比和熔盐配比对氯化提取率的影响。结果表明，AlCl3/钒渣的质量比为1.5、(NaCl-KCl)/AlCl3熔盐质量比为1.66∶1时Fe、Mn、V和Cr的提取率最佳，分别为91.66%、92.96%、82.67%、75.82%和63.14%，微波加热30 min，5种元素的提取率达到或者超过常规加热方式6 h的氯化提取效果。通过热力学和动力学分析，橄榄石相优先于尖晶石相发生氯化反应。而且V和Cr的氯化反应速度小于Fe和Mn。Fe和Mn氯化过程为扩散控制，其非等温扩散活化能为17.02和17.10 kJ·mol?1, V和Cr在氯化过程中的限制性环节为界面化学反应，其表观活化能分别为40.00和50.92 kJ·mol?1；微波与熔盐耦合强化氯化反应的机理可以描述为扩散作用增强和局部化学反应增强

含氟矿石中生物浸出技术推广应用存在瓶颈,究其原因在于伴随含氟脉石矿物溶解,氟对浸矿微生物有较强的抑制作用.本研究利用氟的水化学特性,通过添加可形成稳定络合物的物质来转换F离子存在形态,进而使浸矿微生物可以耐受高氟环境.本文系统研究了氟对细菌的抑制机理,明确了氟的真实毒性形态HF,发现了氟对细菌存在跨膜抑制作用,氟胁迫条件下,干细胞内氟离子质量分数明显高于无氟对照组达到18%以上.选择在生物冶金体系中常见Fe3+做为研究对象,研究了Fe3+对F-的络合解毒作用,热力学分析结果可知,Fe3+可以与HF发生一级竞争络合反应,破坏HF络合结构.在铁离子存在条件下,细菌最高可以耐受F-质量浓度1.0 g·L-1的环境下生长.铁氟络合形态分析可知,只有当培养基中Fe3+质量浓度5倍过量于F-质量浓度,细菌才能正常生长,对应的FeF2+在氟化物中质量分数达45%时,而游离氟离子浓度为2.87×10-5 mol·L-1.络合机理实验结果表明,根据配位化学原理,随着F-/Fe3+浓度比的减小,配体浓度相对较低,氟与铁的络合物向低配位方向移动,可以通过调整培养基中的氟铁浓度比来调整氟铁络合产物,使细菌在高氟环境中生长成为可能

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

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