“总磷”测定中高浓度铁离子干扰的消除

在测定“总磷”过程中,样品中经常含有高浓度铁离子对测定结果产生干扰。根据铁离子的化学特征,选择恰当的掩蔽剂对其掩蔽,可以消除铁离子对测定的干扰。通过对NaOH、氟化钠和EDTA三种掩蔽剂的掩蔽对比,得出氟化钠掩蔽效果最好,而且测量结果稳定,是非常适合的掩蔽剂。     

短波通信系统阻塞干扰控制方法研究

以作战平台的通信系统为背景,分析了阻塞干扰的形成机理及其对于接收机的危害,指出了几种传统解决方法的不足,在此基础上提出了应用自适应干扰抵消技术解决阻塞干扰的方法。该方法利用矢量合成的方法控制取样信号的幅度和相位,在接收端与干扰信号相互抵消。最后讨论了自适应干扰抵消系统实现过程中可能遇到的问题。     

复杂海面电磁环境下舰艇的气象保障问题研究

从舰艇气象信息的获取和传输两个方面,分析了复杂海面电磁环境对舰艇气象装备和气象保障的影响。提出了在复杂海面电磁环境下,采用完善气象保障体系、加强手段创新、改进装备性能、加强业务训练等措施来提高舰艇气象保障能力。     

高锰酸盐氧化-碘量法测定高锰酸盐指数

在高锰酸盐指数的测定方法中,标准碱性法具有较强的抗氯离子干扰能力,但对于高氯离子浓度水样,在酸化后的滴定过程中高锰酸盐可使氯离子氧化导致滴定终点难于辨认。采用高锰酸盐氧化－碘量法（以下简称碘量法）可以较好地解决这一问题。试验得出：碘化钾加入量为４～５ｍＬ（０．５ｍｏｌ／Ｌ）,氯离子浓度在１２０００ｍｇ／Ｌ以下对测定结果基本无影响;Ｆｅ３＋对结果有负干扰,当用氟离子掩蔽后,Ｆｅ３＋浓度对测定结果基本上无影响;碘量法的回收率在９６％～１０２％之间。     

太子河流域大型底栖动物功能摄食类群与环境要素的关系

根据2009年8月太子河流域野外调查数据,分析了大型底栖动物的5个主要功能摄食类群的组成,包括直接收集者(gc)、捕食者(pr)、过滤收集者(fc)、撕食者(sh)和刮食者(sc),研究结果表明,太子河大型底栖动物以gc为主,占底栖动物总个体数的85.5%,其次为fc、sh、sc和pr,分别占总个体数的6.0%、3.0%、5.5%和0.0%,并且gc对人为干扰的耐受性较强,pr、sh、sc对环境条件变化较为敏感.通过5种功能摄食类群的相对丰度与水质因子相关分析,分析结果表明,海拔、水温、电导率、总氮、硝态氮、亚硝态氮与gc相关性较大;而海拔、水温、电导率、pH值、总氮、亚硝态氮与pr、sc和sh相关性较大.将土地利用格局与5种功能摄食类群进行逐步回归分析,结果表明,农田和河滩对gc影响显著;而农田对pr、sc和sh影响显著.     

Predicting the elemental compositions of solid waste using ATR-FTIR and machine learning

● A method based on ATR-FTIR and ML was developed to predict CHNS contents in waste. ● Feature selection methods were used to improve models’ prediction accuracy. ● The best model predicted C, H, and N contents with accuracy R ² ≥ 0.93, 0.87, 0.97. ● Some suitable models showed insensitivity to spectral noise. ● Under moisture interference, the models still had good prediction performance. Elemental composition is a key parameter in solid waste treatment and disposal. This study has proposed a method based on infrared spectroscopy and machine learning algorithms that can rapidly predict the elemental composition (C, H, N, S) of solid waste. Both noise and moisture spectral interference that may occur in practical application are investigated. By comparing two feature selection methods and five machine learning algorithms, the most suitable models are selected. Moreover, the impacts of noise and moisture on the models are discussed, with paper, plastic, textiles, wood, and leather as examples of recyclable waste components. The results show that the combination of the feature selection and K-nearest neighbor (KNN) approaches exhibits the best prediction performance and generalization ability. Particularly, the coefficient of determination (R²) of the validation set, cross validation and test set are higher than 0.93, 0.89, and 0.97 for predicting the C, H, and N contents, respectively. Further, KNN is less sensitive to noise. Under moisture interference, the combination of feature selection and support vector regression or partial least-squares regression shows satisfactory results. Therefore, the elemental compositions of solid waste are quickly and accurately predicted under noise and moisture disturbances using infrared spectroscopy and machine learning algorithms.     

中子活化分析环境样品干扰元素的分离

环境样品使用中子活化法分析,在γ多道测量过程中,常有干扰发生。若将铜载体加入松叶分解液中,可与CH_3CSNH_2反应形成硫化物沉淀,在共沉淀过程中可去除干扰元素。在不同的pH条件下,松叶中各种被测元素的回收率不同。使用放射性核素示踪方法测量,当pH增大时,Ag、Cd和Cu的回收率随之增大,而Sb和As的回收率将减小,Hg的回收率变化不大。     

4-AAP光度法测定污水中挥发酚的干扰规律研究及其应用

矿物油(原油、机油、柴油等)、苯胺、部分金属离子及ClO^-等物质对4-AAP法测定污水中的挥发酚有干扰。本文采用标加干扰物的方法研究了各种干扰物质对挥发酚测定过程中的回收率的影响规律,得到总回收率Y方程。由Y值和4-AAP法测定值C_D可求得水样中挥发酚的实际含量C_T(C_D/Y)。混和干扰物加标拟合实验结果的相对误差<±5%。该方法测定实际水样的结果与4阶导数光谱法的结果基本吻合。本文是针对油矿区污水特点,提出的消除各种干扰挥发酚测定物质影响的研究方法。     

管道交流干扰腐蚀风险识别方法研究

目的 提出一种判别交流干扰腐蚀风险的方法。方法 根据现场测试参数、土壤理化性质参数及室内模拟腐蚀试验,运用灰色关联分析和三角模糊层次分析,将长输油气管道沿线土壤环境和沿线阴极保护状态等因素与交流干扰腐蚀相结合,确定影响交流干扰腐蚀各关键因素的贡献权重。结果 参考现行土壤腐蚀性以及交流干扰评价的标准,将土壤腐蚀性、交流干扰电流密度、防腐层破损面积以及运行年限进行综合考虑,建立了一种融合交流干扰及土壤腐蚀性评价的交流干扰腐蚀风险识别方法。结论 通过现场应用,该方法评价结果与管道内检测结果一致。     

土壤酞酸酯测定的污染干扰及控制措施

本文针对土壤酞酸酯测定过程中不同阶段(如采样、分析样品制备、仪器分析、空白样检测)的污染干扰,提出了对应的污染控制措施,以降低测定过程中的污染风险,保证测定结果的准确性、可靠性。