以宝钢二连铸50t“T型”中间包为研究对象,采用有限差分方法,计算了中间包的三维流场、温度场及量纲为1的夹杂物浓度的分布,分析了中间包的内部结构、中间包钢水液面高度及夹杂物当量直径对夹杂物排出率的影响.结果表明,双坝、堰“T型”中间包对夹杂物上浮十分有利

用包括奥氏体γ相和两个碳氮化物相三相溶解度间隙平衡处理的方法计算了V-Ti-N微合金非调质油井管钢中的碳氮化物析出.计算结果表明,此钢奥氏体中的析出模式为1473℃时TiN即开始析出;其后部分TiN逐渐转变为复合(TixV1-x)(CyN1-y)颗粒,而其他的TiN直到低温仍保持其化学性质;最后富V-C的V (CxN1-x)在846℃开始析出.实验数据验证了这种析出模式.计算结果支持了中碳含钒微合金钢中800℃以下奥氏体中的析出对其后的奥氏体分解相变具有明显的调控作用的观点

一、水仙是石蒜科水仙属植物的统称。其中中国水仙在我国分布较广,四川、云南、上海、浙江、福建等地均有栽培,主要产地在上海崇明、浙江舟山、福建漳州。以漳州水仙最负盛名。 二、中国水仙淡装素雅、品性高洁,在碧绿挺秀的叶丛中点缀着玉白莹韵的花朵,黄金般的副冠着生在洁白的花瓣上,花又由翠葶扶持,显得端庄美丽,秀逸萧洒。在百合凋零的寒冬茁壮生长,蔚蔚葱葱。岁末厅堂摆上一盆水仙,满堂生辉,春意傲然,有\一盆玉蕊满堂春的生趣。人们称赞水仙冰肌玉骨不畏严寒。 三、水仙自古以来,被诗人墨客吟颂不绝。宋代以来诗、词、歌、赋有260多首。宋代黄庭坚吟咏水仙诗中有凌波仙子生尘袜,波上盈盈步微月“之句

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

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

在中海物流分管营销和信息化业务的总经理助理肖国梁看来，中海物流能在与中远物流、 中外运、招商局、宝供物流等公司的激烈角逐中脱颖而出，很大程度上是缘于先人一步建立 了比较完善的信息化系统

对IF钢在退火过程中二相粒子的演变规律进行了研究,结果表明:退火以前形成的二相粒子,如TiC,在经过罩式退火和连续退火后,其尺寸、形状和分布有较大的区别;在连续退火中不形成新的析出相,而在罩式退火中形成两类新的析出相-FeTiP相和(Ti,Mn)S相。这是首次报道有关FeTiP相在含P,Mn较低(P ≤ 0.01%,Mn<0.2%)的IF钢中析出,以及Mn以(Ti,Mn)S相的形式在罩式退火中析出。还着重研究了这2种新相的粒度、分布、相结构以及析出机制,并探讨了它们对IF钢大生产的意义

以首钢生产的某X70管线钢成分为基础,利用Thermo-Calc软件计算了不同温度下钢中析出相的组成、相的析出温度及Nb元素的析出规律,研究了钢中Nb和C含量对Nb析出规律的影响,利用热模拟和扫描电镜等手段分析了钢中Nb合金相的析出温度.结果表明,平衡态下该X70管线钢中的析出相主要为Ti、Nb的碳氮化物、合金渗碳体、Ti4C2S2、MnS、AlN、M7C3和Mo碳化物.Nb析出相主要以Nb和C元素为主,其中固溶Ti和N元素.随Nb和C含量的增加,Nb合金相的析出温度升高,在同一温度下Nb的析出量增加

针对有色金属冶炼烟气中湿法脱汞过程产生的硫脲汞溶液难处置的问题，研究提出了电沉积从硫脲汞溶液中回收汞的新工艺。采用线性电位扫描法得到汞电沉积过程的阴极极化曲线，考察了不同杂质离子对硫脲汞溶液阴极极化曲线的影响。结果显示，在控制阴极电位为?0.55～?0.45 V的条件下，溶液中的汞可选择性沉积，溶液中Fe3+、Cu2+和H2SO3并不会影响溶液中汞的电沉积，即汞选择性电沉积的电位为?0.55～?0.45 V。采用控电位技术对硫脲汞溶液电解回收汞工艺进行研究，探究了电解质种类和浓度、电解液温度、搅拌速率、电解时间等因素对汞回收效率的影响。得到在阴极材料为铜片的条件下，最佳的电解工艺参数：电解质为0.24 mol·L?1 Na2SO4，电解液温度为30～40 ℃，搅拌速度为100～300 r·min?1，$ {\\rm{SO}}^{2-}_{3}$