FeO^＋(^6Σ^＋)催化CO还原N2O的理论研究

在B3LYP/6-311+G(2d)//B3LYP/6-31G(d)计算水平下,考察了FeO+(6Σ+)分子如何催化CO还原N2O微观机理.计算结果表明,FeO+(6Σ+)是一种有效的催化剂,其可从N2O中夺取一个O原子,然后再传递给CO,完成整个氧转移过程.结果发现,反应中可能生成各种过氧[Fe(O2)+]或双端氧(OFeO+)物种,其中前者比较稳定,后者更活泼.

FeO^+催化N_2O与CO反应的密度泛函理论研究

本文采用密度泛函理论DFT-B3LYP方法6-311+G(2d)的基组,计算研究了气相中六重态和四重态FeO+离子催化N2O和CO生成N2和CO2反应的微观机理,通过计算两种重态金属离子亲氧性(OA),从热力学方面说明了主题反应的可行性.分析反应过程的热力学性质和动力学因素得到FeO+与N2O复合生成反应复合物,之后继续与CO复合成中间体是能量有利反应路径,所得结果与实验观测相符.

基于分子动力学研究纳米孔洞对多晶FeO/Fe中FeO断裂的影响

孔洞缺陷是影响表面氧化皮断裂失效的重要因素.本文结合分子动力学软件Lammps和Atomsk软件建立了半径相同位置不同(模型1)和孔洞位置相同半径不同(模型2)两种模型,为了探究两者对FeO/Fe多晶模型拉伸失效的影响,文章从抗拉强度、断裂韧性、中心对称参数(CSP)三方面进行了分析,模拟结果表明:1.当孔洞位于晶界和三叉点时,模型1和2的抗拉强度随着孔洞半径的增大而减小,断裂韧性在抗拉强度降低的同时增强.2.孔洞位于晶内时,模型2的抗拉强度呈现“先下降-后上升-再下降”的变化趋势,断裂韧性整体降低;模型1既增强了模型的抗拉强度,又降低了断裂韧性.3.裂纹扩展受孔洞半径影响较大,半径达到1 nm以上时,模型2的裂纹扩展速度加快,模型1的裂纹扩展速度减慢.本研究为进一步认识氧化皮的断裂过程提供了帮助.

基于知识与AW-ESN融合的烧结过程FeO含量预测

氧化亚铁(FeO)含量是衡量烧结矿强度和还原性的重要指标,烧结过程FeO含量的实时准确预测对于提升烧结质量、优化烧结工艺具有重要意义.然而烧结过程热状态参数缺失、过程参数波动频繁给FeO含量的高精度预测带来巨大的挑战,为此,提出一种基于知识与变权重回声状态网络融合(Fusion of data-knowledge and adaptive weight echo state network, DK-AWESN)的烧结过程FeO含量预测方法.首先,针对烧结过程热状态参数缺失的问题,建立烧结料层最高温度分布模型,实现基于料层温度分布特征的FeO含量等级划分;其次,针对烧结过程参数波动频繁的问题,提出基于核函数高维映射的多尺度数据配准方法,有效抑制离群点的影响,提升建模数据的质量;最后,针对烧结过程数据驱动模型缺乏机理认知致使模型预测精度不高的问题,将过程数据中提取得到的FeO含量等级知识与AW-ESN (Adaptive weight echo state network)结合,建立DK-AWESN模型,有效提升复杂工况下FeO含量的预测精度.现场工业数据试验表明,所提方法能实时准确地预测烧结过程FeO含量,为烧结过程的智能化调控提供实时有效的FeO含量反馈信息.

基于机器视觉的烧结矿FeO含量在线感知

烧结矿FeO的含量是烧结生产的一项综合性指标,影响它的因素较多而且各因素间呈现一种非线性关系,导致对FeO含量的预测难度较大。针对烧结矿FeO含量难以预测的问题,本文提出一种基于机器视觉技术实现烧结矿FeO含量在线感知的系统。该系统通过在烧结台车机尾安装红外热成像设备来获取烧结断面的热成像图片信息并对图片信息特征进行提取和分析,提取的机尾断面图像特征作为Darknet-19算法的输入参数,建立基于改进的Darknet-19算法的烧结矿FeO含量预测模型,实现对烧结矿FeO含量的实时预测。现场实际使用表明,烧结矿FeO含量预测模型的预测值与实际值偏差±0.5时,准确率在82.5%,对稳定和优化烧结生产过程控制有积极作用。

