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利用扫描电镜分析了自耗电极和电渣重熔钢中夹杂物的特征,结合热力学计算,分析了氧硫复合夹杂物在电渣重熔过程中的转变机理。结果表明,电渣重熔采用气氛保护结合脱氧操作可以将自耗电极全氧质量分数由0.0017%降低至0.0008%。电渣重熔之后钢中小于3 μm夹杂物的比例显著增加。自耗电极中的夹杂物为CaS与含质量分数3%和11%左右MgO的CaO–Al2O3–SiO2–MgO结合的两类复合夹杂物。电渣过程未被去除的氧化物夹杂中的SiO2被钢液中酸溶铝还原,保留至电渣锭中。电渣锭中含约1%MgO和2%SiO2且成分均匀的CaO–Al2O3–SiO2–MgO是在电渣过程中新生的夹杂物。自耗电极中的CaS通过分解为钢液中溶解Ca和S,以及通过与液态氧化物夹杂中Al2O3反应的途径在电渣过程被去除。电渣锭中低熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中溶解S、酸溶铝Al与氧化物夹杂中CaO的反应产物,高熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中Ca和S偏析后反应新生的夹杂物。复合夹杂物中补丁状CaS是在电渣重熔钢液冷却过程中由复合夹杂物熔体中析出的
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网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全,随着目前恶意软件变种的逐渐增多,给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题,围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象,本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法,设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中,根据恶意软件行为检测的实际需求,充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征,详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性,可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段
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通过构建ND钢连铸坯凝固两相区内溶质的微观偏析模型, 不仅研究了C、S和P元素对固液两相区内钢的高温力学参数以及溶质再分配的影响, 还对P元素偏析比随冷却速率(CR) 的变化规律进行了探究.通过分析模型结果表明: 初始C的质量分数在0.075%~0.125%之间时, 随着初始C含量的增加, P、S元素的偏析加剧, 凝固末端温度下降幅度变大, 导致脆性温度区间增大; 增加P和S元素的初始含量, P、S元素的偏析比降低, 但会加剧其在枝晶间残余液相中的富集, 直接导致零塑性温度(ZDT) 下降; ND钢中的Cu含量低于显著提高裂纹敏感性的临界含量, 且凝固过程中Cu元素的偏析比较低, 因此在ND钢凝固过程中Cu元素不能主导裂纹的诱发; 在一定的冷却速率波动范围内, P元素的偏析比随着冷却速率(CR)的提高略有下降
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我国铂族金属(Platinum group metals, PGMs)储量少,消费量大,对外依存度高,PGMs二次资源的回收利用是缓解我国PGMs短缺最重要的途径。废催化剂是PGMs最主要的来源,其回收成为研究的热点。本文详细介绍了PGMs消费结构与回收现状,全球PGMs回收量约占原矿产量的20%~30%,且将保持持续增长的趋势。样品的精准分析对PGMs回收有至关重要的作用,同时还原、焙烧、机械球磨等预处理能提高PGMs回收率。相对于传统氰化法和王水溶解,近年来开发出氯化浸出法、超临界萃取法、载体溶解法等较环保的浸出工艺。尽管部分湿法浸出工艺已经产业化应用,但存在废水量大、产生有毒气体及回收率低(特别是Rh)的问题。火法富集是以铅、铜、铁、镍锍为捕集剂,与PGMs形成合金富集,载体熔化造渣。本文对上述富集方法进行了综述并总结了优缺点,基于现有技术存在的污染严重、PGMs回收率不高等问题,展望了PGMs绿色高效回收技术,如活化预处理、协同提取有价金属和载体利用、贱金属协同冶炼和铁捕集–电解等,为从事该领域的科研工作者提供了良好的参考
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为了改善M2高速钢中的碳化物分布,通过数值模拟详细分析了结晶器旋转对M2高速钢电渣重熔过程温度场、金属熔池形状的影响,并进一步通过实验室双极串联结晶器旋转电渣炉研究了旋转速率对M2高速钢电渣重熔过程的影响。采用扫描电镜观察并分析了结晶器旋转对电渣锭中碳化物形貌、分布的影响;采用小样电解萃取实验,分析了结晶器旋转速率对碳化物组成的影响。结果发现,随着结晶器旋转速率的增加,渣池的高温区从芯部向边部迁移,温度分布更加均匀;金属熔池的深度变浅,两相区的宽度收窄,从而导致局部凝固时间降低、二次枝晶间距减小。与此相对应,随着结晶器旋转速率的增加,M2电渣锭的渣皮更薄、更加均匀,结晶器对电渣锭的冷却强度更大,碳化物网格开始破碎、变薄,碳化物由片状改变为细小的棒状。X射线衍射分析表明,不论结晶器是否旋转,碳化物的类型始终不变,由M2C、MC和M6C组成,但是随旋转速率增加M2C含量增加,MC和M6C含量降低。碳化物组织得以改善的主要原因在于,结晶器旋转导致金属熔池深度降低、两相区宽度收窄,改善了凝固条件,减轻了元素偏析
