作者对铸造用高锰钢采用定向凝固并严格控制工艺参数获得了稳定的奥氏体胞晶组织,发现随着铈量增加,胞晶前沿转向枝晶发展,并有游离晶出现。与此同时,用电子探针微区分析考察了铈对高锰钢中锰在定向凝固条件下获得的胞晶、柱状晶及等轴晶内偏析的定量影响,在前人研究成果的基础上,考虑到固相反扩散这一因素,导出了高锰钢中锰元素的溶质分布表达式,通过对实验数据进行理论分析,发现溶质平衡分配系数K。值是影响枝晶偏析的决定性因素

本文对微合金化中碳L45钢进行了控制轧制和控制冷却试验;测定了各项力学性能及先共析铁素体量fa、铁素体尺寸da、铁素体自由程λa和珠光体片层间距So;采用对大量实验数据进行数理统计的方法,研究了控轧控冷微合金化中碳钢力学性能与组织参量之间的关系,得到了一些表达其定量关系的估计式,探讨了控轧控冷中碳钢的强韧化机制

采用恒温量热法,针对实验室煅烧的各种生石灰试样,研究其所含SiO2、Al2O3、MgO等杂质对消化性能的影响规律,并选用烧结现场使用的五种生石灰对研究结果进行验证.研究发现:生石灰的消化放热量与其CaO含量呈正相关关系,并随SiO2、Al2O3和MgO含量的增加而下降;SiO2、Al2O3和MgO杂质对生石灰消化速率有重要影响,当SiO2质量分数增加至1%水平时,生石灰消化速率的降幅较大,之后则缓慢降低;少量的Al2O3对生石灰消化速率影响较小,但当Al2O3质量分数超过2%时生石灰消化速率急剧下降;随着MgO含量的增加,生石灰消化速率显著降低

针对胶结充填体脆性强、易开裂等问题，以聚丙烯纤维为加筋材料，通过设置水泥与尾砂质量比为1∶10和1∶20，纤维掺量为0、0.05%、0.15%和0.25%的充填体进行无侧限抗压强度试验，探究纤维掺量对胶结充填体强度及变形特性的影响，借助扫描电镜（SEM），从微观角度探讨纤维对充填体力学性质的作用机制。研究结果表明：充填料浆的屈服应力随纤维掺量增加呈线性增大，其流态模型符合Bingham流体；随着纤维掺量的增加，充填体的无侧限抗压强度呈先增大后减小趋势，纤维最优掺量为0.15%；掺入纤维有效地减缓了裂纹的扩展，约束了充填体的变形，充填体的峰后应变软化延长，残余强度增大，破坏特征由脆性向延性转变；纤维的加固效果主要受纤维与尾砂?水泥基体界面之间的黏结与摩擦作用控制

长条状的MnS夹杂对钢的横向韧塑性极为不利。喷吹Si—Ca或加入RE,通过脱硫和变质硫化物的作用,都可显著地消除其危害。喷吹Si—Ca变质硫化物的程度与钢中Ca/S有关。喷吹Si—Ca后加入少量RE,有利于控制MnS完全变质,此时钢中所需的RE/S可明显低于3。在大幅度脱硫的基础上加入少量RE,是使钢材韧塑性获得稳定大幅度提高的一条有效途径

为了研究煤自燃发火气体产物与煤分子官能团之间的内在联系，进一步揭示煤自燃发火过程的微观变化特性，利用程序升温实验装置和原位红外光谱分析实验系统，得出了气体产物生成量和活性官能团含量之间的关联性。结果表明：CO、C2H4等指标气体浓度伴随温度升高显示为抛物线模式增长；活性官能团中，随着温度的不断升高，脂肪烃含量先持续增大，之后开始逐渐下降，C=C双键含量不断下降，含氧官能团含量先趋于稳定后逐渐增加。根据指标气体浓度变化，获得了高温反应过程中的5个特征温度点，进一步将其分为临界温度阶段、干裂–活性–增速温度阶段、增速–燃点温度阶段和燃烧阶段4个阶段，并对三个高温氧化阶段进行关联性分析发现：在临界温度阶段，影响CO、CO2、CH4和C2H6气体释放的主要活性官能团是羰基；在干裂–活性–增速温度阶段烷基链和桥键发生大量断裂，影响气体产物的主要活性官能团是脂肪烃和羰基；在增速–燃点温度阶段气体浓度与羰基和羧基等官能团呈负相关。得出干裂–活性–增速温度阶段是高温氧化过程中的危险阶段，需在该阶段前对氧化反应进行控制，以减少人员和物质损失

针对某电炉厂在冶炼轴承钢过程中，钢包底吹精炼混匀效果和去夹杂效果不佳的问题进行了水模型研究.实验结果表明：钢包原型底吹位置由于两气柱间距离较近，在大气量下气柱产生偏移和叠加，造成钢液流场不稳定.根据实验结果建议：底吹位置应位于0.5R-0.5R-135°（R为钢包底部半径）；该方案临界卷渣气量为0.24m3·h-1

本文用热力学原理分析了Si-Mn氧化物还原的热力学条件,并根据其热力学分析结果,对水雾化Si-Mn钢粉采用热塑性树脂涂层,在高纯氮气氛中进行脱氧的新工艺研究。使水雾文Si-Mn钢粉在1280℃,1330℃温度下保温120分钟后,其含氧量由3060P.P.M左右降至300P.P.M以下。同时测定了在还原脱氧过程中,不同的树脂用量与还原后钢粉中含氧量之间的关系。解决了含Si Mn等难还原元素水雾化钢粉非真空脱氧问题

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

-10 μm白钨矿的浮选回收率低, 导致大量白钨矿损失于尾矿中, 造成资源浪费, 而载体浮选是提高-10 μm白钨矿回收率的有效方法之一.根据粒级以及粒级组成对白钨矿浮选的影响, 通过浮选试验、理论计算和仪器检测等方法研究了-10 μm细粒级白钨矿的自载体浮选, 同时研究了载体比例、载体含量和碳酸钠对白钨矿自载体浮选的影响.研究结果表明, 油酸钠为捕收剂时, 在合适的载体粒度和载体比例下, 自载体浮选是提高-10 μm白钨矿回收率的有效方法, 碳酸钠可强化白钨矿的自载体浮选, 扩大载体比例和载体粒度范围.机理研究表明, 白钨矿