土壤、矿物质对60Co的吸附

研究了土壤、矿物质对60Co的吸附与水浸解吸.结果表明,(1)土壤、矿物质对60Co具有较强的吸附能力,饱和吸附率为68.6 %～97.1 %,分配系数为22～357 cm3/g;吸附率和分配系数大小顺序两者相同:硅藻土＞青紫泥＞红黄壤＞高岭土＞珍珠岩＞粉泥土.(2)60Co被土壤、矿物质吸附后不易解吸,解吸率1 %左右,大小顺序为红黄壤＞粉泥土＞高岭土＞珍珠岩＞青紫泥＞硅藻土.     

飞机的火灾扑救及抢险救援

当今,飞机已经成为现代最便捷的交通运输工具,随着航空技术的不断发展,飞机在重量、速度和其他飞行性能方面迅速提高,逐渐成为一种快速、安全、可靠、经济、舒适的运输工具,成为沟通世界各地重要的物质基础.……     

浅谈中国特种设备检验机构风险规避制度

探讨检验机构、政府、企业三方的利益关系,以及检验机构如何规避风险成为政府当前关心的问题。从事业单位改革的角度来看,检验机构分为三类,通过价值链条表现为检验机构、政府、企业三方的利益关系既有一体的成分,也有独立的成分。建立以检验机构相互保险为立场的公营保险是一种可能的检验机构风险规避制度。     

市域建筑业碳排放与经济发展关系及影响因素研究——以西安市为例

以西安市建筑业为例,基于投入产出法构建碳排放核算边界与方法,利用环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve,EKC)、Tapio弹性脱钩模型对碳排放与行业经济发展之间关系及影响因素进行定量分析,进而与省域和全国建筑业碳排放情况进行对比。结果显示:西安市建筑业间接碳排放在行业排放总量中所占比例约为70%,显著低于其所在省域与全国建筑业;碳排放库兹涅茨曲线近年来总体呈上升趋势;节能弹性脱钩因素是目前行业低碳发展的重要推力,而能源利用与价值创造能力表现较弱;投入产出法、EKC曲线和弹性脱钩模型适用于市域建筑业碳排放研究。     

IrO2/Ti-Fe电极电化学降解四氯化碳的研究

以Ir O2/Ti为阳极,Fe为阴极,研究了电化学降解四氯化碳(Carbon Tetrachloride,CT)的性能,重点研究了槽电压、极板间距、溶液的初始p H、电解质种类及浓度等因素对CT处理效果的影响.结果表明:槽电压为3 V,极板间距为50 mm,初始p H为4.5,电解质Na2SO4浓度为10mmol·L~(-1)时,CT的降解效果最佳,3 h内CT(1 mg·L~(-1))的去除率可达68.6%.运用循环伏安法(Cyclic Voltammetry,CV)研究了CT的电化学降解行为,并对降解机理进行初步推测,发现阴极还原脱氯是CT电化学降解的主要途径,CT还原脱氯的产物主要是三氯甲烷(Chloroform,CF)和二氯甲烷(Dichloromethane,DCM).     

热解碳微观结构调控与纳米压痕测试

目的研究前驱体种类对热解碳结构的影响及热解碳的性能。方法以甲烷为主要前驱体,添加5%丙烯,在碳布缝合预制体上进行沉积实验,对所得具有不同结构热解碳的样品进行纳米压痕测试。结果添加丙烯降低了实验温度,所得沉积效率仍高于纯甲烷,所得热解碳结构在不同时期有所差异。纤维束内部的热解碳结构对材料的整体性能影响较大,当纤维表面为ISO结构热解碳时,纤维束内硬度和模量偏高,分别为3.96 GPa和32.0 GPa,断裂模式为脆性断裂;当纤维表面为RL结构热解碳时,纤维束内的强度和模量偏低,分别为1.93 GPa和19.7 GPa,断裂模式为假塑性断裂。结论前驱体的种类对热解碳的结构影响较大,所得材料性能具有较大差异。     

基体改性抗氧化碳材料的高温氧化性能研究

目的研究ZrB_2-SiC复相组元改性碳材料在1800℃以上氧化气氛中的氧化性能。方法利用感应加热高温氧化测试装置测试抗烧蚀性能,通过SEM,XRD等手段对氧化产物的组成、氧化层的微观结构进行分析。结果ZrB_2-SiC复相组元的引入可以大大降低碳材料的氧化速率,在1800℃和2100℃高温氧化条件下,C-ZrB_2-SiC材料和纯碳材料的氧化动力学均遵循线性规律。结论基体改性抗氧化碳材料具有良好的高温抗氧化性能。     

基于GA-BP-SD模型的生态环境质量综合评价

近年来,中国小城镇生态环境质量恶化趋势明显,同时相应的综合评价研究也逐步深入.针对生态环境质量综合评价问题,建造了GA-BP-SD模型.它对反向传播神经网络初始权值和阀值用遗传算法优化,并将隶属度引入遗传神经网络,以便确定生态环境质量的影响因子和程度.用此模型对小城镇生态环境质量进行了综合评价和探索,结果说明该方法是适合中国小城镇进行生态环境质量评价方法的.     

让人在睡眠中衰老的20个坏习惯

众所周知,睡眠是人体补充能量、修复损伤的绝好时机。但如果在睡觉时存在以下坏习惯,这种质量不高的睡眠非但不能让人感到放松、舒适,日积月累还会严重影响健康,甚至导致疾病。     

基于BP神经网络模型在珊溪水库水华预测中的应用

在珊溪水库藻类暴发期间应急监测数据的基础上,建立pH值、高锰酸盐指数、总氮、总磷、叶绿素a数据矩阵。运用MATLAB R2015b GUI可视化界面模块,将应急监测数据样本空间分为训练样本、验证样本、测试样本,建立珊溪水库BP神经网络模型,预测了珊溪水库藻类暴发期间叶绿素a浓度。BP神经网络建模结果显示:输出数据与实测数据相关系数0.978,平均相对误差-0.19%,标准方差18.54%,模型稳定性较好,叶绿素a预测结果符合预期。BP神经网络预测模型为珊溪水库饮用水水源地环境保护提供了科学依据。