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碳化硅至少有70種結晶型態。α-碳化硅為常見的一種同質異晶物，在高于2000 °C高溫下形成，具有六角晶系結晶構造（似纖維鋅礦）。β-碳化硅，立方晶系結構，與鉆石相似，則在低于2000 °C生成，結構如頁面附圖所示。雖然在異相觸媒擔體的應用上，因其具有比α型態更高之單位表面積而引人注目，而另一種碳化硅，μ-碳化硅為穩定，且碰撞時有較為悅耳的聲音，但直至今日，這兩種型態尚未有商業上之應用。
因其3.2g/cm3的比重及較高的升華溫度（約2700 °C） [1] ，碳化硅很適合做為軸承或高溫爐之原料物件。在任何已能達到的壓力下，它都不會熔化，且具有相當低的化學活性。由于其高熱導性、高崩潰電場強度及高電流密度，在半導體高功率元件的應用上，不少人試著用它來取代硅[1]。此外，它與微波輻射有很強的耦合作用，并其所有之高升華點，使其可實際應用于加熱金屬。
純碳化硅為無色，而工業生產之棕至黑色系由于含鐵之不純物。晶體上彩虹般的光澤則是因為其表面產生之二氧化硅保護層所致。
物質結構
純碳化硅是無色透明的晶體。工業碳化硅因所含雜質的種類和含量不同，而呈淺黃、綠、藍乃至黑色，透明度隨其純度不同而異。
碳化硅晶體結構分為六方或菱面體的 α-SiC和立方體的β-SiC（稱立方碳化硅)。α-SiC由于其晶體結構中碳和硅原子的堆垛序列不同而構成許多不同變體，已發現70余種。β-SiC于2100℃以上時轉變為α-SiC。碳化硅的工業制法是用優質石英砂和石油焦在電阻爐內煉制。煉得的碳化硅塊，經破碎、酸堿洗、磁選和篩分或水選而制成各種粒度的產品。
制作工藝
由于天然含量甚少，碳化硅主要多為人造。常見的方法是將石英砂與焦炭混合，利用其中的二氧化硅和石油焦，加入食鹽和木屑，置入電爐中，加熱到2000°C左右高溫，經過各種化學工藝流程后得到碳化硅微粉。
碳化硅(SiC)因其很大的硬度而成為一種重要的磨料，但其應用范圍卻超過一般的磨料。例如，它所具有的耐高溫性、導熱性而成為隧道窯或梭式窯的窯具材料之一，它所具有的導電性使其成為一種重要的電加熱元件等。制備SiC制品首先要制備SiC冶煉塊[或稱：SiC顆粒料，因含有C且超硬，因此SiC顆粒料曾被稱為：金剛砂。但要注意：它與天然金剛砂(也稱：石榴子石)的成分不同。在工業生產中，SiC冶煉塊通常以石英、石油焦等為原料，輔助回收料、乏料，經過粉磨等工序調配成為配比合理與粒度合適的爐料(為了調節爐料的透氣性需要加入適量的木屑，制備綠碳化硅時還要添加適量食鹽)經高溫制備而成。高溫制備SiC冶煉塊的熱工設備是專用的碳化硅電爐，其結構由爐底、內面鑲有電極的端墻、可卸式側墻、爐心體(全稱為：電爐中心的通電發熱體，一般用石墨粉或石油焦炭按一定的形狀與尺寸安裝在爐料中心，一般為圓形或矩形。其兩端與電極相連)等組成。該電爐所用的燒成方法俗稱：埋粉燒成。它一通電即為加熱開始，爐心體溫度約2500℃，甚至更高(2600～2700℃)，爐料達到1450℃時開始合成SiC(但SiC主要是在≥1800℃時形成)，且放出co。然而，≥2600℃時SiC會分解，但分解出的si又會與爐料中的C生成SiC。每組電爐配備一組變壓器，但生產時只對單一電爐供電，以便根據電負荷特性調節電壓來基本上保持恒功率，大功率電爐要加熱約24 h，停電后生成SiC的反應基本結束，再經過一段時間的冷卻就可以拆除側墻，然后逐步取出爐料。
此舉的目的并非是招攬國內大型汽車廠商在此設立生產基地，而是在于采用以海外車體為原型的純電動汽車，力爭解決能源及環境等方面的課題，同時凝聚當地企業的智慧，從車體生產到運用、服務，實現產業振興。新潟縣內沒有整車工廠等，汽車產業并不發達。但如新潟縣產業勞動觀光部產業振興課長渡邊？也所介紹，信息通信（IT）相關等電子技術水平很高的中小企業較多，在新潟發展純電動汽車產業存在巨大潛力，這一判斷發揮了重要作用。
宋存江對記者說。由于可降解引起高COD或高氮化學物質專一性菌株的加入，水處理效果便可以提高。與傳統的水處理方法相比，現代土著微生物強化水處理技術水處理效果專一性強、速度快、效果好，尤其適用于化工、造紙、制藥等高COD廢水。牛刀用在重污染上現代土著微生物強化水處理技術研發團隊成員、南開大學環境微生物與微生物催化合成研究室的博士生李強也表示：由于菌株或是菌群從原有污染水體中分離的土著微生物，所以它的適應性更強，在分解污染方面效率就會更高。
可是即使經過這樣的分析過程，仍然可能出現錯誤判斷的情況。不同工廠所用到的原材料種類繁多，實驗室不可能針對每種材料采用不同的分離條件去分析，而且由于質譜級別色譜柱型號數量的限制，通常情況下實驗室多采用同一根色譜柱進行分離，這樣不可避免地會對某些物質分離不完全或不能分離，從而造成譜圖解析的錯誤。譬如在HP-5ms色譜柱上，對二甲苯和間二甲苯的保留時間完全相同，即使有質譜做工具也無法辨認。而對于受到干擾不能完全分離的物質，必然會造成匹配度的降低，容易造成誤判。
