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为探究降低顶渣氧化性对改善超低碳钢钢液洁净度的影响,在转炉终点至中间包过程中,在多位置取炉渣和钢水试样,分别进行炉渣氧化性、钢液成分和夹杂物分析.实验结果表明:转炉出钢后通过对顶渣改质,渣中T.Fe由转炉终点的19.18%降至RH进站时的4.68%,顶渣氧化性降低明显.渣中T.Fe降低导致钢中[O]的降低,T.Fe较低的炉次平均吹氧量较大,使得铝脱氧前钢中[O]较高.RH结束渣T.Fe与夹杂物数量呈线性关系,T.Fe越低夹杂物数量越少,同时RH结束后夹杂物数量与铝脱氧前钢中[O]无必然关系.顶渣(CaO)/(Al2O3)会影响其吸收Al2O3夹杂物的能力,(CaO)/(Al2O3)控制不合理的炉次,其夹杂物数量也较多.通过降低顶渣氧化性,热轧板卷缺陷率得到明显降低

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超低碳钢是一种重要的汽车用钢材料, 钢中通常添加钛元素, 使其形成析出物, 提高钢材的深冲性.然而钛元素作为一种脱氧能力较强的元素, 进入钢液中通常首先形成氧化物.为了减少含钛氧化物夹杂的生成, 基于\转炉-RH-连铸\的超低碳钢生产流程, 对RH精炼过程进行系统取样, 分析了铝脱氧剂加入后及合金化元素钛加入后的氧、氮气体含量变化及夹杂物特征变化, 并使用FactSage热力学计算软件对Fe-Al-Ti-O夹杂物稳定相图进行计算.研究结果显示, 含钛类氧化物夹杂通常以Al2O3类夹杂物作为形核质点, 对其形成包裹状夹杂物.若避免含Ti夹杂物的生成, 当钢中Ti质量分数为0.1%时, 钢中溶解Al质量分数应在0.01%以上.对含钛氧化物的生成及长大流程进行研究, 通过对Al2O3夹杂物及Ti2O3夹杂物粗化率的计算及附着功的比较可知, Ti2O3夹杂物在1600℃时的熟化生长速率较Al2O3较大且Ti2O3夹杂物与Al2O3夹杂物相比不容易相互碰撞融合并从钢液中去除.若提高精炼过程中的氧化物夹杂物去除率, 应严格控制含钛氧化物类夹杂物的生成

设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问,其工作量之大可想 而知。一个方便的方法是在上海地区按学校抽样,在抽得的 几所学校中对该校所有中学生进行普遍调查

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针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

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

其它植物类中药 藻类、真菌类、地衣类中药 树脂类中药,如乳香,没药、阿魏、植物提取物,如青黛、芦荟、茶、冰片 古代植物树脂的化石,如琥珀