水中铜的应急监测分析方法与常规分析方法的比较研究

应急监测工作是突发性环境污染事故处理处置中的重要环节 ,本研究采用水质应急监测仪器 ,并通过方法对照工作 ,确定了对水中铜的应急监测的快速分析方法 ,使其可以在无电源、无水源、无实验平台的现场快速分析水中的铜 ,分析一个样品的时间只需要 3min ,并且可以达到常规监测所要求的准确度和精密度     

对胶状部分水解聚丙烯酰胺水解度测试方法的改进

以大量的实验数据为证 ,提出胶状部分水解聚丙烯酰胺水解度测试的改进方法及其实施步骤 ,与标准方法相比 ,所提方法简便、科学、实用。在胶状聚丙烯酰胺固含量及水解度分析测试中具有实际意义。     

基于wavelet-SVM的PM10浓度时序数据预测

太原是以煤炭为主要能源的重工业城市,PM_(10)(particulate matter)是太原市的主要大气污染物,因此研究其变化趋势,并给出污染物浓度预测结果,为相关部门进行大气污染防治,为突发污染事件应急提供理论支持是一项非常重要的工作.支持向量机(support vector machine,SVM)应用于PM_(10)污染物浓度时序数据预测时,表现出良好的泛化能力.在预测模型建立过程中通常选择历史数据作为学习模型的输入特征,然而这样的数据表示形式,结构单一,信息表达不完备,在很大程度上将影响预测模型的泛化能力.本文以山西省太原市城区4个监测站点的PM_(10)日浓度数据为研究数据,通过小波变换(wavelet transform)将一维输入数据转化为由低频信息和高频信息构成的高维数据,并以该数据为输入数据建立wavelet-SVM预测模型.结果表明,相较于传统SVM模型预测,wavelet-SVM模型预测结果具有更高的精度,尤其能更加准确捕捉到PM_(10)浓度突变点,为大气污染预警提供有效信息支持,并且wavelet-SVM模型对于PM_(10)浓度时序数据变化趋势的预测精度有明显提升,能更好地预测PM_(10)浓度变化趋势,揭示PM_(10)浓度时序数据内在规律.     

对胶状部分水解丙烯酰水解度测试方法的改进

以大量的实验数据为证,提出胶状部分水解聚丙烯酰胺水解度测试的改进方法及其实施步骤,与标准方法相比,所提方法简便、科学、实用.在胶状聚丙烯酰胺固含量及水解度分析测试中具有实际意义.