固相萃取-气相色谱法测定水中硝基氯苯类化合物

建立固相萃取-气相色谱法测定水中15种硝基氯苯类化合物的方法。选用HLB柱为固相萃取柱,选用环己烷∶丙酮(3∶1,V∶V)混合溶剂作洗脱剂,得到方法检出限为0.011～0.040μg/L。空白水样加标回收率为73.6%～119%,相对标准偏差为6.1%～13.9%,精密度和准确度良好。对成分不复杂的实际水样进行测定,加标回收率为64.1%～118%,相对标准偏差为5.8%～15.6%,该方法能够基本满足成分不复杂的环境水体中痕量硝基氯苯类化合物的测定。     

天津市建筑类项目节能评估工作浅谈

结合天津市建筑能耗现状,对建筑类项目节能评估工作开展的重要性及开展过程、实施情况等进行介绍,描述建筑类项目节能评估对全市建筑节能工作的影响及作用,进而分析制定节能评估验收标准的重要性及应注意的问题.     

厌氧序批式反应器预处理垃圾渗滤液的碳平衡研究

为初步了解垃圾渗滤液中有机物降解过程的物质和能量转化,对渗滤液实际处理工程提供借鉴,在最优工艺参数条件下,分别用处于中温(35±1)℃和常温状态的厌氧序批式反应器(ASBR)对垃圾渗滤液进行预处理。通过对反应器内的液相、气相和固相碳素进行全面的分析测定,结果表明:中温(常温)条件下,整个反应周期内约有86.4%(77.6%)的碳进入气相,约有1.7%(1.4%)的碳进入固相,其余约11.7%(22.3%)的碳仍存于液相中;其中,进入气相部分的碳有77.6%(71.3%)以甲烷形式存在,8.8%(4.7%)以二氧化碳形式存在,这说明ASBR预处理垃圾渗滤液过程中产生的甲烷资源化利用潜力较大。另外,反应器在中温状态下较常温状态处理效果更佳。     

电感耦合等离子体质谱法测定土壤中铅的不确定度评定

根据实验过程的数学模型,以电感耦合等离子体质谱法测定土壤中铅含量为例,对测定结果进行了不确定度评定。在分析了不确定度的重要来源基础上,对不确定度分量进行计算,并计算出合成不确定度及扩展不确定度。     

消防安全管理现状与消防监督管理模式

鉴于火灾的实际情况,目前投入的安全管理成本与力度往往是不够的。在制度层面或实施层面上,由于工作人员缺乏条件而无法开展工作的现象比比皆是,同时消防管理本身的成本也相对较高。为了防止问题的发生,甚至有必要投入比问题后处理更高的费用。因此,一些单位降低了消防管理水平来节约成本,导致火灾事故层出不穷。针对这种实际情况做好消防安全管理工作至关重要,本对此展开详细探讨。     

典型气浮净水设备评述

文章主要从气浮设备的原理与结构、优缺点、应用情况等方面评述了加压溶气气浮设备、涡凹气浮设备、浅层气浮设备、电气浮设备、充气水力旋流器、多段环流气浮塔和旋流-充气气浮系统等气浮设备,并讨论了气浮设备的研究和应用发展趋势。     

微波消解和ASD消解ICP-MS测定土壤中重金属元素的比较

采用微波消解和ASD消解2种消解方式对不同土壤样品进行消解,ICP-MS测定其中重金属含量。微波和ASD2种消解方式均能够较好地提取土壤中的Cr、Co、Ni、Mn和V元素,实验结果的相对误差和相对标准偏差均≤10%,符合实验分析的要求。微波消解精密度优于ASD,可作为优先选择的前处理方法。     

厌氧-准好氧联合型生物反应器填埋场产气规律的研究

通过将厌氧型生物反应器填埋场（ANBL）和准好氧矿化垃圾生物反应床（SAARB）串联,组成新型的厌氧-准好氧联合型生物反应器填埋场（AN-SABL）,研究其产气速率、产气量以及产气组分的变化规律,以期为填埋气体的收集、利用和处理提供理论依据.实验表明,AN-SABL中的厌氧填埋单元的产气受到了抑制,其中ANBL2号单元和ANBL3号单元的产气率分别为49 L.kg-1和39 L.kg-1,仅占ANBL1号的94.2%和75.0%,但提高回灌频率,能促进厌氧填埋单元的产气,其甲烷含量最大值可达到62.67%;ANBL夏季产气速率和产气量明显高于冬季,并以12 h为周期交替出现产气高峰;此外,AN-SABL能够促进其厌氧单元的硝化和反硝化作用,N2O的含量受季节和填埋场类型影响显著,其变化范围在0.001 7%～4.017 9%之间.ANBL的累积产气量在初始调整阶段呈对数增长,过渡酸化阶段呈线性增长,酸化产甲烷阶段呈指数增长.     

三峡库区干支流落干期消落带土壤可转化态氮含量及分布特征

为探明三峡支流水体富营养化频发与库岸消落带土壤氮素"源-库"关系转化之间的内在关系,采用分级浸提法,分析了三峡库区长江万州段干流、苎溪河支流、密溪河支流消落带落干期土壤可转化态氮含量和分布特征.结果表明,与三峡库区万州段干流相比,支流消落带落干期土壤有机质和总氮含量较高,而阳离子交换量(CEC)和p H值较低.三峡干支流消落带土壤可转化态氮(TF-N)以OSF-N(有机态和硫化物结合态)为主,且含量上OSF-NIMOF-N(铁锰氧化物结合态氮)IEF-N(离子交换态氮)CF-N(碳酸盐结合态氮);而空间分布上,TF-N表现为:密溪河苎溪河长江干流,4种TF-N形态中IEF-N和OSF-N在干支流间无显著差异,而CF-N和IMOF-N分布与TF-N相反,是造成干支流消落带TF-N差异的主要因素.     

基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测

为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明：IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。