共沉淀法制备纳米镁铬尖晶石粉体

镁铬尖晶石具有较高的熔点而被广泛应用于耐火材料中。而常规镁铬尖晶石粉体因烧结温度较高，铬蒸发而使得耐火材料的致密度难以提高。为改善镁铬耐火材料的烧结性能，进行了纳米镁铬尖晶石粉体的研究：以Cr(NO3)3，Mg(NO3)2，PEG-400和CO(NH2)2为原料，采用共沉淀法获得了铬酸镁纳米粉(nc2o3：nMgo=1：1)的前驱体，经过超临界流体干燥(SCFD)制备出镁铬二元纳米气凝胶，经600℃煅烧后获得了纳米级立方相镁铬尖晶石粉体。经XRD，DSC-TG，BET和透射电镜分析，结果表明：前驱体纳米粉的比表面积为350～780m^2／g，平均粒径为1～2nm，煅烧后的纳米粉的比表面积为36～65m^2／g，平均粒径为5～10nm。     

纳米Cr2 O3 粉体的制备及烧结试验

以工业级氯化铬、碳酸铵为原料,采用直接沉淀-常规干燥工艺制备出Cr(OH)3粉,并在200～600℃进行了煅烧试验,结果表明,Cr(OH)3粉在500～600℃煅烧后可转变成粒径在10～50nm之间、结晶较好、结构疏松的纳米Cr2O3粉。然后采用600℃煅烧后得到的纳米Cr2O3粉为原料,以100MPa的压力压制成20mm×15mm的试样,分别在1000℃、1100℃、1200℃、1300℃、1400℃和1500℃保温3h进行烧结试验,结果表明:试样在1000～1200℃煅烧后相对密度增大,但1200℃以后,煅烧后试样的相对密度反而下降;随着煅烧温度的提高,烧后试样中的Cr2O3微粒逐渐长大,且烧结体内部形成了内部中空的桥架结构。分析认为,由于纳米粉体内的团聚体存在大量的封闭大气孔,导致试样内部形成了桥架结构,影响了试样相对密度的增加。     

溶胶浸渍对镁铬砖性能的影响

采用化学法制备出的Cr(OH)_3溶胶和Mg(OH)_2-Cr(OH)_3混合溶胶分别对炼铜炉用镁铬砖进行真空浸渍。透射电子显微镜(TEM)观察发现,两种溶胶中的粒子分散均匀,均呈球形或近球形,平均粒径在50nm左右。对浸渍前后试样的理化性能和孔隙率进行了分析,结果表明:经两种溶胶浸渍后,试样的Cr_2O_3含量增加,耐压强度和体积密度略有升高,显气孔率显著下降;试样的体积中位径由浸渍前的17.45μm分别下降至浸渍后的9.56μm和12.24μm,孔径>12μm的气孔的数量由浸渍前的88.47%分别下降至浸渍后的40.65%和58.92%。SEM和EDS分析显示:两种溶胶浸渍后的试样经110℃处理后,通过镁铬砖的气孔进入并附着在气孔内壁上的纳米级的溶胶粒子均长大;而经1550℃处理后,这些粒子构成了试样的一部分。抗侵蚀试验结果表明,浸渍后试样抗炼铜转炉渣的侵蚀性比浸渍前试样的好。     

α-Al2O3微粉和水泥对刚玉质自流浇注料性能的影响

研究了α-Al2O3微粉和纯铝酸钙水泥的加入量对刚玉质自流浇注料性能的影响.结果表明α-Al2O3微粉和水泥的加入量分别为6%和4%(质量分数,下同)时,基质料泥浆具有较低的粘度,可获得低加水量(4.5%)、高流动度(105%)、性能良好的刚玉质自流浇注料.     

埋弧化渣剂在涟钢LF精炼的应用实践

涟钢210转炉厂目前使用精炼加废钢的工艺,在精炼初期因渣稠化导致电极埋弧效果差,送电效率低、精炼时间延长、钢包耐材寿命降低等问题.废钢的带入同时引起电极与废钢之间产生互通电流,生产区噪音污染严重,容易发生石墨电极断裂现象.为解决和改善上述问题,联合涟钢210转炉厂品种开发室进行了埋弧化渣实验研究,确定了埋弧化渣剂的组成范围.在工业应用中,通过调整加入量和操作制度获得了最佳应用方案.在涟钢的工业试验结果显示:埋弧化渣剂发泡埋弧效果良好,与原工艺对比,加入埋弧化渣剂后精炼时间缩短、电耗与铝耗下降,整个精炼过程脱硫率稳定,埋弧化渣剂有效降低了生产成本.     

瞬间燃烧法制备纳米氧化铬

以Cr(NO3)3·9H2O、CO(NH2)2和PEG400为原料,利用沉淀法制备了纳米氧化铬的前驱体,然后采用瞬间燃烧法获得了纳米氧化铬.经BET、XRD和透射电镜形貌分析,该纳米粉的比表面积在16 m2/g～44 m2/g,粒径为70 nm～100nm.与采用超临界干燥(SCFD)制备的纳米氧化铬相比,该方法成本低、易实现工业化,利用该方法制备的纳米氧化铬粉适合在高铬耐火材料中的应用.     

基于局部抽象凸支撑面的多模态优化算法

在基本进化算法框架下,结合抽象凸理论,提出一种基于局部抽象凸支撑面的多模态优化算法.首先,采用模型变换方法将原优化问题转变为单位单纯形约束条件下的严格递增射线凸松弛问题;其次,针对新生成个体的邻域信息构建局部抽象凸支撑面,并利用局部下界知识动态识别种群模态,从而减少替换误差,避免出现早熟现象;最后,借助支撑面下降方向进一步实现模态内部的局部增强过程.数值研究表明,针对给定的绝大部分测试问题,提出的算法在精度和可靠性指标方面均优于文中给出的其他算法.     

一种新的蛋白质结构预测多模态优化算法

针对现阶段药物设计中对于蛋白质结构多模态的需求,提出了一种基于排挤差分进化策略的多模态优化算法.为了降低蛋白质构象空间求解的复杂度,算法采用能量极小化过程,有效缩小了可行域的搜索空间;同时,为了有效地平衡多模态优化问题的局部收敛性和模态多样性,在排挤差分进化算法的框架下,在保证算法收敛速度的前提下,算法采用空间局部性原理,同时随机选取不同交叉策略的集结思想又有效改善了种群的多样性.以脑啡肽为例,算法不仅得到了其全局最稳定结构,还获得了一系列局部最优结构.