摘要:为解决奥克托今（β-HMX）在二甲基亚砜（DMSO）-醇类混合溶剂体系中溶解度基础数据匮乏、制约其结晶工艺优化的技术难题，以HMX为研究对象，采用静态法测定了293.15~343.15 K温度范围内，HMX在DMSO-甲醇、DMSO-乙醇、DMSO-正丙醇三种二元混合溶剂中的溶解度数据，并分别采用Apelblat模型、Jouyban-Acree模型、NRTL模型对实验溶解度数据进行关联拟合，同时基于NRTL模型计算分析其溶解热力学性质。结果表明：HMX在三种混合溶剂体系中的溶解度均随体系温度升高、DMSO摩尔浓度增大而显著提升；模型拟合结果显示，Apelblat模型对该体系溶解度数据的拟合效果最优，其平均相对误差（ARD）＜5%，均方根误差（RMSD）＜0.11%，拟合精度优于另外两种模型；热力学计算结果表明，HMX在三种DMSO-醇类混合溶剂中的溶解过程均表现为吸热过程、熵驱动过程，且可自发进行。

摘要:为探讨黑索今（RDX）制备过程中生成的副产物α-奥克托今（α-HMX）对RDX的热安全性影响，以醋酐法制备了不同HMX含量（0、9.50%、12.41%、17.00%和21.68%）的RDX样品。通过红外光谱和扫描电镜分析，确认样品中HMX晶型均为α型。采用差示扫描量热（DSC）技术获得了样品的热分解参数，并利用Ozawa法和Kissinger法计算样品的活化能，最终得出样品的相容性等级。研究结果显示，α-HMX显著降低了RDX的活化能和热分解峰温。当α-HMX的含量为21.68%时，相容性评价为1级，表明二者具有良好的相容性。当α-HMX含量为21.68%时，根据Ozawa法和Kissinger法计算的表观活化能从213.81 kJ·mol^-1降至137.29 kJ·mol^-1，相容性评价降至4级，显示出二者相容性较差。利用TSS软件对DSC结果进行拟合分析，评估了样品的储存与运输安全性。结果表明：RDX及其与α-HMX的复合体系遵循“自催化→N级→自催化”的三步连续反应模型，在α-HMX为21.68%时，自加速分解温度（SADT）由138 ℃降至108 ℃，自加速分解温度提前，热失控风险提高。在10，20 kg和50 kg的装载量条件下，SADT并未表现出显著差异。

摘要:为探究质量惯性约束条件下推进剂和高聚物黏结炸药（PBX）非冲击点火后的反应增长行为，通过搭建厚壁圆筒质量惯性约束实验装置，采用激光点火触发反应，布置多点激光多普勒测速（PDV）探头同步测量壳体径向膨胀速度与质量块顶部轴向速度，结合高速摄影与回收残骸对反应演化过程进行对比分析。结果表明，质量惯性约束可以强化反应前期增压过程，但在相同约束条件下含能材料的类型决定了反应增长特性和烈度表现：推进剂实验中，质量惯性约束对反应前期增压起主导作用，系统表现为质量块沿轴向驱动，厚壁壳体未发生屈服变形，最高反应压力不到50 MPa，反应份额不到1%，推进剂几乎全部回收，反应烈度为燃烧；高聚物黏结炸药（PBX）实验中，反应前期增压受到质量惯性约束与结构约束的共同作用，壳体发生屈服膨胀变形，质量块表现为局部结构墩粗变形的轴向驱动，最高反应压力达到2 GPa，反应份额超过50%，无炸药回收，反应烈度为剧烈爆炸。

