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在线自动监测仪与实验室国标方法测定地表水中总氮的比对分析 总被引:2,自引:2,他引:2
随着监测技术的发展,地表水中越来越多的污染物可采用自动监测仪器实现实时监测。采用自动监测与实验室国标方法测定地表水中总氮的结果是否可比以及造成差异的原因,文章根据实际样品比对实验对此进行了探讨。 相似文献
22.
本文介绍一种灵敏而准确的高效液相色谱测定花粉素中五种水溶性维生素(即B_1、B_2、B_5、B_6和B_(12))方法。研究了移动相醋酸盐缓冲溶液的浓度和PH对色谱分离效果的影响,水溶性维生素的定量分析是用日立3011-N的填充柱(其内径为4毫米,长250毫米),以含有2.5%乙醇的醋酸钠-醋酸组成的缓冲溶液(PH6)作为移动相,在波长254纳米处进行紫外检测,变异系数和回收率分别为2-5%和91.0-101.5%。 相似文献
23.
水中氮类污染物的联系与区别 总被引:7,自引:0,他引:7
叙述了水体中含氮类污染物的来源,种类,相互转化方式和条件,表征意义等,以便对水中氮类污染物有一个全面,系统的认识。 相似文献
24.
提出了滤纸法测定悬浮物时,水样的酸碱度,取样量的多少对悬浮物测定有直接的影响。通过实验验证,对于偏酸,偏碱的水样用酸碱中和后再过滤即可消除影响,取样量应根据悬浮物的不同而定。 相似文献
25.
氨氮测定过程中有关问题的探讨 总被引:5,自引:1,他引:5
针对纳氏比色法测定氨氮过程中存在的问题,提出了相应的解决办法。消除了混浊和泡沫干扰问题,降低了空白吸光度,提高了测定的准确度。 相似文献
26.
使用CTL—12型化学需氧量速测仪分析废水化学需氧量,简便、快速,且方法可行,完全能满足环境监测技术要求。 相似文献
27.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献
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