利用分离的热带假丝酵母JM-1的培养液作破乳剂对冷轧乳化废水进行了生物破乳研究.该培养液在常温下8 h可使乳化废水的破乳率达97.1%,与化学破乳剂SYM+PAC 93.1%的破乳率相比具有更强的破乳活性,且受废水的pH值和温度影响很小.通过对全培养液、离心上清液、菌体和空白培养基的破乳效果对比表明,代谢过程中产生的生物表面活性剂是生物破乳的主要活性成分.热带假丝酵母JM-1菌株发酵液用于冷轧乳化废水破乳具有破乳率高、浮渣少及不产生二次污染等优点,可作为冷轧乳化废水的生物破乳剂

聚酰亚胺（polyimide，PI）由于具有较好的力学性能、优异的耐化学性、良好的介电性能和高温稳定性，被认为是一种应用前景广泛的高温工程聚合物。聚酰亚胺的各类制品如薄膜、涂料、胶黏剂、光电材料、先进复合材料、微电子器件、分离膜以及光刻胶等已经被广泛应用于电子信息、防火防弹、航空航天、气液分离以及光电液晶等领域。聚酰亚胺气凝胶（PIA）是由聚合物分子链构成的相互交联的三维多孔材料，结合了聚酰亚胺和气凝胶的优异性能，使其不但具有聚酰亚胺的优异特性，而且具有气凝胶的轻质超低密度、高比表面积、低导热系数以及低介电常数等突出特点，因此聚酰亚胺气凝胶材料迅速发展成为性能优异的有机气凝胶之一，并且在航空航天、电子通讯、隔热阻燃、隔音吸声以及吸附清洁等领域展示出广阔的应用前景。鉴于该材料的这些特质，本文对聚酰亚胺气凝胶的制备方法、影响因素（溶剂效应、单体结构和固含量）以及应用进行了论述，并对聚酰亚胺气凝胶材料的未来发展进行了展望

通过浮选试验、DLVO理论计算、聚焦光束反射测量（FBRM）等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响。人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿?石英混合矿（CH&CQ和MH&CQ）的浮选效果较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿（RH&RQ）的分选效率74.94%；但窄粒级的细粒赤铁矿?石英混合矿（FH&FQ）的浮选效果则较差，其分选效率只有54.98%。浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回收率。DLVO理论计算表明，当矿浆pH值为9.0时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量（FBRM）的测定结果基本一致；颗粒?气泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率

简述了钢铁冶金尘泥现有的处理工艺，具体介绍了回转窑工艺、Oxycup工艺、转底炉工艺。钢铁冶金尘泥目前的处理工艺主要停留在尘泥资源化回收利用的前3个阶段，往往只针对含量较高的部分元素进行分离回收。钢铁产业集聚区的尘泥除了含有 Fe、Zn、Pb、K、Na 等元素，还富集了大量 In、Bi、Sn、Cd等具有高附加值的稀散元素，是宝贵的有价资源。随着国家环保法规和产业政策的要求，钢铁冶金尘泥已经到了必须100%全部回收利用的新阶段。鉴于此，提出了根据各自的成分特征进行基于产品设计的各种尘泥间的协同搭配、单元技术间的科学耦合和系统集成，实现多组分梯级分离和全量利用的技术方案，希望能够为钢铁企业冶金尘泥的全量资源化利用提供参考

数值模拟了吸附时间、吸附压力、进气量、吸附床高度等工艺参数对微型氧氮分离过程的影响,分析了氧含量沿吸附床的演变过程,结果表明:微型氧氮分离过程为一种短周期的变压吸附循环;吸附压力越高,吸附阶段结束时氧气浓度波锋面穿透吸附床的距离越长:进气量越大,要求吸附床高度越大:吸附床长度缩短会导致吸附阶段氧气浓度锋面穿透吸附床;从开始到循环达到稳定状态需要大约15个循环:要想获得较高纯度的产品气,必须保证氧气浓度波锋面前沿不移出吸附床;传质阻力对过程的影响非常大,不能近似认为是瞬时平衡过程

