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摘要:
在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原氮化的方法制备了Ca€杸朣ialon€朣iC粉,得到的Ca Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 高炉渣合成Ca€杸朣ialon€朣iC粉的热力学分析及工艺优化
来源期刊 北京科技大学学报 学科 工学
关键词 CaSialon 合成制备 碳热还原氮化 显微结构
年,卷(期) 2001,(5) 所属期刊栏目 冶金科学与工程
研究方向 页码范围 404-408
页数 5页 分类号 TB323
字数 3344字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-053X.2001.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李文超 北京科技大学物理化学系 95 779 14.0 22.0
2 王福明 北京科技大学物理化学系 190 1396 21.0 26.0
3 谢丽君 北京科技大学物理化学系 3 6 1.0 2.0
4 刘克明 北京科技大学物理化学系 8 59 6.0 7.0
5 郭宇艳 北京科技大学物理化学系 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
CaSialon
合成制备
碳热还原氮化
显微结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程科学学报
月刊
2095-9389
10-1297/TF
大16开
北京海淀区学院路30号
1955
chi
出版文献量(篇)
4988
总下载数(次)
18
总被引数(次)
47371
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导