高钙造纸废水中添加FeO提高厌氧颗粒污泥产甲烷能力的研究

本研究向高钙造纸废水中添加FeO,通过分析厌氧反应器中的甲烷累积产量、甲烷最大生成速率和厌氧颗粒污泥中的胞外聚合物组分(蛋白质、多糖和腐殖质)含量变化以及微生物群落变化,探讨了FeO对造纸废水厌氧消化的影响。结果表明,添加FeO对甲烷的产生有促进作用。在模拟高钙造纸废水中,与对照组相比,当FeO的添加量为1 g/L时,甲烷累积产量增加了59.4%;当FeO的添加量为15 g/L时,甲烷累积产量增加了82.3%。分别在实际造纸废水A和B中添加FeO,最多可使甲烷累积产量提高52.0%和85.4%。FeO可导致胞外聚合物组分含量提高,促进微生物的生长代谢。添加FeO改变了微生物群落组成,微生物群落多样性有很明显的提高,增强了厌氧消化反应的稳定性。因此,添加FeO有助于提高厌氧消化产甲烷能力,可以更加高效地处理高钙造纸废水。

ε-Fe_(2)O_(3)/FeO界面结构与相变机理研究

本文利用脉冲激光沉积技术在SrTiO_(3)(111)衬底上生长了ε-Fe_(2)O_(3)薄膜,并应用高分辨X射线衍射(HRXRD)、X射线光电子能谱(XPS)和透射电子显微镜(TEM)对薄膜的显微结构进行了系统表征。XRD和XPS的研究结果表明ε-Fe_(2)O_(3)(001)薄膜在SrTiO_(3)(111)衬底上外延生长,薄膜中Fe离子为+3价。TEM的结果表明,在TEM样品制备过程中,由于高能Ar离子束轰击,ε-Fe_(2)O_(3)/SrTiO_(3)界面上容易发生相变形成FeO。ε-Fe_(2)O_(3)/FeO/SrTiO_(3)的外延关系为ε-Fe_(2)O_(3)(001)[110]//FeO(111)[112]//SrTiO_(3)(111)[112]。基于ε-Fe_(2)O_(3)/FeO界面结构与取向关系,分析了离子束辐照诱导ε-Fe_(2)O_(3)→FeO相变的微观机制。

FeO@C/MAX复合材料的制备及电化学动力学性能

将α-Fe_(2)O_(3)@C与钛粉和铝粉一同进行高温煅烧,制备了Fe O@C/MAX(FCM)复合材料。通过XRD、SEM、TEM表征了FCM复合材料在不同Ti/C与Al/C物质的量比下的结构、组成及形貌变化,采用电化学动力学分析方法定量计算了FCM复合材料的赝电容占比,推测可能的电荷储存机理。结果表明,随着Ti/C与Al/C物质的量比的增大,FCM复合材料中MAX相(Ti_(2)Al C和Ti_(3)Al C_(2))的含量随之变化,而α-Fe_(2)O_(3)转变为不稳定的Fe O。当n(Ti)∶n(Al)∶n(C)=3∶1∶2时,制得的FCM-312样品在1 m V/s扫描速率下的比电容最大,为125.09 F/g,约为α-Fe_(2)O_(3)@C的4.76倍。FCM复合材料中部分MAX相在电化学过程中发生氧化还原反应,为离子间电子快速输运提供了条件,增加了FCM复合材料的赝电容占比。其中,FCM-312样品在10 m V/s扫描速率下的赝电容占比为22.12%。

基于TCN-DenseNet的烧结矿FeO含量预测

烧结矿FeO含量是烧结工序的一项重要质量和能耗指标,也对高炉冶炼有直接影响。针对目前化学检测法检测烧结矿FeO含量时存在较长时间滞后的现状,本文提出了一种时域卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)与密集连接卷积神经网络(Densely Connected Convolutional Network,DenseNet)混合的烧结矿FeO含量预测方法。首先采用TCN建立烧结矿FeO含量的时间序列预测模型,同时采集烧结机尾断面红外图像,采用DenseNet建立烧结矿FeO预测模型,通过自适应加权平均方法将两者的输出结果进行整合,获得最终的烧结矿FeO含量预测值。针对烧结矿层断面红外图像的特征,对DenseNet进行了添加注意力层、修改卷积块结构,并修改了浅层卷积层大小和步长等改进措施。在国内某钢铁公司的大型烧结机的实际生产数据上对模型进行了验证,经过数据处理、模型参数优化等操作后,本文所提的TCN-DenseNet混合模型的烧结矿FeO含量预测在测试集绝对误差±0.4%以内命中率可达94.34%,均方根误差为0.21,优于单独使用TCN或者DenseNet进行建模时的预测效果。该方法对提高烧结矿FeO含量预测的准确性和稳定性效果显著,可以为烧结现场的生产操作提供数据支撑。