以经典工艺矿物学研究方法为基础，结合化学物相分析、矿物解离分析(MLA)、X射线衍射、光学显微镜、扫描电镜-X射线能谱仪(SEM-EDS)等手段对印尼典型海砂矿的矿物学及其固态还原特征进行了系统研究。结果表明：印尼海砂矿的矿物组成主要为钛磁铁矿、次为少量假象赤铁矿、赤铁矿、钛铁矿以及辉石等。绝大部分钛磁铁矿呈致密单体或铁的富连生体产出，偶有由固熔体分离析出形成的微细钛铁矿片晶。赋存于钛磁铁矿中的铁占总铁的89.79%、钛为85.42%、钒则高达97.97%。海砂矿在C/Fe摩尔比1.2、温度1300 ℃条件下还原60 min可较好实现金属化。其还原历程遵循：Fe2.75Ti0.25O4 → FeTiO3, (Fe, Mg)Ti2O5 → (Fe, Mg)Ti2O5 → Fe，稳定的黑钛石相是影响金属化程度的主要因素。经固态还原处理Fe元素最终富集于金属相，V、Ti则赋存于渣中富钛相，为后续的分离提取创造了有利条件

吹脱和汽提都属于气液相转移分离法。即将气体(载气)通入废水中,使之相互充分接 触,使废水中的溶解气体和易挥发的溶质穿过气液界面,向气相转移,从而达到脱除污染物 的目的。常用空气或水蒸气作载气,习惯上把前者称为吹脱法,后者称为汽提法。 水和废水中有时会含有溶解气体。例如用石灰石中和含硫酸废水时产生大量CO2;水在软 化脱盐过程中经过氢离子交换器,产生大量O2;某些工业废水中含有H2S,HCN、NH3、CS 及挥发性有机物等。这些物质可能对系统产生侵蚀或者本身有害,或对后续处理不利,因 此,必须分离除去。产生的废气根据其浓度高低,可直接排放、送锅炉燃烧或回收利用

钢中夹杂物的去除一直是洁净钢研究的热点，对于提高钢材质量、保障产品性能具有重要意义.钢液中夹杂物主要通过上浮至顶渣被吸收而去除，这个过程可细分为夹杂物在钢液中长大上浮、在钢−渣界面穿越分离、在熔渣中被吸附溶解3个步骤.钢−渣两相的物性差异及界面特性导致不符合条件的夹杂物无法穿过界面与钢液分离，这使得该步骤成为夹杂物去除的决定性环节，且由于钢−渣两相周围快速的物性过渡、并行的物理化学现象以及高温、不透明等特性影响，使该步骤研究难度增大

钢渣用作建筑材料时,由于其中含有大量游离氧化钙(f-CaO),稳定性较差,通常需要改性钢渣以提高其稳定性、胶凝性. 在对钢渣、高炉渣进行化学成分和矿物组成分析的基础上,对高炉渣改性钢渣的可能性进行了热力学计算,结果表明高炉渣中的SiO2与钢渣中f-CaO反应,生成胶凝相,同时降低了钢渣中的f-CaO含量. 本文通过研究热态高炉渣改性钢渣,结合X射线衍射、拉曼光谱、扫描电镜及能谱分析等研究方法,对改性钢渣的矿物成分、f-CaO含量、黏度变化等进行了分析. 研究发现随着热态高炉渣配比量的增加,改性渣黏度缓慢增加,改性钢渣中f-CaO、RO相含量降低,改性渣的胶凝性能提高. 在1550℃下,钢渣中添加10%高炉渣时,改性渣中2CaO·SiO2(C2S)、3CaO·SiO2(C3S)含量显著提高,f-CaO质量分数降至1.64%,稳定性大大提高,符合建材化使用要求. 此外,进一步使用焦炭还原改性渣中的铁,轻松实现了渣铁分离,提高改性渣的易磨性

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径