在高炉炉缸破损调研的基础上对高炉炉缸耐火材料热面凝铁层进行取样,利用扫描电子显微镜、物相分析等分析手段揭示了凝铁层的物相组成,并运用Thermol-calc热力学计算软件结合TCFE8数据库对铁水中石墨碳的析出温度及析出相分数进行了计算,最后揭示了炉缸凝铁层物相的形成机理.结果表明,高炉炉缸凝铁层主要由Fe相和石墨碳相交替分布组成,铁水成分对石墨碳析出温度影响较大,石墨碳析出温度远高于铁水凝固温度,铁水中C、Si元素含量对石墨碳析出相分数影响较大,而石墨碳析出相可增大铁水黏度11.9%.凝铁层中石墨碳的析出主要是由于Fe-耐火材料界面温度低于石墨碳析出温度,使得铁水中C不断向耐火材料热面迁移,进而形成Fe-C交替的分层结构

物种概念 物种( specles)是分类的基本阶元,物种定义是系统学的核心问题之 分类阶元和分类单元 目前地球上己知的昆虫约100余万种,未命名的更多。如此众多的种类,必须有科学的分类系统,才 能对它们进行正确的识别、分类和利用

采用Burgers模型对排土场散粒体蠕变的减速蠕变和等速蠕变两阶段进行描述,利用分层总和法的思想,将垂直填筑的排土场进行分层处理,底层在上覆‘自重’变荷载作用下发生沉降变形,分别采用定常和非定常Burgers蠕变模型从理论解析角度推导排土场填筑动态过程中沉降、工后沉降及累计沉降计算公式.以齐大山铁矿排土场监测数据进行实例验算,应用结果表明:非定常Burgers模型和定常Burgers模型拟合的相关系数均较高,非定常Burgers模型沉降最终收敛于5.07 m,定常Burgers模型沉降曲线具有发散性,可见非定常Burgers模型能更好地表述排土场沉降真实工况;将排土场分为十个分层,结合FLAC3D软件的蠕变数值分析计算,得出各单层沉降率的变化规律,即各单层工后沉降量上层沉降值小于下层和中间层,且上层沉降量呈现单调递减变化,越接近排土场顶部单层沉降量越小;中间层沉降量相对下层沉降量要大,其中第5单层的沉降量最大

一、将头发划分为五个分区。用烫发芯从前部发线到后颈量出中央分区,分区的宽度等于烫发芯的长度。用烫发芯的长度量出侧面的前部分区。其余的头发用分区夹夹住。 二、从中央分区的前部发线开始。用烫发芯的直径量出基面大小。取水平分份并从基面中间提升90度

一、所谓实证分析,指是与事实相关的分析,而规范分析则是指与价值判断有关的分析

一、自旋偶合与自旋裂分 spin coupling and spin splitting 二、峰裂分数与峰面积 number of pear splitting and pear areas 三、磁等同与磁不等同 magnetically equivalent and 第三节 nonequivalent 自旋偶合与自旋裂分 nuclear magnetic

仪器分析实验是仪器分析课程中重要的组成部分本课程的主要内容是:通过学习紫外分 光光度法、分子荧光法、发射光谱法、原子吸收法、电位法、气相色谱和液相色谱法等实验。 使学生掌握仪器分析的基本方法和操作技术,并用这些方法解决响应的具体问题

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

为较好地表征当前北京整个区域大气颗粒物质量浓度随时间尺度的变化及区域分布污染特征，根据北京市35个监测站点获得的2013年3—5月颗粒物质量浓度1 h均值，分析和研究PM2.5和PM10质量浓度的季节性变化并提高其空间分辨率，在此基础上探讨颗粒物可能的影响因素及污染来源.结果表明，3—5月颗粒物质量浓度具有周期性变化规律和显著相关性，应用MATLAB空间插值算法实现的颗粒物质量浓度区域分布图具有一定精度，可外推并揭示颗粒物区域污染特征.分析表明当前北京颗粒物污染的影响因素有冬末的冷锋和降雪、春季的沙尘和大风、夏初的降雨和湿热等；污染区域则呈现南高北低的特征，污染来源除了本地人为源以外，周边区域传输也有较大影响.通过颗粒物污染的时间序列和空间插值的结合分析，可为进一步研究颗粒物时空关系及掌握区域污染特征提供方法

一、世界气候型及其代表花卉 花卉原产地或分布区的环境条件包括气候、地理、土壤、生物及历史诸方面,其中又以气候条件、 主要是水分与温度状况起着主导的作用。因此,以温度与降雨情况为主, Miller与琢本氏将野生观赏植物 的原产地按气候型分为七个大的区域,在每个区域内,由于其特有的气候条件又形成了不同类型的观赏 植物的自然分布中心。现分别概述如下: (一)中国气候型(又称大陆东岸气候型) 我国大部、日本、北美东部、巴西南部、大洋洲东南部、非洲东南部属于这一气候型区域。本区的 气候特点是冬寒夏热,雨季多集中在夏季。根据所处纬度的不同,依冬季气温的高低又分为温暖型与冷 凉型