摘要:为了改善露天深孔爆破的岩石破碎效果，设计采用孔内分层柱形装药形式。首先，开展不同装药形式下的小药量爆破试验，获取岩石试件的爆破破坏历程和最终破碎形态；然后，采用离散元法-粒子爆破法（Discrete Element Method-Particle Blast Method，DEM-PBM）耦合模拟技术对不同装药爆破过程进行数值模拟，进一步直观揭示岩石试件的爆破破坏特征；最后，通过现场试验探究该装药形式的实际应用效果。结果表明：在孔内连续柱形装药爆破作用下，试件顶部1/4区段仅产生一条爆生裂纹将其分割成两部分，岩石碎块水平运动速度为2.0 m·s^-1，爆后会产生块径9.0 cm的大块岩石；在孔内分层柱形装药爆破作用下，试件顶部1/4区段产生多条裂纹将其分割成碎块，岩石碎块水平运动速度提高到了7.0 m·s^-1，未形成块径5.0 cm以上的大块。数值模拟实现了岩石试件爆破过程的可视化，并且验证了孔内分层柱形装药可以消除块径超过5.0 cm的大块岩石。在实际露天深孔台阶爆破中使用孔内分层柱形装药，能够显著提高台阶顶部岩体的破坏程度，使岩石大块率从48.1%降到5.6%，证明了其在改善深孔爆破破岩效果方面的工程实用性。

摘要:针对奥克托今（HMX）生产废水成分复杂、毒性强、可生化性差的治理难题，本研究以壳聚糖改性活性炭（AC）为载体，采用浸渍-高温碳化法制备负载Fe/Mo双金属的非均相Fenton催化剂Fe₂.₅Mo/AC。利用壳聚糖氨基官能团锚定金属活性位点，抑制活性组分团聚。同时引入Mo与Fe构筑双金属协同体系，加快Fe³⁺/Fe²⁺氧化还原循环，强化羟基自由基（·OH）生成效率。结果表明，催化剂内部形成稳定Fe-Mo-O/N复合结构，活性组分分散均匀。实验结果显示：该催化体系可适应2.09~7.15宽pH工况，HMX与COD去除率分别可达83.1%、44.5%，废水可生化系数值（BOD/COD， B/C）由0.011提升至0.367，可生化性显著改善；最优工艺条件为催化剂投加量5 g·L^-1、H₂O₂浓度300 mM、反应温度25 ℃。自由基猝灭实验与EPR测试证实，降解过程由·OH、¹O₂及·O₂^-共同主导。循环稳定性与固定床连续实验表明，催化剂循环使用7次后HMX去除率仍维持70%以上，金属溶出量极低；固定床连续运行14 h期间，COD、HMX去除率分别稳定在70%、60%以上。

摘要:为改进和优化对三氨基三硝基苯（TATB）、苯并三氧化呋咱（BTF）等炸药中存在的较复杂结构纳米碳团簇产物高温高压状态描述，有效提升爆轰热力学计算程序VPL对相关炸药爆轰参数预测精度。在基于碳凝聚过程分子动力学研究建构的物理模型基础上，一方面引入碳相态比例算法，与石墨/金刚石单相状态方程结合建立了新的描述金刚石-石墨“核-壳”复合结构纳米碳团簇状态方程NDGP（Nano-Diamond-Graphite-Peng）；另一方面在石墨单相状态方程基础上进行修正建立了新的描述较高爆温下“洋葱”状纳米碳团簇的状态方程NOCP（Nano-Onion-Carbon-Peng）。应用NDGP和NOCP分别计算了TATB（包括TATB基混合炸药）与BTF的爆速、爆压、超压爆轰Hugoniot关系与爆轰产物做功能力，将计算结果与Fried和Cowan-Fickett两种凝聚碳状态方程计算值对比，表明使用新建立的两种凝聚碳产物状态方程能够更准确预测TATB和BTF的爆轰C-J参数，其中对TATB爆速的预测精度普遍提升1.5%~2.5%左右，对做功能力与超压爆轰Hugoniot关系也可做出更精确评价。同时，引入一种针对无序结构低密度碳产物热力学关系描述的状态方程并计算了典型弱起爆药三硝基间苯二酚铅（LTNR）的爆速-密度关系，相比Fried和Cowan-Fickett状态方程预测精度普遍提升仅3%~7%。

