膜过滤-气相色谱法测定涂料中的苯系物、环己酮和甲苯二异氰酸酯

采用膜过滤-气相色谱法测定涂料中的苯系物、环己酮和甲苯二异氰酸酯（TD I）。用7种规格的石英毛细管色谱柱对混合标准溶液和涂料试样进行了分析实验,实验结果表明,不同属性的涂料试样添加固定量的正十四烷作内标物,经膜过滤净化后,苯系物、环己酮和TD I可采用DB-1-3或DB-1-2色谱柱同时分离并测定。测试数据经多级校准曲线处理后涂料试样中苯系物、环己酮和TD I的加标回收率为98.6%～101.8%,各组分分析结果的变异系数均小于2.0%,检出限均小于1.50×10^-5g。     

浅层地下水苯污染修复技术探讨

苯系物具有"致癌、致畸和致突变"特点,其在生产、运输和储存过程中极易进入地下水环境,因此地下水体中苯污染是当前世界许多国家尤其是经济高速发展国家面临的重要环境和社会问题之一。文章以石化工业污染场地为研究对象,提出苯污染的修复思路和关键环节,即通过分析苯系物迁移转化规律,以时间、成本及污染程度构建修复概念模型,筛选合理修复技术完成修复目标。选择我国某加油站典型案例为分析对象,综合研究浅层地下水苯污染调查及修复技术应用进展和问题,并提出对我国污染修复的技术政策建议。     

苯并(a)芘对大弹涂鱼(Boleophthalmus pectinirostris)卵巢还原型谷胱甘肽含量的影响

分析了大弹涂鱼肌肉、鳃、肝脏、内脏 (不含肝脏 )以及卵巢等的GSH含量 ;并以GSH含量最高的卵巢为研究对象 ,在实验条件下 ,经 0 (CK) ,0 .0 5 ,0 .2和 0 .5mg/L等不同浓度的BaP暴露 7d ,分析其卵巢GSH含量变化的时间 -效应和剂量 -效应特征 ,结果显示 :0 .5mg/L浓度组的大弹涂鱼卵巢GSH含量迅速升高 ,暴露 12h即显著高于CK(P≤ 0 .0 5 ) ,但随暴露时间的延长 ,其GSH含量显著降低 ,7d的样品显著低于CK(P≤ 0 .0 5 ) ;在暴露 3d ,GSH水平与BaP浓度的剂量 -效应关系表现为正相关 ,而在 7d ,则呈负相关 ,这可能表明大弹涂鱼卵巢对BaP暴露由适应性反应到产生毒性效应的过程 .以上研究结果表明 ,卵巢GSH可对BaP暴露作出快速灵敏的反应 ,GSH水平有可能作为具氧化 -还原循环活性的污染物暴露的一种敏感的生物标记 .图 2表 2参 9     

苯蒸气在有机膨润土上的吸附动力学

本文研究了苯蒸气在溴化十六烷基三甲基胺（CTMAB）系列单阳离子有机膨润土上的吸附动力学过程。结果表明，苯蒸气在有机膨润土上的吸附符合一级动力学方程，即：r＝KvCo；在12h内，吸附反应均可达到平衡，吸附速率常数（Kv）与温度（T）成正相关，吸附反应的活化能在9．50－17．92kJ.mol^-1之间。     

顶空气相色谱法测定土壤中的苯系物

利用惠普顶空进样仪作为一种处理土壤样品的手段，自动把待测物送到气相色谱进行分析。研究顶空温度、气液比、平衡时间等条件对测定结果的影响。方法操作简便，灵敏度高。苯的变异系数为1.7%和4.1%，加标回收率为95％－105％，最小检出浓度为2.0μg/kg。     

利用超声波辅助合成乙酸苯酯

以苯酚和乙酰氯为原料，直接反应合成了乙酸苯酯，研究了反应时间、原料配比，溶剂用量等条件对合成反应的影响，从而确定了合成乙酸苯酯的最佳工艺条件：n（苯酚）：n（乙酰氯）=1：1．2，在超声波作用下室温反应40min，收率达98．53％。     

基于Web Service的智能安防报警系统设计

本文以计算机为中心,通过并串口通讯控制方式,设计和实现一个基于Web Service的智能安防报警系统.该系统具有现场监控、实时录像和自动报警功能以及开放的网络管理特点.     

5—(4—磺酸基苯偶氮)8—(2,4—二硝基苯氨基)喹啉测定食品中铜的研究应用

在弱碱性介质中 ,5— (4—磺酸基苯偶氮 ) 8— (2 ,4—二硝基苯氨基 )喹啉 (SPDNPAQ)与铜反应生成 2∶ 1紫红色络合物 ,体系 λmax=56 0 nm,ε=1.2 3× 10 5L· mol-1· cm-1。铜含量在 0～ 0 .4 mg/ L内符合比耳定律 ,方法用于一些生物样品和水样中铜的测定。     

制鞋业“三苯”废气治理设施运行中存在的问题及对策

制鞋业“三苯”废气整治工程是我省四大重点环保治理工程之一，该文列举了鞋业“三苯”废气治理设施在运行中存在诸多问题，并提出对策。     

基于BP神经网络的苯储罐泄漏事故风险评价模型研究

为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价，提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法，利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型，并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务，且模型训练结果较好，可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。