浑浊水体的金属离子水样保存方法探讨

在水质分析中金属离子测定随着水样处理保护方法不同,其结果存在很大差异。本文对浑浊水体中金属离子保护方法提出了新的见解,并以4种不同的浑浊水样为样品,试验了两种不同保存水样的方法。即水样直接加酸保护和水样澄清后加酸保护。实验结果表明,两种不同的水样保存方法,测定结果相差很大,水样直接加酸保护的金属离子测定结果高出水样澄清后加酸保护金属离子测定结果的几倍乃至几十倍。对于实验测定结果,本文从金属离子在水体中的存在形态等方面进行了分析和讨论,并提出了水样保存方法的建设性意见。     

溶出伏安法测定海水中铜、铅、锌、镉存在形态的研究进展

海水中痕量金属的存在形态决定其生物毒性及可利用性,直接影响其迁移及归宿,因此备受关注。然而海水基体复杂、痕量金属浓度极低、采样和分析过程易引入污染,所以针对海水中痕量金属及其存在形态的研究对采样以及测试分析技术要求较高。在众多的形态分析方法中,溶出伏安法将有效的富集手段和先进的测量技术结合在一起,具有灵敏度高、选择性好等优点,目前被广泛使用。国际上,针对痕量金属存在形态分析的溶出伏安法一直在不断更新发展,但目前我国在该领域的研究,无论在近岸还是大洋,还较为匮乏。本文将介绍目前国际上应用溶出伏安法测定海水中几种痕量金属(Cu,Pb,Zn,Cd)存在形态及其最新研究进展,以推动我国海洋科学界在该领域的认识和发展。     

基于端到端深度学习的有机光伏材料光电转化效率预测

碳中和背景下,亟需开发高效清洁的新型能源,以减少对化石能源的依赖。有机光伏材料作为一种可将太阳能或其他光能直接转化为电能的材料,日益成为一种具有重大应用前景的低碳能源材料。在探索新的高性能有机光伏材料的过程中,机器学习虽然能够提高材料设计效率,但其预测能力极大受制于描述符的开发和选取。利用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络等算法,构建端到端的深度学习模型预测有机光伏材料光电转化效率,所建模型可直接从SMILES符号、分子图像、分子图网络中提取化合物结构信息,而无须人为开发和选取描述符。所得模型不仅能够较为准确地预测有机光伏材料的光电转化效率(其中最优模型五折交叉验证结果和测试集预测结果决定系数均>0.73),而且能够识别影响转化效率的关键结构特征。该研究结果可为新型环境功能材料设计提供理论参考。     

基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究

受岩土体性质和多种诱发因素(降雨、地震、库水位等)的影响,滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息,难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测.本文引入信号分析中的经验模态分解(EMD)方法,同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络,建立了滑坡变形预测的EMD-BP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例,应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测,最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析,结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致,且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM(1,1)模型要高,从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度.     

离子色谱法测定水样中的钠、钾、镁、钙离子

离子色谱法测定水样中的钠、钾、镁、钙离子一次测定即可同时检测4种组分,测定便捷;对混合标准样品和降水样品进行测定,结果准确、可靠。该方法适合降水、生活饮用水、饮用矿泉水中钠、钾、镁、钙离子的测定。     

GANN模型在十溴联苯醚分散液液微萃取中的应用

文章研究目的在于用遗传神经网络模型(GANN模型)快速优化水样中十溴联苯醚分散液液微萃取的萃取条件。以水样中十溴联苯醚分散液液微萃取的正交试验为训练样本,建立十溴联苯醚分散液液微萃取条件的遗传神经网络模型。比较遗传神经网络模型和BP神经网络模型的学习速度、学习精度及网络泛化能力。采用Matlab遗传算法工具箱运用遗传神经网络模型对影响萃取回收率的因素进行优化求解,获得了水样中十溴联苯醚分散液液微萃取优化后的萃取条件,并进行实验验证。文章建立的遗传神经网络模型得到的预测值与实验值平均偏差为14.41%,R2为0.8887;最佳DLLME萃取条件为10μL四氯乙烯、0.71mL丙酮、pH=5、离子强度为20%NaCl、萃取时间10min;优化后十溴联苯醚分散液液微萃取的萃取回收率和富集因子比优化前分别提高了54%和580。     

基于SSA-BP与SSA的地下水污染源反演识别

应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题。并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地质参数的非均质性。结果表明:SSA-BP神经网络替代模型对模拟模型具有较高的逼近精度,其平均相对误差仅有3.21%。应用SSA求解优化模型,能够快速准确地识别出点污染源的位置及释放历史。SSA对污染源位置的反演识别相对误差在10%左右,对污染源源强的反演识别相对误差不超过4%。因此,本文所提出的方法是一种有效的地下水污染源识别方法,可为污染责任认定及污染修复方案的优化提供参考。     

