肺炎球菌菌种复苏用无动物源性固体培养基的筛选

目的 筛选一种可复苏肺炎球菌(Streptococcus pneumoniae,Spn)菌种的无动物源性物料的固体培养基。方法 首先选取19F血清型Spn对无动物源材料的9种配方培养基进行初步筛选,再对其他23个疫苗血清型Spn进行培养测试验证。通过对传代15代的培养物进行菌种检定与荚膜多糖抗原基因序列分析,判断筛选的配方培养基对各型菌种传代稳定性的影响。用此培养基复苏的菌种按生产程序进行发酵培养,分析培养情况及荚膜多糖抗原产量及质量,确定筛选培养基的生产适用性。结果 在筛选的配方固体培养基上,各型Spn培养11～15h时活菌数量较高,15代终末代次的菌种检定、抗原基因序列与对照(羊血固体培养基培养的菌种)相比无差异。用其复苏的菌种发酵培养后,菌体生长与荚膜多糖产量略有提高,且荚膜多糖相关检定指标均符合《中国药典》三部(2020版)标准。结论 筛选的无动物源性固体培养基具有良好的适用性,可取代血液来源培养基用于Spn疫苗生产菌种复苏。     

线性低密度聚乙烯气相聚合工艺模拟与优化

基于流化床反应器内聚合反应的复杂性，导致聚乙烯聚合工艺的能耗通常较大，同时设计生产也存在一定困难。因此本文通过建立聚乙烯气相聚合的反应器模型，对聚合物特性及流动形式进行模拟，通过模型模拟来优化生产工艺，降低能耗。     

水文地质因素对矿山地质灾害的影响及防治措施

我国的国土面积较大，矿产资源丰富，常会出现各种各样的矿山地质灾害。水文地质因素是造成矿山地质灾害的原因之一，水文地质指的是自然界中地下水的各种变化和运动，地下水会在一定程度上形成矿山地质灾害，威胁到人们的生活与生产安全。矿山地质灾害的高发区域主要集中在云贵高原一带，需要加强该地区的矿山地质灾害防治工作，这样才能避免资源浪费，也能减少伤害。水文地质因素对矿山地质灾害的影响主要表现在岩层崩塌、砂土液化、地基变形、矿山地面沉降与山体滑坡等几个方面，通过保护地质环境，做好水文预报工作，对水文地质进行实时监控，采用科学的方式完成治理，完善应急处理措施这些方式完成对矿山地质灾害的防治工作，尽量减少矿山地质灾害的发生，保障人民群众生命财产安全。     

高密度底泥回流诱导结晶工艺处理石墨提纯废水

本研究采用高密度底泥回流诱导结晶协同深度除氟工艺处理石墨提纯废水，考察了反应时间、反应pH、底泥回流量对F-去除效果的影响，并比较了普通石灰法与高密度底泥回流两种除氟方式的效果。结果表明，高密度底泥回流诱导结晶工艺处理酸性含氟废水效果良好，在反应时间30min，反应pH7，底泥回流50%条件下，F-可去除至7mg/L，可以达到《污水综合排放标准》（GB8978-1996）一级标准中规定的排放限值。相比于普通石灰法，高密度底泥回流法在相同工况条件下能提高F-去除效果，有效增大污泥颗粒的粒径和污泥密度，沉降性能改善。 并且石灰消耗量下降10.2%，含氟固废减量10.4%，同时有效避免反应沉淀设备结垢。     

无重稀土烧结Nd-Fe-B磁体的显微结构和磁性能研究

对Ga、Al、Cu和Zr共同掺杂的烧结Nd-Fe-B磁体磁性能和显微结构进行研究，并通过回火工艺对磁体的矫顽力进行调控。结果表明：当一级回火为900℃×150 min,且二级回火为500℃×180 min时，磁体矫顽力H_cj从烧结态的14.33 kOe大幅提高到二级回火态的19.86 kOe,提高了38.6%;方形度H_k/H_cj由0.86增加到0.97;剩磁B_r仅从烧结态13.51 kGs略微下降到二级回火态的13.46 kGs;富稀土相分布更加连续和明显。研究分析表明，矫顽力大幅增加主要是由于含有少量的富Nd相和贫B相的烧结Nd-Fe-B磁体中Ga的掺杂改变了晶界相湿润性，降低了富稀土相中Fe元素的含量。本研究为无重稀土高矫顽力和高剩磁烧结Nd-Fe-B磁体步入产业化夯实了理论基础。     

基于改进PLS方法的便携LIBS废钢成分定量分析

为增加工业中废钢资源的转化利用效率，需依据其元素含量鉴别废钢类型。采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合基于主成分分析的偏最小二乘回归(PLSR)的机器学习算法，对26组钢铁标准样品的元素含量进行了定量分析和研究。通过自主研发的便携LIBS废钢成分检测仪采集光谱数据，对其进行基线校正，筛选对应元素特征谱线数据和归一化的光谱数据作为模型输入，将光谱数据划分为训练集和测试集进行建模分析，并采用留一交叉验证法(Leave-One-Out Cross Validation)确定模型最优潜变量指标。C、Cu、Mn、Mo、Cr、Ni、Si、V、Al、Ti元素模型在测试集上的相关决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、残差平方和(PRESS)和平均绝对误差(MAE)平均为97.86%、0.030 6、0.284、0.036 5。结果表明，以偏最小二乘回归算法结合LIBS技术建立的废钢元素含量预测模型具有较好的泛化能力与分类性能，拥有更好的预测准确性和鲁棒性，能够满足在钢铁冶炼工程中废钢成分的快速稳定分析和检测要求。