激光诱导击穿光谱法对钢中夹杂物类型的表征

激光诱导击穿光谱( LIBS)不仅可以对材料整体成分进行分析,还可进行微区及成分分布分析。本实验采用激光诱导击穿光谱对两牌号钢铁样品进行扫描分析,尝试对34CrNiMo6钢中的MnS夹杂物和重轨钢中的Si-Al-Ca-Mg复合夹杂物进行表征。结果表明,34CrNiMo6钢中元素信号的二维强度分布及元素通道合成后,个别位置Mn及S两元素的信号强度同时异常高,可确定试样中存在较多MnS夹杂物;重轨钢中元素的二维强度分布及元素通道合成后,个别位置Si、Ca、Mg及Al元素的信号同时异常高,可确定试样中存在Si-Al-Ca-Mg复合夹杂物。采用扫描电子显微镜/能谱法( SEM/EDS)对上述样品中夹杂物的对比分析结果表明,两种方法对夹杂物类型的判定结果一致。     

线粒体病的母系遗传

本文综述了线粒体病的特点,并对线粒体病的母系遗传方式进行了分析。     

激光诱导击穿光谱法对钢铁偏析样品的分析

经典判断钢铁样品是否存在偏析带方法有金相显微及硫印方法,其缺点在于分析速度慢,且无法提供元素的含量分布信息。文中在最佳实验条件下,采用激光诱导击穿光谱(LIBS),在空间横向分辨率约为100 μm左右对两块钢铁中低合金板坯及均匀样品扫描分析,在建立校准曲线的基础上,将元素强度二维分布转化为含量二维分布。研究表明,编号为86#样品C,Si,Mn,P,S及Cu等元素存在明显的偏析,编号为174#样品C,Si,P,Ti等元素存在明显的偏析,并对偏析带的宽度进行估算,其偏析带的位置及宽度与金相显微分析方法相吻合。对均匀样品扫描分析,C,Si,Mn,P,S等元素均匀分布,不存在偏析带,通过元素强度或含量二维分布图可间接反映样品的均匀性。与传统的金相分析方法相比较,LIBS不仅可快速准确体现样品偏析带位置及宽度,而且还可同时提供元素含量分布(如C,Si,Mn,P,S等元素)等方面的信息。此方法可用于快速对钢铁样品是否存在偏析带及其宽度进行表怔,从而为钢铁冶炼工艺的改进提供理论依据。     

柱前衍生—反相高效液相色谱法测定钢铁及合金中铌

建立了反相液相色谱法测定钢铁及合金中铌的分析方法。采用HNO3 HF H2 SO4 溶解样品 ,用酒石酸络合铌 ,以 2 (5 溴 2 吡啶偶氮 ) 5 二乙基氨基酚为柱前衍生试剂 ,在C18柱上用甲醇 水 (体积比为 5 6∶4 4 )为流动相 ,其中含 0 .0 1mol·L- 1pH为 3.5的HOAc NaOAc缓冲液。在60 0nm处测定了铌的配合物 ,方法检出限为 1.5 μg·g- 1。应用此法直接测定了合金铸铁和中低合金钢样品中铌 ,其加标回收率为 96.8%～ 10 3.2 %     

农村包围城市革命道路理论形成的特点及现实启示

中国革命的胜利,得益于农村包围城市的正确革命道路。这一道路理论的形成过程中,中国共产党始终坚持以农村为重心,坚持独立自主,坚持同党内的"左"右倾机会主义进行不懈的斗争。农村包围城市革命道路理论形成过程中的这些特点,对于今天的社会主义现代化建设仍具有重大的现实启示。     

玉米茎尖培养研究(I) --胚状体和丛生芽发生的扫描电镜观察

扫描电镜观察结果显示,所用六个基因型的玉米茎尖分生组织在添加500mg/L水解溶蛋白和9.0～13.5μmol/L6～BA的改良MS培养基上培养四周,茎尖可产生由腋芽和不定芽组成的密集的丛生芽.在含有4.5μmol/L 6～BA和1.0～2.0μmoL/L 2.4-D的培养基上,茎尖分生组织产生"层状"伸展的愈伤组织.将愈伤组织转移到发育培养基上,愈伤组织表面可观察到大量的胚状体出现,胚状体继续发育成丛生芽.激素浓度和种类不同明显影响茎尖产生胚状体和丛生芽的数量,基因型不同的茎尖,其产生胚状体或丛生芽的能力也呈现出明显的差异.     

人类单基因遗传病的遗传方式

人类单基因病的遗传方式有常染色体显性遗传，常染色体隐性遗传；X伴性显性遗传，X伴性隐性遗传，Y伴性遗传；从性遗传和限性遗传等。本文详述了这几类遗传方式的特点，简要比较了各遗传方式的不同。     

基于GPRS的集中供热数据采集系统

针对集中供热系统数据采集的特点,应用GPRS技术,设计和实现了一种数据采集系统。GPRS（通用分组无线业务）是第二代通信系统向第三代移动通信系统平滑过度的主要方案,已日益广泛地应用于工业控制领域。介绍了系统的组成结构以及远程终端（RTU）、数据传输网络（GPRS）与数据中心（MCC）等模块的设计,分析了系统实现的关键技术和应用特点。实际运行情况表明,利用GPRS传输数据与传统的数据传输方式相比．利用GPRS传输数据与传统的数据传输方式相比,系统具有组网简单、运行成本低、永远在线、易于扩展和便于维护等优点。这种方法为行业应用中的数据传输提供了一个很好的选择。     

基于直方图的感兴趣区图像边缘检测

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域（ROI）的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明：新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。     

硫化锰夹杂物面积与激光诱导击穿光谱信号强度关系的统计分析

在风电主轴上制取金相试样(材料牌号34CrNiMo6),用激光诱导击穿光谱仪(LIBS)扫描分析了抛光表面上S、Mn、Fe、Cr、Mo、Si和Al等元素的二维分布。使用金相显微镜对比扫描分析前后的金相照片,提取了各烧蚀点覆盖区域的MnS夹杂物形貌,获得了S和Mn两元素异常信号分布特征及对应激发区域内的MnS夹杂物面积数据,分析了夹杂物面积与信号强度之间的关系。结果表明,S和Mn两元素基本都在相同位置出现异常信号,且两元素的异常信号强度具有明显的线性相关性,材料中的MnS夹杂物是引发S和Mn出现异常信号的最主要来源,并且MnS夹杂物面积与S和Mn两元素的异常信号强度之间存在较强的线性相关性,可以通过对异常信号的分析来识别MnS夹杂物并确定其尺寸及分布状态。通过建立简化物理模型,计算了MnS夹杂物面积与S和Mn两元素含量之间的关系,在低含量段,得到了夹杂物面积与S和Mn两元素含量之间近似呈线性关系的结果,进而验证了S和Mn两元素异常信号强度与MnS夹杂物面积之间线性相关的实验结果。分析认为,元素的宏微观偏析、夹杂物面积测量的偏差、预剥蚀导致的夹杂物剥落等因素都会对夹杂物面积与信号强度之间的线性统计关系产生影响。