深度学习神经网络在管道故障诊断中的应用研究

针对管道故障诊断特征参数选取经验化和诊断准确率低的问题,提出一种基于深度学习神经网络(DLNN)的管道故障诊断方法。首先建立由自动编码器(AE)和分类器SOFTMAX构成的深度学习神经网络分类(CDLNN)模型,并利用该模型对4类数据集进行分类性能测试;然后运用小波分析法提取8种反映管道运行状态的特征参数,输入AE中进行转换,重构反映管道运行状态的特征参数,最后输入分类器SOFTMAX中进行诊断,将这种基于DLNN的故障诊断方法应用于实验室油气储运管道泄漏检测系统中,以验证方法的有效性。结果表明:该方法的管道故障识别平均准确率达92.86%,其与凭借经验选取特征参数的BPNN方法和SVM方法相比,具有更高的稳定性和辨识率。     

应用AFS-2202型双道原子荧光光谱仪联合测定水样中微量As、Se

应用AFS-2202型双道原子荧光光谱法研究了联合测定水样中微量Se、As的方法.研究了酸度、NaBH4 浓度、栽气流速、原子化器高度等条件对检出限及精密度的影响.在优化条件下,对硒、砷的检出限分别位0.16μg/L和0.12μg/L.本方法具有操作简便.快速、基本干扰少、灵敏度高等优点,可用于水样中As、Se的联合测定.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

Effect of CaO on retention of S, Cl, Br, As, Mn, V, Cr, Ni, Cu, Zn, W and Pb in bottom ashes from fluidized-bed coal combustion power station

This work was conducted to evaluate whether Ca-bearing additives used during coal combustion can also help with the retention of some other elements. This work was focused on the evaluation of bottom ashes collected during four full-scale combustion tests at an operating thermal fluidized-bed power station. Bottom ashes were preferred to fly ashes for the study to avoid interference from condensation processes usually occurring in the post-combustion zone. This work focused on the behaviors of S, Cl, Br, As, Mn, V, Cr, Ni, Cu,Zn, W, and Pb. Strong positive correlations with CaO content in bottom ashes were observed（for all four combustion tests） for S, As, Cl and Br（R = 0.917-0.999）. Strong inverse proportionality was calculated between the contents of Pb, Zn, Ni, Cr and Mn and CaO, so these elements showed association to materials other than Ca-bearing compounds（e.g., to aluminosilicates, organic matter, etc.）. Somewhat unclear behaviors were observed for W, Cu, and V. Their correlation coefficients were evaluated as statistically ＂not significant＂, i.e., these elements were not thought to be significantly associated with CaO. It was also discovered that major enrichment of CaO in the finest bottom ash fractions could be advantageously used for simple separation of elements strongly associated with these fractions, mainly S and As, but also Cl or Br. Removal of5% of the finest ash particles brings about a decrease in As concentration down to 77%-80% of its original bulk ash content, which can be conveniently used e.g., when high As content complicates further ash utilization.     

The monitoring,Evaluation, reporting,verification, and certification of energy-efficiency projects

In this paper, we present an overview of guidelinesdeveloped for the monitoring, evaluation, reporting,verification, and certification (MERVC) ofenergy-efficiency projects for climate changemitigation. The monitoring and evaluation ofenergy-efficiency projects is needed to determine moreaccurately their impact on greenhouse gas (GHG)emissions and other attributes, and to ensure that theglobal climate is protected and that countryobligations are met. Reporting, verification andcertification will be needed for addressing therequirements of the Kyoto Protocol. While the cost ofmonitoring and evaluation of energy-efficiencyprojects is expected to be about 5–10% of a project'sbudget, the actual cost of monitoring and evaluationwill vary depending on many factors, including thelevel of precision required for measuring energy andGHG reductions, type of project, and amount of fundingavailable.     

珊瑚钨锡矿硅质尾矿中Cd、As、Zn、F富集迁移及环境污染

硅质尾矿在释放中性矿山废水(NMD)时所伴生的多元素复合污染问题值得重视。本文以桂东北珊瑚矿尾矿作为研究对象,通过分析该尾矿的组构、元素富集及迁移特性,筛选出主要污染元素,并探讨尾矿胶结层对元素富集迁移的影响。结果表明:(1)该尾矿中Cd、As、Zn及F富集程度较高、可交换态含量(易迁移释放量)较大,是主要的污染元素,而Cu、Pb、Tl产生污染的可能性较小;(2)胶结层对重金属具有再富集作用,但其对可交换态Cd、As(Tl)再富集明显,而对可交换态Cu、Pb、Zn再富集则不明显。胶结层中次生伊利石、石膏等胶结物趋向于吸附富集活性可交换态Cd、As。这表明该尾矿可能迁移释放出含Cd、As浓度较高的NMD。研究表明,硅质尾矿风化释出NMD的同时,可能伴生Cd、As、Zn等重金属以及F的复合污染。     

