高密度聚乙烯/铅硼复合材料屏蔽性能和力学性能研究

研究了高密度聚乙烯/铅硼复合材料的屏蔽性能和力学性能，通过屏蔽仿真比较了密度及碳化硼（B4C）含量对屏蔽性能的影响，通过试验比较了B4C含量对屏蔽性能、弯曲强度及冲击强度的影响。仿真结果表明,随聚乙烯/铅硼复合材料密度升高，快中子屏蔽性能下降，热中子屏蔽性能和γ屏蔽性能提高；保持聚乙烯/铅硼复合材料密度不变，随B4C含量的提高，中子屏蔽性能提高而γ屏蔽性能下降;实验数据表明,随B4C含量的升高，高密度聚乙烯/铅硼材料的快中子屏蔽性能、热中子屏蔽性能升高，γ屏蔽系数下降，冲击强度和弯曲强度下降明显，屏蔽性能测试结果和仿真结果规律性相符；综合仿真结果和实验数据表明，含B4C 2 %左右的高密度聚乙烯/铅硼复合材料同时具有较好的屏蔽性能和力学性能。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

碳基采暖电热材料研究进展

近几年,由于节能与环保的需求,电取暖的方式得到大力的推广,电热材料的研究与应用受到人们广泛的重视。非金属碳基电热材料是新型的节能型电热采暖材料,本文重点对影响非金属碳基电热材料中的炭黑基电热材料、碳纤维基电热材料、碳晶电热材料电热性能的因素及相关应用进行了综述。     

磺酸基改性聚丙烯酸类增稠剂的性能研究

混凝土增稠剂作为一种混凝土外加剂,可以提高混凝土的工作稳定性,改善混凝土的离析、泌水等问题.利用磺酸基对聚丙烯酸(PAA)类增稠剂进行改性,制备出一种增稠效果优良的增稠剂.利用红外光谱分析仪(FTIR)表征了聚合物结构与成分,研究了改性PAA对水泥浆体流变性能的影响,并通过TOC(总有机碳吸附)、Zeta电位、电导率、DLS(动态光散射)等手段分析了聚合物在水泥颗粒表面的吸附行为以及聚合物在水泥孔溶液中的构象,并据此提出改性PAA的作用机理.结果表明:磺酸基改性PAA会增加掺入聚羧酸减水剂(PCE)浆体的塑性粘度,降低浆体流动度,且磺酸基改性PAA会增大液相中的聚合物构象粒径,有利于增大浆体粘度,另外,长链状的磺酸基改性PAA会提供桥接作用增大水泥颗粒之间的相互作用,增大水泥浆体的塑性粘度.     

超深溜井爆破一次成井技术实践

为解决溜井掘进效率低、安全性差等问题，以柿竹园多金属矿掘进出矿溜井为例，提出了爆破一次成井技术，根据矿山具体爆破条件，设计了布孔参数、装药结构和起爆顺序等。实践表明，爆破一次成井技术施工天井效果良好，溜井贯穿上下2个分段，与设计相符，相较于普通法施工天井，节约成本30.7%，节约时间58.3%，经济效益显著，施工周期短，且安全性好，值得在其他类似矿山推广应用。     

卡尔费休法测定液态氯乙烯中水含量的研究

采用卡尔费休法测定了液态氯乙烯单体中的水含量。试验确定了采样工具、样品的预处理方式及选用溶剂的最优方案,并进行了精密度与准确度的验证。结果表明卡尔费休法测定液态氯乙烯单体中的水含量准确、快速,可以用来准确、及时地指导生产。     

石墨烯热电器件栅控特性研究

为了获得一种稳定可控的能源，提出一种栅控石墨烯热电器件。通过对石墨烯通道的载流子输运机理的分析，获得了温度和栅压对通道电阻的影响。依据半经典Mott公式推导了石墨烯塞贝克系数的表达式，同时给出了石墨烯的电导率和热导率模型。最后通过有限元分析(FEA)建模获得不同栅压条件下的器件温度，当栅极电压V_B=0 V时，石墨烯热电器件热端和冷端温度差为30 K；当V_B=6 V时，最大温差达到50 K；当V_B=30 V时，最小温差只有10 K。结果表明，栅压对热电器件的性能有明显的调控性。该研究可为石墨烯热电器件的设计提供理论参考。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

Development of structurally modified OER catalysts with enhanced performance and longevity for PEM-based electrolytic air dehumidification

PEM-based electrolytic air dehumidification is innovative in dehumidification that requires high precision and small space due to its high efficiency, compactness, and cleanness. However, the system dehumidification performance and durability are limited by using commercial Anatase-IrO₂ catalysts. In this study, two types of structurally modified OER catalyst materials, ATO-IrO₂ and ND-MnO₂-IrO₂, are developed to improve the performance of the system. System experiments showed that, compared to the commercial catalysts, the use of ATO-IrO₂ and ND-MnO₂-IrO₂ as the anode catalyst can improve the dehumidification performance by 45% and 20%, respectively. Furthermore, in 50-h accelerated aging tests, the attenuation rates of the ATO-IrO₂ and ND-MnO₂-IrO₂ systems are 3% and 8% respectively, which are far lower than the 35% attenuation of commercial catalyst. The results indicate that, as catalysts with a classic core-shell structure, ATO-IrO₂ and ND-MnO₂-IrO₂ still have a significant impact on improving the performance of the electrolytic dehumidification systems.     

加快能源工业用钢开发支撑国家能源战略实施——武钢发展战略的思考

能源给人类带来光明,能源给社会进步提供了动力,尤其是进入21世纪以来,能源的可持续发展己成为直接影响世界经济社会可持续发展的决定性因素之一。中国政府高瞻远瞩地提出到2020年要实现国民经济翻两番和建设节约型社会的目标,描绘了支撑这一发展目标的十分宏伟的能源发展战略,使人振奋,也对我国钢铁产业的发展提出了更高的要求,作为长期以来与我国