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用废弃聚苯乙烯泡沫塑料制取絮凝剂的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了利用7废弃聚苯乙烯泡沫塑料制取水处理用的絮凝剂合成工艺,通过对废弃聚苯乙烯泡沫塑料卤代及胺化处理,合成了具有良好絮凝性能的絮凝剂产品,并以产品对数种废水进行了絮凝净化试验,取得了良好效果。 相似文献
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液相色谱-质谱法测定土壤中四溴双酚A和六溴环十二烷 总被引:1,自引:1,他引:0
文章建立了液相色谱-串联四级杆质谱仪同时测定土壤中四溴双酚A及3种六溴环十二烷同分异构体的分析方法。土壤样品经快速溶剂仪萃取,全自动凝胶净化系统净化后,使用液相色谱-串联四级杆质谱仪,负离子电喷雾多反应监测模式监测,内标法定量分析。结果表明,土壤中四溴双酚A、α-六溴环十二烷、β-六溴环十二烷和γ-六溴环十二烷的检出限为0.1~1.2 pg/g,加标回收率为81.8%~113%,相对标准偏差小于10%。该方法分析时间短,灵敏度高,操作简单,对电子固废拆解场地中的179个土壤样品进行分析,取得满意结果。 相似文献
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湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L-1)预测方面的效果.结果表明:(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于... 相似文献
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安全文化与安全方针朱立新,邓林康(南京金陵石油化工公司,210046)1前言我国正在经历的社会主义市场经济的建设,是一场涉及经济和社会诸多方面的社会变革,经历多年物质禁固的人性,使市场经济的发展呼啸前行。企业安全及社会公共安全已经并将继续受到深刻的影... 相似文献
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据文献资料介绍,用重铬酸钾法测定空气的耗氧量。原方法系用重铬酸钾作吸收液,两管串联,以0.15L/min速度采样,用95~100℃水浴加热60分钟,测定剩余的重铬酸钾而计算出空气的耗氧量。我们对测定条件进行了探讨,现报告如下: 相似文献