突发事件情景演化及关键要素提取方法

针对突发事件应急处置难度大的特点,突发事件应急管理模式必须向"情景-应对"转变。从系统复杂性、开放式预先设想以及序贯性三个主要原则的角度理解突发事件情景演化的机理,构建了突发事件情景演化系统模型,并以此为基础设计了突发事件情景网络关键要素的提取方法。该方法以危险源形成、突发事件演化以及应急响应三方面主要内容为情景网络的主体,以三方面主要内容所涉及的影响因素为分支,适当的选取情景网络关键要素并将关键要素分为四类。该方法的提出弥补了情景网络关键要素提取方法理论的空白,为突发事件情景构建提供了理论支持。     

Application of a hydroxylamine nitrate stability model to plutonium purification process equipment

A mathematical model that predicts hydroxylamine nitrate (HAN) (NH₂OH·HNO₃) stability is applied to aqueous solutions containing HAN, nitric acid and plutonium that are used in plutonium purification processes. The model estimates the stability of these solutions with respect to the rapid, hazardous, autocatalytic reaction of HAN with nitric acid that generates heat and gas. It also accounts for reaction kinetics, temperature changes, gas generation rates, solution volumes and flow rates, and distribution of plutonium and nitric acid between aqueous and organic phases. The model is applied to three typical process vessels used in solvent extraction purification of plutonium – a countercurrent aqueous/organic plutonium stripping column, an oxidation column used for HAN and hydrazine destruction, and a plutonium rework tank. Both normal and off-normal process scenarios are modeled. Two of the off-normal scenarios lead to the rapid autocatalytic reaction of HAN with nitric acid where heat and gas are generated and that could lead to damage of the process equipment and/or release of hazardous plutonium solution from the vessel. In these two cases, stationary aqueous solutions containing HAN, Pu(III), and nitric acid were allowed to slowly react until conditions for the autocatalytic reaction were reached.     

中和-络合萃取-双极膜电渗析处理金刚烷胺制药废水

采用中和沉淀-络合萃取-双极膜电渗析组合工艺协同处理金刚烷胺制药胺化废水与溴化废水.结果表明,通过胺化废水与溴化废水的中和反应,可以大幅消减废水中溶解性固体和有机污染物,避免后续萃取过程中的乳化现象.在pH值为8.0、油/水相比为1∶1的条件下,P204∶正辛醇=3∶2的复配萃取剂对废水中TOC和TN的萃取效率分别为56.9%和20.6%,金刚烷胺及其衍生物几乎被完全萃取.以2.0 mol·L-1的HCl溶液为反萃取剂,可以将47.5%的金刚烷胺从负载有机相中反萃分离,再生后的萃取剂可以多次重复使用.对萃余液采用双极膜电渗析进行处理,可以去除64.2%的无机盐和部分有机物,同时还能回收到较高浓度的酸,但由于氢离子的渗漏难以回收高浓度的碱.     

Analysis of trace dicyandiamide in stream water using solid phase extraction and liquid chromatography UV spectrometry

An improved method for trace level quantification of dicyandiamide in stream water has been developed. This method includes sample pretreatment using solid phase extraction. The extraction procedure (including loading, washing, and eluting) used a flow rate of 1.0 mL/min, and dicyandiamide was eluted with 20 mL of a methanol/acetonitrile mixture (V/V = 2:3), followed by pre-concentration using nitrogen evaporation and analysis with high performance liquid chromatography–ultraviolet spectroscopy (HPLC–UV). Sample extraction was carried out using a Waters Sep-Pak AC-2 Cartridge (with activated carbon). Separation was achieved on a ZIC^®-Hydrophilic Interaction Liquid Chromatography (ZIC-HILIC) (50 mm × 2.1 mm, 3.5 μm) chromatography column and quantification was accomplished based on UV absorbance. A reliable linear relationship was obtained for the calibration curve using standard solutions (R² > 0.999). Recoveries for dicyandiamide ranged from 84.6% to 96.8%, and the relative standard deviations (RSDs, n = 3) were below 6.1% with a detection limit of 5.0 ng/mL for stream water samples.     

固相膜萃取-气相色谱法测定地表水中有机氯农药研究

研究了固相膜萃取对地表水中有机氯农药(OCPs)物质的提取效果,并与液液提取法(LLE)进行比较.建立了固相膜萃取/气相色谱法检测地表水中20种有机氯农药的方法.结果表明:当萃取膜为HLB膜,洗脱液溶剂为丙酮和正己烷,萃取效果最理想,20种OCPs的回收率稳定在74.1%~94.3%之间,固相膜萃取法与传统液液提取法相比,既提高了萃取效率同时又减少了有机萃取溶剂的用量.该法检测实际样品时,同时加入2种内标指示剂对方法的性能进行了验证,2种内标示踪剂的回收率分别为71.6%~94.8%和69.9%~109.5%,样品中20种OCPs均未检出.     