烧结料面裂缝产生原因及其与点火温度的关系

为保证烧结矿具有良好的冶金性能,同时提高料层透气性,本文通过分析料面裂缝的形状、长度和生长规律,研究裂缝产生的原因及其与点火温度之间的关系,采用光学显微镜查看裂缝处烧结矿的微观组织,并对裂缝处烧结矿进行力学分析。结果表明:在一定范围内,随着点火温度的升高,裂缝条数呈增加趋势,当点火温度大于1150℃时,裂缝条数反而呈减少趋势;随着点火温度的升高,裂缝产生的位置逐渐后移,即点火温度越高,裂缝的产生时间越晚;随着点火温度的升高,烧结矿中FeO质量分数呈下降趋势,但当温度超过1150℃后,烧结矿中FeO质量分数反而呈上升趋势;裂缝处烧结矿内有大量针状铁酸钙,存在适当的晶间裂缝和孔洞,且赤铁矿含量适中,质量优于内部的烧结矿;裂缝的产生能改善料层内部空气流通,增加料层透气性,进而改善烧结矿质量。理论计算结果表明,固熔物的斥力大于引力(F引<F斥),且固相物强度小于液相表面张力(ξ<ε竖)是裂缝产生的必要条件。本文研究成果可为改善实际烧结生产提供理论依据。

氧化铜精矿熔炼过程中铜、钴、铁的还原行为

针对刚果金含钴氧化铜精矿采用铁橄榄石渣型进行了焦炭还原熔炼,考察了m(CaO)/m(SiO_(2)),m(FeO)/m(SiO_(2))和焦比等对铜、钴还原率的影响.对铜、钴、铁和硅氧化物的还原顺序和还原条件进行了热力学分析,借助金属氧化物还原热力学模型与焦炭气化动力学对铜、钴、铁氧化物的还原进程进行了量化分析.研究结果表明,氧化铜精矿中金属铜、钴、铁的还原分为前期的竞争性快速还原期和后期的铜、钴慢速还原期,在慢速还原期已经还原的金属铁还会发生再氧化;金属铁前期大量的竞争性还原和后期的再氧化会降低铜、钴、铁的还原率和焦炭的有效利用率.揭示了粗铜表面铁合金层的形成机制.

沙钢5800 m^(3)高炉所用烧结矿FeO含量研究

这是一篇冶金工程领域的文章。为给烧结矿FeO成分控制、质量优化提供理论依据,考查了沙钢5800 m^(3)高炉所用烧结矿转鼓强度、低温还原粉化、中温还原性等冶金性能,并通过统计数据分析探究了FeO含量对烧结矿冶金性能的影响以及影响FeO含量的因素,结果表明:基于沙钢现行原料质量、配矿结构以及工艺操作条件下:FeO含量增加可提升烧结矿转鼓指数、RDI+3.15及RI,当RI大于85%时,FeO含量才成为制约RI因素,FeO含量适宜值为9.5%左右;R、SiO_(2)含量、精粉及燃料配比增加会导致FeO含量升高,提升MgO含量,负压会造成FeO含量下降;数据分析表明:控制R为1.9,SiO_(2)、MgO含量分别为5.2%、1.8%左右,精粉配比在11%以内,燃料配比在4.5%~5%之间,负压为16 KPa以内,可使烧结矿FeO含量均值维持在9.5%左右,对应转鼓指数均值为80%左右,RDI+3.15、RI均值分别为75%、80%以上。

转炉终渣FeO含量的控制研究

研究了影响转炉终渣FeO含量的因素,主要从吹炼末期矿石加入量、停吹碳含量、停吹游离氧、炉渣碱度、渣中MgO含量以及钢包磷含量来探索渣中FeO含量的控制方法。研究结果表明,吹炼末期矿石加入量与渣中FeO含量增量呈正相关关系,停吹氧含量与渣中FeO活度成正比例关系,停吹碳含量与渣中FeO活度成反比例关系,渣中碱度与渣中FeO含量呈正相关关系,渣中MgO含量与渣中FeO呈负相关关系。为了控制渣中w(FeO)小于18%,后期将矿石加入量控制在1000 kg以内,停吹w(C)大于0.045%,游离w(O)小于0.060%,渣中w(MgO)控制在8.0%~12.0%,渣中碱度控制在2.8~4.0,对于钢中w(P)上限0.012%以下的钢种,碱度控制在4.0~5.0。

湘钢120 t转炉终渣黏度控制实践

在低FeO、低温出钢条件下,湘钢120 t转炉终渣化不透,针对此情况,通过对当前条件下终渣MgO饱和溶解度进行计算,尝试降低渣中MgO含量,采取减少物料加入量、适当提高出钢温度、调整加料方式和氧枪枪位等控制措施,不仅促进钢渣分离,降低了钢铁料消耗,而且使磷内控合格率有所提升,达到了提升溅渣护炉效果、稳定炉况的目的。