共沉淀-离心-X射线荧光法快速测定表层海水中的Fe,Ni,Mn,Cu,Zn,Pb

基于共沉淀的富集作用,采用自制的离心管离心沉淀,以手持式X-射线荧光仪(XRF)测定,由此建立了表层海水中Fe,Ni,Mn,Cu,Zn,Pb的共沉淀-离心-XRF快速分析方法。测定时间为5 min/样;线性范围125μg/L～1 000μg/L,可以满足近岸表层海水中铁和锰的分析要求;基底加标200μg/L回收率为94.5%～116%;连续7次测定6种金属浓度均为500μg/L的海水加标样品,相对标准偏差(RSD)为2.86%～5.85%。与ICP-MS法比较,测定结果无显著性差异。本方法具有化学试剂污染小、方便快捷、可现场快速测定方法等优点。该方法已成功应用于厦门西港和福建九龙江河口表层海水中可溶态铁锰的现场测定,并在现场以手持式XRF对颗粒物中铁锰进行了测定,获得了该海域颗粒物中和海水中铁锰的分布。     

Zn2+、Cd2+、Cu2+、Cr6+和Se4+对褶牡蛎急性毒性效应研究

金属污染对水生底栖滤食性动物的危害,一直是普遍关注的水产养殖及水产品安全性热点问题之一。本文采用半静态法研究了Zn2+、Cd2+、Cu2+、Cr6+、Se4+对褶牡蛎(Crassostrea plicatul)的急性毒性效应(LC50)。结果表明,Zn2+、Cd2+、Cu2+、Cr6+、Se4+对褶牡蛎48 h- LC50分别为1447.00、28.16、12.25、1098.00、22.89 mg/L;72h- LC50分别为231.62、12.24、4.23、539.02、9.12 mg/L;96 h- LC50分别为81.84、8.83、2.59、378.06、4.10 mg/L,安全浓度(SC)分别为0.81、0.08、0.03、3.78、0.04 mg/L,五种金属对褶牡蛎的毒性依次为:Cu2+ Se4+ Cd2+ Zn2+ Cr6+,其中褶牡蛎对Cd2+、Zn2+、Cr6+耐受性较强,分别为渔业水质标准(GB11607-89)的17.60、37.81、8.18倍。     

不同粒径降尘中痕量金属元素Cu、Pb、Zn、Cr的形态分析

运用Tessler形态分类法和石墨炉原子吸收分光光度法研究了不同粒径降尘样品中痕量金属元素Cu、Pb、Zn、Cr的存在形态,讨论了不同存在形态的分布规律。结果表明,Cu、Pb、Zn、Cr在降尘中的主要形态按顺序分别为有机结合态、铁锰氧化物结合态、铁锰氧化物结合态、残渣晶格态,其活性顺序为Zn＞Pb＞Cu＞Cr;4种元素的可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态在小颗粒中的分布均比在大颗粒中占优势,说明小颗粒中金属元素较为活泼,其环境危害性更大。      

山水林田湖草生命共同体的科学认知、路径及制度体系保障

山水林田湖草生命共同体是对人与自然和谐统一关系的新认知,是生态文明理论的重要组成部分。以建立一个山水林田湖草生命共同体的研究范式为目的,系统剖析了山水林田湖草生命共同体理论与应用在基础探索、快速发展和多元繁荣三个阶段的研究重点与特征;再次审视了山水林田湖草生命共同体的内涵、阐明了概念新认知、基本特征、人与生命共同体关系;最后提出面向山水林田湖草生命共同体的“问题—目标—时空策略—目的”的实施路径,及构建以自然资源监测监管体系、自然资源资产产权体系、国土空间规划体系、国土空间用途管制体系、国土空间生态修复体系、法律法规体系等为主的制度体系,进而提升其科学性和实用性,为构建国土空间治理体系及治理能力现代化提供决策支撑。     

不同粒径降尘中痕量金属元素Cu、Pb、Zn、Cr的形态分析

运用Ｔｅｓｓｌｅｒ形态分类法和石墨炉原子吸收分光光度法研究了不同粒径降尘样品中痕量金属元素Ｃｕ、Ｐｂ、Ｚｎ、Ｃｒ的存在形态，讨论了不同存在形态的分布规律。结果表明，Ｃｕ、Ｐｂ、Ｚｎ、Ｃｒ在降尘中的主要形态按顺序分别为有机结合态、铁锰氧化物结合态、铁锰氧化物结合态、残渣晶格态，其活性顺序为Ｚｎ＞Ｐｂ＞Ｃｕ＞Ｃｒ；４种元素的可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态在小颗粒中的分布均比在大颗粒中占优势，说明小颗粒中金属元素较为活泼，其环境危害性更大。