SPE-UPLC-MS/MS法测定地下水中多种农药残留

采用固相萃取超高效液相色谱串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)同时测定地下水中涕灭威、克百威、2,4滴和五氯酚等4种农药残留,通过优化试验条件,使方法在10.0μg/L～200μg/L范围内线性良好,检出限为0.003μg/L～0.006μg/L.标准溶液低、中2个质量浓度水平的加标回收率为84.1％ ～98.8...     

超高效液相色谱-串联质谱法同时分析地下水中24种内分泌干扰物

建立了基于超高效液相色谱-串联质谱法同时测定地下水中9种雌激素、5种雄激素、3种肾上腺皮质激素、4种酚类和3种非甾类激素共24种内分泌干扰物的方法。在活化后的MCX固相萃取柱中加入水样,再加入pH=5的水溶液淋洗,随后用碱化乙腈(4.5%,体积分数)洗脱。收集洗脱液并用氮气吹至近干后,用甲醇定容。采用Poroshell 120 Bonus-RP色谱柱(2.7 μm,100 mm×2.1 mm),以0.1%氨水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱,实现液相分离。质谱检测采用MRM模式进行采集,通过正负离子模式切换同时进行测定,使用内标法定量。检测结果显示,目标物在线性范围内,决定系数R²均大于0.995,方法检出限为0.05~2.00 ng/L,加标回收率为68.8%~108%。该方法灵敏度高、准确度好,具有较强的实用价值。     

基于CYCBD和麻雀搜索算法的滚动轴承故障特征提取方法

目的解决在较强的噪声环境下最大二阶循环平稳盲解卷积(MaximumSecond OrderCyclostationary Blind Deconvolution,CYCBD)算法在滚动轴承故障特征提取时效果欠佳的问题,为滚转尾翼导弹的尾翼滚动轴承故障诊断提供方法参考。方法提出一种利用麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)优化CYCBD算法的方法,将CYCBD算法解卷积的包络谱熵作为SSA寻优的适应度函数,利用SSA高效地寻找出合适的循环频率以及滤波器长度,选择自适应参数后,再使用CYCBD算法有效解卷得到周期脉冲特征。结果同时对比SSA优化CYCBD前后进行故障特征提取的包络谱图,CYCBD的噪声幅值不超过0.13 m/s^(2),峰值不超过0.29 m/s^(2),用SSA优化CYCBD的噪声幅值不超过0.08 m/s^(2),峰值不超过0.32 m/s^(2),故障频率成分更加突显,无论是噪声幅度,还是峰值幅度特性,均较CYCBD有了较大改善。结论仿真实验验证了SSA优化CYCBD方法能够更加清晰地辨识到故障特征频率及其倍频成分,其具有良好的工程应用前景。     

极端梯度提升与随机森林融合的天然气露点预测方法

目的 解决目前水露点数据多为人工采用测量仪器测得,时效性低且成本高昂的问题。方法 建立一种基于极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)的天然气水露点预测方法。采用XGBoost方法对所有监测工艺参数进行分析,筛选出主要影响水露点的关键工艺特征参数,以排除无关特征参数对预测的干扰。建立RF预测模型,输入关键特征集参数,实现对水露点的实时预测。以重庆气矿某脱水监测系统监测数据与生产数据为例,对所提预测方法进行对比分析验证。结果 相较于XGBoost、SVM等预测方法,RF模型具有最佳的预测性能,且经过XGBoost特征选择后,RF预测结果的MAE值降低了0.016 9 ℃,RMSE值降低了0.014 6 ℃。结论 基于极端梯度提升与随机森林融合的水露点预测方法具有更优的预测精度与鲁棒性,对指导脱水现场生产具有积极作用。     

气相色谱法测定室内空气中挥发性卤代烃

建立了活性炭吸附-溶剂解吸-气相色谱测定室内空气中7种挥发性卤代烃的分析方法。样品经活性炭采样管富集后,用二硫化碳解吸,Agilent HP-1色谱柱分离,使用带有电子捕获检测器的气相色谱仪测定,以保留时间定性,外标法定量。当采样体积为10 L时,方法检出限范围是0.03~0.18 g/m3,加标回收率在72%~114%之间,相对标准偏差小于15%。结果表明,该方法可以应用于室内空气中痕量挥发性卤代烃样品的检测分析。