微分电位溶出法测定地下水中铅

电位溶出分析法,是在溶出伏安法的基础上提出的一种新型的电化学分析方法。本法具有设备简单、操作简便、干扰因素少、灵敏度高、分辨率优于溶出伏安法以及测定中不须除氧等优点,因此它已被应用于生物以及环境等样品中重金属含量的测定。 本文利用国产微分电位溶出仪,对地下水中铅含量的测定进行了研究。     

宁波市主要湖库浮游藻类调查及营养状态研究

对宁波市11个湖库水质进行了调研,包括浮游藻类和理化指标。从浮游藻类的生物量、优势种以及藻类群落组成等指标评价了水质;还用修正的营养状态指数法评价了水质。结果表明,部分湖库已经出现富营养化。用浮游藻类评价与修正的营养状态指数法评价这些湖库,结果不完全一致,对此做了原因分析。同时提出防止湖库受污染的几点建议。     

陶瓷催化滤管烟气污染物一体化脱除技术研究进展

针对陶瓷催化滤管烟气污染物一体化脱除技术,介绍了脱硫、脱硝、除尘原理与特点,分析了该技术的研究现状和工业应用情况。分析认为:该技术具有工艺流程短、系统简单、运行成本低、无二次污染等优点,但投资成本高,对于单台40 t/h燃煤锅炉,该工艺的设备投资是传统工艺的1.5～2倍;成熟的商业化陶瓷催化滤管采用钒钛系脱硝催化剂,该催化剂工作温度区间为350～420℃,脱硫、除尘、脱硝过程都是在高温烟气中进行。     

基于FRAM-AHP法的公务航空飞行事故分析

为了有效分析公务航空飞行事故的主要原因,利用改进后的功能共振事故模型(FRAM)对公务航空飞行事故进行系统和量化分析。建立了功能共振事故模型,通过层次分析法(AHP)对功能模块上游功能输出和下游功能输入端的表型进行量化分析,根据权重来识别上下游主要的表型,从而找到功能模块间的失效连接,确定事故主要原因。利用该模型对某公务航空飞行事故进行分析,确定了导致事故的主要原因为公务机场保障能力不足、机组疏忽大意、飞行部教学训练大纲缺失、飞行部QAR译码能力不足、机务航前检查不足、机组起飞决策不当等。研究表明,FRAM-AHP法可以为公务航空飞行事故进一步分析提供技术支持。     

辽宁省水库富营养化限制因子及风险研究

中国东北部典型水库群的富营养化风险管理是饮用水安全的重要保障。选择辽宁省15个主要水库作为研究案例,以近十年的水质数据为评价基础,采用统计学分析方法,针对春、夏、秋3个季节建立富营养化指标的回归模型,识别不同季节富营养化产生的主要限制因子。采用概率分布曲线法对各水库发生中营养化和轻度富营养化的风险进行评估,并对15座水库的风险进行排序。结果表明:水库富营养化在不同季节的环境限制因子各有不同,水库中营养化和轻度富营养化的风险特征也有显著差异。     

絮凝浓缩武汉市巡司河底淤泥的研究

目的研究武汉市巡司河底淤泥在不同无机絮凝剂及PAM的助凝作用下淤泥清浑分界面的沉降速率、淤泥浓缩比以及淤泥沉降指数的变化情况。方法采用实验研究的方法,对巡司河底淤泥进行沉降实验,并通过沉降分析找到最佳脱水效果的脱水剂。结果当淤泥质量分数为10%时,Ca(OH)2取得的絮凝脱水效果最好,Ca(OH)2投加比为5 g/L,PAM投加比为0.04 g/L时,淤泥清浑分界面的沉降速率最大可达到3.7 cm/min,淤泥浓缩比为3.94,淤泥沉降指数为24.9%。结论 Ca(OH)2和PAM对巡司河底淤泥的脱水有促进效果,淤泥在Ca(OH)2和PAM共同作用下先后经历了自由沉降、絮凝沉降、区域沉淀和压缩沉降。     

基于网络文本的秦皇岛旅游形象感知研究

以300篇秦皇岛游记为样本,利用RostCM6对文本进行分词、词频统计,得到高频特征词。通过分析可知:北戴河与山海关的认知度相对较高;来秦旅游者更偏向于游览自然景点,新媒体营销促成了新的旅游热点;除旅游景点外,游记多涉及旅游者的食、住、行,购物及娱乐设施涉及较少;旅游者对秦皇岛的旅游感知形象以积极情感为主。     

定向断裂切顶卸压窄煤柱沿空掘巷关键技术研究

宽大护巷煤柱浪费煤炭资源且容易引起矿井灾害。以支承压力分布规律为依据,确定窄煤柱沿空掘巷为大采高条件下最佳布巷方式。基于覆岩大结构的"弧形三角板"B块失稳,是造成窄煤柱沿空护巷控制失败的主要原因,提出定向断裂切顶卸压围岩控制原理,并建立切顶高度数学模型。工业试验表明,切顶卸压窄煤柱沿空送巷回采期间围岩变形量满足下区段工作面生产要求,取得较好的经济技术效果,具有广泛的推广应用价值。     

一种基于以太网的视频监控系统的设计

本文提出了一种基于以太网的视频监控系统的设计方案.采用TMS320DM642为核心处理器,设计了视频采集、显示模块和网络接口模块,开发了H.264压缩算法和流媒体实时传输协议(RTP),并编写了软件,实现了视频图像的编码压缩、本地存储和网络传输.运行结果表明,本系统能够满足实时监控的要求,且压缩效率高,图像质量好.