最近25万年亚洲粉尘与北太平洋古生产力和大气CO2变化的联系

在黄土高原灵台剖面采集了近700个黄土、古土壤样品,采用铝通量法重建了粉尘及其携带的主要营养元素Fe,Si和P的通量变化历史.结果表明,过去25万年粉尘及3种元素通量在冰期～间冰期尺度上具有明显的波动,其高值均出现在OIS(氧同位素)2,4,6的冰期阶段,低值出现在OIS 5和7间的冰期阶段.已有研究表明,风成粉尘沉降到开阔海域时可以刺激海洋浮游生物"生物泵"的运行而促进浮游生物的初级生产力,进而吸收大气中的CO2进入海洋并固定起来.过去两个冰期旋回亚洲粉尘及其营养元素通量与北太平洋古生产力和全球大气CO2变化的高度一致性,表明了源自亚洲的粉尘可能通过生物地球化学循环促进北太平洋海洋生产力的增加而降低全球大气CO2.基于末次盛冰期(LGM)南北半球粉尘和大气CO2变化的对比,初步估算亚洲粉尘对全球大气CO2变化的贡献为4×10-6～9×10-6,占到了全球因粉尘增加而引起CO2降低(3×10-5)的1/4.     

加古川烧结厂的高产技术

一、前言神户钢铁公司加古川烧结厂有两台球团烧结机和一台带式烧结机。球团矿在高炉炉料中占很大比例。在完成了旨在改善烧结球团矿质量的研究后,该厂大力开发提高烧结矿产量的生产技术,以便使生产能力有限的设备获得最高产量。结果,1985年12月烧结矿的利用系数达到世界最高水平,为2.2吨/米~2·时,而投产时只有1.5吨/米~2·时。下面就该厂采用的高产技术作一介绍。二、提高生产能力的技术改造表1给出了加古川烧结厂的主要参数。该厂的带式烧结机于1972年10月投产,而后进行了许多旨在改善生产能力的工作,重点放在改善烧结料层的透气性、提高焦炭的燃烧速度和烧结速度等方面,其中效果最佳的改造项目如下。为了提高烧结料层的透气性,增大了混合料的平均粒度,以降低返矿率甚至消除返矿;同时对需烧结成成球粒子的不纯矿石也增大了粒度并且优化了混合料的粒度,添加     

诺曼底冶金公司烧结矿的还原性和高炉生产

一、绪言多年来,由于经济的缘故,法国诺曼底冶金公司的高炉原料,除用一般矿石外,还采用了本地的高硅矿石及超高碱度的烧结矿(CaO/SiO_2>4)。通过法国钢铁工业研究所对烧结矿还原性的研究,以及在诺曼底公司进行的还原性试验,该公司改变了高炉的炉     

单晶铜键合丝制备过程中的断线研究

利用扫描电镜、X射线能谱仪对单晶铜线材拉制超微细键合丝的断口形貌、成分进行研究,分析单晶铜线材拉制过程中的断线类型及其影响因素.结果表明:单晶铜键合丝拉制过程中的断线主要由于单晶铜线材中高质量分数的O、S等气体元素形成氧化物偏聚,高质量分数的有害杂质元素(Al、Ca、Si等)及其形成的金属间化合物,内部缺陷(微小气孔、微小气孔及其杂质、组织不均匀等)引起的孔洞或局部应力集中造成;单晶铜线材的表面缺陷(起皮、毛刺、擦伤等)及其微小的氧化物夹杂对拉制过程中的突发性断线有决定性影响;同时由于单晶铜加工硬化现象明显,拉制过程中拉伸张力控制不当及其骤然变化引起线材的局部应力变化造成拉制过程中的断线.     

木材胶接用三聚氰胺改性脲醛树脂胶黏剂性能研究

针对实际应用,以=三聚氰胺作为改性剂对脲醛树脂进行共聚和共混改性.在不同固化体系下,采用不同摩尔比低毒脲醛树脂分别与三聚氰胺混合,对混合比例变化对胶合强度和甲醛释放量的影响进行了具体研究.结果表明:固化体系不同,胶接强度也不相同.随着摩尔比的升高,胶接强度提高,甲醛释放量亦相应提高.用三聚氰胺改性的脲醛树脂的胶接强度与甲醛释放量均优于纯脲醛树脂.混合胶液中随三聚氰胺比例减少,胶接性能有所下降,甲醛释放量变化逐渐趋于平稳.     

选煤厂生产系统研究

随着矿井产能的稳步提升,选煤厂小时处理能力不能满足矿井的生产需要,为适应矿井产量提升的形势,选煤厂需要针对影响生产能力的各环节采取针对性的优化措施,消除生产能力的"瓶颈"环节,确保选煤厂的生产能力能够满足矿井产量提升的要求,为矿井的高产高效打下坚实的基础。     

本煤层聚氨酯-预注浆-高压注浆封孔测压技术

煤层瓦斯压力测定是煤矿瓦斯防治基础工作之一,其理想的测定条件是穿层钻孔穿透岩层测压,但在井下实际工作中存在测压地点不具备施工穿层钻孔的条件,这就需要采用本煤层顺层钻孔测压技术。由于煤的松软、易破碎、多裂隙等特性,顺层钻孔封孔难度大,现有的测压方法并不适用于本煤层顺层钻孔测压。因此,提出了聚氨酯-预注浆-高压注浆封孔测压方法,并在白羊岭煤矿进行了现场实验,取得了较好的效果。     

对传统盐析法盐硝联产工艺的新探讨

通过对硫酸钠型卤水为原料的传统真空制盐工艺应用研究,在结合我国引进并消化的热法盐硝联产技术的成熟应用及理念的基础上,提出采用传统的热法盐析法工艺与传统的真空制盐工艺有机结合、简易可行的盐硝联产工艺。     

基于近红外的松子蛋白质品质分类处理

为了探索松子基于近红外光谱的无损品质分类。建立松子蛋白质品质的分类数学模型。采用近红外测量获取松子光谱数据,运用SMO-SVM、Pegasos-SVM与LS-SVM方法建立松子蛋白质分类相关性模型,并对相应验证集上的数据进行预测验证。实验结果表明支持向量机精准率略高,但耗费时间比LS-SVM与Pegasos-SVM多。研究中所建模型均能达到一定程度上的良好分类,精准度均达到80%以上,可有效实现依据近红外光谱数据预测松子蛋白质含量等级的目的。此模型对于其他干果类食品的等级品质分类具有一定的实践指导意义与应用价值。