1.内环境:直接与细胞进行物质交换的细胞外液,处于动态平衡。 2.负反馈:反馈信息为负。在一个闭环系统中,控制部分活动受受控部分反馈信号(S)的影响而变化,若S5为负,则为负反馈。其作用是输出变量受到扰动时系统能及时反应,调整偏差信息(S),以使输出稳定在参考点(S)

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

竞争者的目标、战略、优势和劣 势决定了它对降价、促销等市场竞 争战略的反应。此外,每个竞争者 都有一定的经营哲学和指导思想。 因此,为了估计竞争者的反应及 可能采取的行动,企业的市场营销 管理者要深入了解竞争者的思想和 准备

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

采用基于反向再燃弧电压产生电路的变极性焊接电源为试验平台，研究了电源设备及其控制参数、焊接回路电缆寄生电感和焊接工艺参数对变极性焊接电流换向过程的影响规律. 试验结果表明，提高反向再燃弧电压值能够提升变极性过程的电流变化速率，而较大的焊接回路电缆寄生电感会降低电流变化速率，同时降低变极性结束时的电流值，不利于变极性过程的电弧可靠再引燃和稳定燃烧. 初始焊接电流越小，则变极性过程结束时的电流值越小，增加共同导通时间可以提高变极性结束时的电流值，但同时降低变极性开始时的电流大小. 因此小电流变极性焊接时可采用较大的反向稳压值并适当增加共同导通时间，以增强变极性过程中的电弧稳定性

以有效解决钾盐矿尾盐和尾液导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题为出发点,以改善钾盐矿充填料流动度和强度为目的,利用钢渣水化反应缓慢持久的特点,制备了以钢渣为胶结剂的钾盐矿充填料,初步证明钢渣细度和养护温度对充填料的性能有较大影响.所制备的充填料8 h内流动度保持在200 mm以上,28 d抗压强度可达2 MPa,满足充填料的性能要求.本文着重从微观角度分析了其固化机理,X射线衍射技术、扫描电子显微镜、热重分析、红外分析等分析结果表明:钢渣粉与钾盐矿尾液水化反应的产物主要为C-S-H凝胶、水铝钙石(或称费里德尔盐)、类水滑石等,在水化反应过程中水化产物之间相互穿插包裹使体系结构的致密度和强度不断增长.在微观结构呈层状的水铝钙石和类水滑石中出现类质同象代替现象,Ca2+、Mg2+、Fe2+,Fe3+、Al3+和Si4+都可相互取代而使得OH-和Cl-参与其中,这对体系中的杂质离子起到固定作用,对充填料的稳定性有利.该研究结果初步表明钢渣具有充当钾盐矿充填料胶结剂的潜力

1目的要求 (1)测量以酸作催化剂时,丙酮碘化反应的速率常数。 (2)加深对复杂反应特征的理解。 (3)掌握分光光度计的使用方法

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

重庆三峡学院：《化学反应工程》教学资源（电子教案）第二章 均相反应动力学基础（链（锁）反应）

以酶作为催化剂进行反应所需的设备称为酶反应器。 ·酶反应器基本上是游离酶、固定化酶或固定化细胞催化反应的容器(附加上混合取样和检测设备)。反应器的作用是以尽可能低的成本, 按一定的速度由规定的反应物制备特定产物。 酶反应器不同于化学反应器,它是在低温、低压下发挥作用,反应时的耗能和产能也比较少。酶反应器也不同于发酵反应器,因为它不表现自催化方式,即细胞的连续再生