FeO基氨合成催化剂

研究了高压下熔铁氨合成催化剂原始组成中FeO含量对催化剂性能的影响,发现在熔铁催化剂中,具有维氏体(W(?)stite,Fe_(1-x)O,0.04≤x≤0.10)相结构的氧化亚铁基氨合成催化剂具有最高活性,否定了磁铁矿(Fe_3O_4)相还原得到的催化剂具有最高活性的经典结论.实验结果表明,FeO基催化剂是目前工业上活性最高、活性温度最低、还原速度最快的一种低温低压新型氨合成催化剂.

西藏蛇绿岩的超高压矿物:FeO、Fe、FeSi、Si和SiO_2组合及其地球动力学意义

在西藏雅鲁藏布江蛇绿岩带的东段 ,出露罗布莎蛇绿岩块和豆荚状铬铁矿床。从豆荚状铬铁矿石中查明 6 0～ 70种伴生矿物 ,其中包含FeO、Fe、FeSi、Si和SiO2 组合。根据超高压 高温实验 ,该组合应形成于地球外核与下地幔之间的D″层 ,是地球外核的液态铁与镁硅酸盐钙钛矿 (MgSiO3 )相互化学反应的产物。西藏该超高压矿物组合揭示了蛇绿岩地幔活动可能深达地球外核。罗布莎蛇绿岩的该矿物组合可能是地幔 外地核之间的产物 ,或者是被对流作用 ,亦或是被起源于D″层的地幔柱活动带到上地幔的。铬铁矿在地幔中结晶 。

Pu在铁及铁氧化物上的吸附行为研究

为了解放射性核素在可能作为高放废物固化体包装容器材料及其腐蚀产物上的吸附行为,研究了包装容器材料的主要组分铁及铁的腐蚀产物FeO,Fe2O3,Fe3O4对Pu的吸附行为,探讨了水相pH值(1.0~10.0),CO32-离子浓度(4.0 mmol/L^0.1 mol/L)等因素对吸附的影响。实验结果表明,Pu在铁及其氧化物上的吸附能力随水相pH值增大而增大;实验环境中氧浓度变化对Pu在铁及其氧化物上的吸附影响较小;CO32-浓度增大不利于Pu的吸附。

西藏蛇绿岩豆荚状铬铁矿中简单氧化物矿物组合及其超高压成因

最近在西藏罗布莎蛇绿岩豆荚状铬铁矿中，发现包括金刚石、柯石英和某些简单氧化物，诸如SiO2、MgO、Fe2O2、Cr2O2、A12O2以及（Si，Ti）02等组成的矿物群。这些矿物是非常复杂的由70~80种矿物组成的地幔矿物群的一部分。这充分证实在地幔中存在简单氧化物。高压一高温相平衡实验表明，硅酸盐矿物在下地幔条件才可分解成FeO、MgO和SiO2等简单氧化物（＞670km）。因此有理由认为罗布莎简单氧化物可能来自下地幔深部。

应用精英反向学习的混合烟花爆炸优化算法

针对烟花爆炸优化(FEO)算法容易早熟、解精度低的弱点,提出了一种精英反向学习(OBL)的解空间搜索策略。在每次迭代过程中均对当前最佳个体执行反向学习,生成其动态搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。为了保持种群的多样性,计算种群内个体对当前最佳个体的突跳概率,并依据此概率值采用轮盘赌机制选择进入子种群的个体。通过在5组标准测试函数的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度,适合求解高维的数值优化问题。

β-FeO(OH)对水中砷的吸附作用

采用FeCl3强迫水解法制备的β-FeO（OH）作为吸附材料，研究了其对水体中微量As（V）的去除效果，探讨了影响As（V）吸附的因素（如pH、离子强度、干扰离子影响）及β-FeO（OH）吸附砷的动力学参数．结果表明，β-FeO（OH）能够在较宽的酸性范围（pH3．5～7．0）有效吸附砷，其吸附等温线能够用Langrnuir吸附模型很好地描述，最大静态吸附容量为23．42mg．g^-1吸附速度较快，4h可达到吸附平衡，吸附动力学符合Lagergren二级速度方程．除PO4^3-外，常见阴离子不影响砷的吸附，并且β-FeO（OH）对As（V）的吸附随离子强度的增大而增大．同时对β-FeO（OH）吸附砷机理进行了探讨，预测了β-FeO（OH）对As（V）的吸附是静电非专性吸附及配位络合专性吸附作用的共同结果．