摘要:通道式反应器具有高效传质、传热的优点，为混合控制型强放热反应的工业化生产由间歇工艺向连续工艺的转型奠定了基础。本研究以3-氨基-4-偕氨肟基呋咱（AAOF）合成过程为研究对象，首先通过反应量热实验获得反应过程热量释放的基本数据，结合物料衡算和热量衡算计算得到通道式反应器内的放热模型参数，构建通道式反应器的传热-放热模型；采用数值解法对夹套的传热量、传热速率和换热介质的换热效果进行了模拟；最后基于模拟结果对连续流反应过程热安全风险进行分析，提出了换热控制方案。结果表明，通道式反应器管径为0.01 m，管长为5 m，AAOF产量为2 kg·h^-1时，以导热油为换热介质，且流动方向为顺流，其质量流量对反应安全性影响显著：质量流量低于0.1 kg·h^-1时，管内出口温度高于120 ℃，接近AAOF反应液的起始分解温度（121.7 ℃），易引发热积累与反应失控；质量流量处于2~3.5 kg·h^-1时，移热效果最佳；质量流量高于4.5 kg·h^-1时体系温度开始低于100 ℃，达不到工艺温度条件。基于上述结果，确定换热介质最优流量区间为2~3.5 kg·h^-1，为通道式反应器制备AAOF的工艺安全设计与稳定运行提供了基础数据和工艺参数指导。

摘要:混合爆炸物组分复杂，传统检测方法智能化偏低，识别难度大。以间二硝基苯/硝酸钾、对硝基苯胺/硝酸铵两组含能材料混合物作为研究对象，采用红外初筛、拉曼确认的序贯检测流程，结合深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）图像智能处理与识别方法，对其粉末与片状形态的光谱响应特征进行了研究，同时探究成分含量、物理形态对检测结果的影响。结果表明，红外光谱检测含能材料粉末状样品时，通过特定波数的特征峰初步确定间二硝基苯、对硝基苯胺的存在，但难以单独甄别硝酸钾、硝酸铵等无机氧化剂。拉曼光谱可通过粉末与片状样品特征峰有效表征硝基苯官能团结构，既能实现有机含能组分定性，又可检出红外光谱无响应的特征信号，完成混合爆炸物全组分精准识别。仪器参数、激发波长及样品形态虽会造成谱峰位移与强度波动，但核心特征峰位置与光谱整体轮廓具备良好稳定性，可为混合物分类识别提供可靠光谱依据。基于深度学习的智能识别模型对中红外、拉曼光谱样本的平均识别准确率分别达96.54%、96.29%，单样本平均识别耗时分别为0.044 s和0.042 s。

摘要:能量水平是含能化合物的根本属性，是判断其是否具备应用潜质的核心依据之一。实验测定爆轰参数是评估能量水平的基本方法，但因用药量大、结果重现性差，无法直接给出理论最大能量，不能满足新化合物研发的需要。采用爆轰状态方程、半经验公式、机器学习模型等非实验手段可基于基本物化性质推导、甚至仅基于分子结构预测爆轰参数，成为新型含能化合物设计与筛选的有效途径。本文对含能化合物能量水平的非实验评估方法进行了系统梳理，对各类方法的基本原理、适用条件和优缺点进行了归纳和分析。其中，状态方程理论严密、结果可靠，但必须以精确的理化性质作为输入；半经验公式应用最简便，但精度不足且需要理化性质作为输入；机器学习模型能够仅基于分子结构预测爆轰参数，但模型泛化能力差。总体而言，各类方法都是基于现有的实验数据建立的，数据基础薄弱限制了它们对未知化合物的外推能力，难以满足新型含能化合物设计与筛选的需要。

摘要:射击残留物（GSR）是子弹发射过程中形成的微量颗粒，作为法庭科学的重要研究对象，在涉枪案件侦查中具有关键作用。目前，常规的GSR检测主要依赖于大型实验室仪器，但由于样品前处理复杂、送检流程耗时较长，难以快速提供分析结果，从而影响了现场侦查工作的决策效率。近年来，GSR现场快速检测技术因其操作简便、成本低、便于携带等特点受到广泛关注。该类技术无需依赖大型精密仪器，可在案发现场直接实施，并能够快速输出检测结果，既适用于GSR的初步筛查，也可作为最终确认的检测手段，已成为该领域的研究热点。因此，本文针对GSR现场快速检测技术的研究进展进行系统综述，重点介绍比色法、光谱法、质谱法、电化学法以及荧光标记法五类方法，对其优势与局限性充分分析，并与实验室检测技术的实际应用进行对比，提出未来的研究发展方向，以期为现场技术人员在实际检测工作中提供理论依据与方法参考。