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剪切作用是膏体重力浓密制备的基础要素, 本文研究了浓密床层孔隙和喉道的变化对导水通道的影响, 揭示了水分排出的来源与比例. 开展半工业实验并结合计算机断层扫描(CT)与孔隙网络模型(PNM)提取床层微观孔隙结构, 利用最大球搜索算法识别并分析剪切前后孔隙与喉道的演化规律. 结果表明, 添加转速为2 r·min-1的剪切作用将尾砂底流浓度(即底流的固相质量分数)由55.8%提升到58.5%, 孔隙率由43.05%降低到36.59%, 孔隙率降低的比率为15%. 通过PNM技术将孔隙空间划分为\球体\储水孔隙与\棍体\喉道; 剪切后球体和棍体数量分别增加了16.5%和22%, 球体平均尺寸小幅下降, 球体半径多集中在40~60 μm之间. 棍体平均半径由9.83 μm降低至8.58 μm, 降低了12.7%, 棍体长度变化较小. 剪切作用下的球体配位数在5~10的部分从25.73%增加至44.58%, 配位明显增多, 颗粒接触紧密. 本文提出\球棍比\的概念用于孔隙结构的定量表征. 剪切后球体体积占比由14.14%降低至12.75%, 球体体积减少的比率达到9.83%;棍的体积由28.91%降低至23.84%, 棍体积减少的比率为17.54%. 球棍比由48.91%增加至53.48%, 球棍比提升的比率达到了9.34%, 与球体体积减小相比, 棍的体积减少的幅度更大, 导致球棍比上升. 本文从孔隙结构变化的角度揭示了全尾砂重力浓密剪切排水机理; 剪排水过程中主要排出的是喉道中的水分, 孔隙中的水分排出较少
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针对某厂三流异型坯中间包,建立了相似比为1∶2的水模型,使用F曲线对不同控流装置下的中间包流场特性进行分析与优化。实验内容包括原型控流装置、湍流抑制器无挡坝、湍流抑制器加挡坝组合。结果表明,原型中间包中部水口存在短路流,水口间流动的差异性较大,可能导致三个铸流的铸坯温度和洁净度不均匀,进而发生同炉次各铸坯质量稳定性差的问题。采用湍流抑制器无挡坝控流装置,湍流抑制器导流孔夹角为60°时,短路流出现在中部;导流孔夹角为86°时,无短路流,各流一致性变好;导流孔夹角为110°时,两侧水口出现短路流,各流一致性优于前两个角度。中间包的各流一致性与死区比例并无相关性,一致性良好的中间包流场,其死区比例并不一定小。优化后的中间包湍流抑制器导流孔夹角为110°,挡坝距离中间包中心2400 mm,中间包内无短路流,1#、2#水口一致性最佳,死区由17.89 %减小到9.67 %,减小率为11.25 %,F曲线标准差最大值由0.3减小到0.016
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将螺旋埋管等效为三维螺旋线热源,考虑螺旋埋管能源桩的传热过程,运用格林函数和第一型曲线进行积分,推导给出了考虑时间、空间位置、埋管参数和岩土体热物理性质4参数的螺旋埋管能源桩的温度场解析解,建立高精度三维螺旋埋管能源桩的传热模型。并通过在数值模拟软件中建立螺旋埋管能源桩三维模型,依据边界条件,求解得出三维螺旋埋管能源桩温度场数值解。对比结果表明:所建立的能源桩三维螺旋线热源模型具有很高的解析精度。最后,基于解析模型讨论了螺旋埋管能源桩换热温度场的空间分布和时间效应
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无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程,并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例,结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明:(1)无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势;(2)当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治;(3)规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景,势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分
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人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展,深刻的影响着军事领域,并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜,不仅需要机器智能,同样需要人类智慧,能在军事作战中达到人机高度协同,是实现人与机器取长补短的重要途径,也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点,罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度,从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结,同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足,对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析,并给出可能实现的技术方案,对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合,从而获得“1+1>2”的良好效果,是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作
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