首先介绍了氧气高炉的发展历程，早期的研究工作主要着眼于解决由于氧气代替空气鼓风而引起的“上冷下热”问题，并总结了各国研究者提出的氧气高炉流程及其主要特点。随后系统阐述了北京科技大学科研人员在氧气高炉工艺基础研究与工程技术开发方面所取得的主要进展。这些研究包括氧气高炉流程设计，含铁炉料还原与软熔，氧气鼓风及循环煤气喷吹条件下的煤粉燃烧，循环煤气加热过程中的物理化学变化等炉内反应与变化，以及在此基础上开展的回旋区及全炉数值模拟研究，为氧气高炉的工程化实施奠定理论基础。最后对氧气高炉的碳素流及节碳潜力进行了分析，并提出富氢碳氢循环氧气高炉将成为炼铁低碳化的重要发展方向

对含磷高强IF钢中MnS夹杂物控制进行了分析。通过对含磷高强IF钢中添加稀土进行对比试验，借助扫描电镜等设备对铸坯1/8、1/2、7/8厚度方向的试样以及热轧、冷轧、连退工序的带钢试样进行了夹杂物统计及二维形貌的观测对比，并对铸坯试样中小样电解的夹杂物及轧制各工序试样中原貌提取的夹杂物进行三维形貌的观测对比。结果表明：铸坯中心MnS夹杂物数量分布明显大于铸坯近表面，稀土的加入，先与钢中S相结合，并在凝固过程中较MnS提前析出，生成了小尺寸的球状夹杂物，可明显降低铸坯各位置MnS夹杂物的尺寸及数量；未加稀土钢在带钢轧制各工序中MnS夹杂物尺寸为10 μm左右，且具有遗传性，在轧制过程中压延变长，但没有碎化弥散。加入稀土后形成了S–O–Ce类夹杂物，形态呈球形，尺寸为2～5 μm，且独立弥散分布，不会对带钢组织连续性造成影响，有利于产品各相关性能

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

低矿化度水驱作为一种经济可行的精细化注水技术, 其产生的微粒运移机理能有效地改变储层物性与吸水剖面, 进而达到均衡驱替和提高采收率的效果.本文基于胶体稳定性Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO)理论与扩散双电层理论, 从微观角度分析了注入水矿化度、离子价型等因素对黏土微粒受力与运移量的影响, 通过最大滞留体积分数方程建立了微粒运移量与渗透率损伤程度间的关系.针对纵向非均质油藏特高含水期层间干扰严重的问题, 开展了特高含水期转注低矿化度水驱的数值模拟研究.微粒受力分析与数值模拟结果表明, 特高含水期转注低矿化度水后, 分流量较多的高渗层会产生大量的黏土微粒水化膨胀、运移与堵塞作用, 造成高渗层渗透率明显下降, 注入水被更多地分流到水驱程度较小的中、低渗层, 有效地调节了吸水剖面并缓解了层间干扰问题, 相比常规海水驱可提高约3%的原油采收率, 进而达到提高层间均衡动用程度与原油采收率的效果

为了进一步研究热压缩及热处理过程对组织及取向变化的关联性, 通过对TC17进行热压缩变形及后续热处理, 利用光学显微镜和背散射电子衍射等分析方法, 结合晶粒尺寸、织构分布图、极图以及反极图, 研究变形后及热处理后的TC17的组织结构、晶粒尺寸的变化和取向的演变规律以及两者之间的关联性.结果表明: 随着变形温度升高, 初生α相含量大幅减小, 尺寸减小, 大部分α相晶粒分散分布, 且位于高温β相晶粒的三叉晶界上; 热处理后, α相和β相组织特征清晰, 界限明显, 初生α相依旧存在, 且趋于等轴化, 亚稳定β相发生转变, 形成片层状β转变组织; 热变形使α相织构极密度值减小, 且随之温度增加, α相织构极密度值也变小; 热变形后的α相已不存在明显的强织构, 热变形对α相晶粒的取向影响较大, 很明显的改善了其取向的均匀性; 热变形同样使β相织构极密度值减小, 但效果不明显.β相仍存在取向集中现象, 取向均匀性相对较差

为了深入探讨胶磷矿难选的具体原因，采用化学分析、X射线衍射以及矿物自动分析系统（AMICS）测试手段对云南某胶磷矿浮选给料进行了系统深入的工艺矿物学研究，探索了该矿样难浮选分离的内在机理。结果表明：该样品中磷主要以氟磷灰石形式存在，其脉石矿物以白云石和石英为主。氟磷灰石的嵌布粒度较细，主要分布于10～75 μm的粒度范围，其单体解离度为59.17%。除了以单体的形式存在以外，氟磷灰石主要与白云石、石英连生，连生体的质量分数分别为26.23%和9.92%。而白云石和石英的单体解离度相对较低，分别为46.82%和39.10%。进行了粗选脱镁、一粗两扫脱硅的闭路流程浮选试验，获得了精矿P2O5品位为29.75%、P2O5回收率为81.95%，SiO2品位为12.63%的浮选指标。结合工艺矿物学分析结果，指出该浮选样品中胶磷矿嵌布粒度细、难以获得较好的解离度、泥化严重是浮选难于获得更好指标的主要原因

含硫胶结充填体随着养护龄期的延长会出现膨胀开裂现象，存在明显裂隙的充填体试件再进行单轴抗压强度测试其结果十分离散，已不能有效地获得充填体力学参数.在室内进行配比试验，采用数字图像处理技术对得到的充填体表面裂隙图像进行二值化、去噪等预处理，而后计算其分形维数并分析其演化规律，且将分形维数与单轴抗压强度关联分析.研究结果表明：充填体试件面表的裂隙存在自相似性，表面裂隙越发育，其分形维数越大；分形维数与单轴抗压强度存在负相关关系，分形维数越小，其单轴抗压强度越高；分形维数可判别含硫充填体试件的完整性，当充填体表面裂隙的分形维数小于某阈值时，强度试验的结果更为可靠

典型铁合金渣（硅锰渣，镍铁渣，铬铁渣）面临产量大、利用率低等紧迫问题。目前，我国对铁合金渣的利用主要集中于水泥、混凝土等传统建筑材料，但是其能耗大和产品价值相对局限。随着市场需求以及环保能源意识的提高，对铁合金渣的综合利用不断从传统建筑材料向具有低能耗、高附价值的新型材料方向转型。本文简要介绍了这三种典型铁合金渣的来源及其分类情况，系统分析了它们的化学成分及其矿物组成的差异性，重点概述了它们在水泥、混凝土等传统建筑材料，以及在地质聚合物、无机矿物纤维、微晶玻璃、人造轻骨料、耐火材料、新型墙体材料、特色功能陶瓷等新型材料领域应用的国内外最新研究进展，分类总结不同种类铁合金渣应用于不同材料的优缺点，并对其今后的利用方向与途径提出了展望，指出了要进一步研究并突破主要利用方式的限制瓶颈、制定并完善相关应用及污染控制标准、以及深入开发并推广高附加值产品的重点发展方向

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%