流动注射梯度稀释法在原子吸收分析中的应用

提出了应用流动注射梯度稀释法与原子吸收光度法相结合,样品不经稀释便可同时测定酸雨中不同浓度的钙。方法快速简便。     

哈龙替代气体灭火剂的综合性能分析及应用

随着哈龙灭火剂的淘汰,逐步开发出了多种哈龙替代气体灭火剂.如何选择既经济环保,又与保护目标相适应的灭火剂成为每个设计人员和每个工程必须面对的问题.本文通过对目前常用的二氧化碳(CO2)、七氟丙烷(FM-200)、烟烙尽(IG-541)、气溶胶等四种哈龙替代气体灭火剂各项性能综合分析,对灭火系统进行了对比,讨论了气体灭火系统的适用场所及应用,使我们对它们有一个较全面的认识,为气体灭火系统的选用和设计提供一些参考.     

大气污染成为危害人类健康的一大杀手

2007年11月21～22日,“第三届国家环境与健康论坛”在京盛大召开。在论坛上,国家环保总局、卫生部联合国务院其它部委局办启动了《国家环境与健康行动计划》,这是环境与健康发展史上新的里程碑,此论坛必将大力推动我国环境与健康事业的进一步发展。在论坛上,一些官员、专家做了环境与健康方面的报告,内容深刻新颖、硕果显著,本刊遴选北京大学医学部公共卫生学院郭新彪教授的发言以飨读者。     

周生贤在全国环境监测工作会议上指出：加快建设先进环境监测预警体系 为推进环保历史性转变提供保障

2月28日-29日,国家环保总局在京召开全国环境监测工作会议。环保总局局长周生贤出席会议并讲话。他说,加强环境监测,是加快推进历史性转变的重要保障,是实现“十一五”污染减排目标的必然要求,是提升环境管理能力的迫切需要,是深化国际环境合作的有效手段。要进一步明确新时期环境监测工作的目标和任务,加快建设先进的环境监测预警体系,全力推进环境保护历史性转变。     

废弃电路板中环氧树脂真空热解规律的研究

真空条件下,应用程序升温管式电炉对废弃电路板中环氧树脂热解规律进行了研究.考察了不同的热解终温(200～700 ℃)、升温速率(5～30 ℃/min)、真空度(以压力表征,3～30 kPa)及保温时间(10～150 min)对热解产物产率的影响.实验结果表明,热解终温是影响热解油产率最重要的因素;选择适当的热解终温(400～550 ℃)、升温速率(15～20 ℃/min)、真空度(15 kPa)及保温时间(30 min)有利于提高热解油产率.     

活性污泥胞外聚合物中蛋白质定量方法的评价

胞外聚合物(EPS)中蛋白质的准确定量对研究活性污泥性质具有重要意义.为对EPS中蛋白质定量方法的选择提供依据,系统评价了Modified Lowry法、BCA法、Bradford法的测试性能,包括测试范围、准确度、精密度及对EPS中部分组分(Ca2+、Mg2+、还原性糖、腐殖酸)的抗干扰性.结果表明:Modified...     

企业安全文化建设常见问题分析

当前,越来越多的企业认识到开展安全文化建设的重要性,并通过省级、国家级示范企业创建来综合评估、巩固成果、提升自信。在建设和创建过程中,通过理念引领、制度规范、环境氛围影响直至良好行为习惯养成,很多企业从决策层、管理层到执行层转变了安全态度、管理方式和模式乃至在安全管理的理念方面。     

地铁列车布局布线EMC技术研究

本文主要结合电磁兼容理论、规范标准和建模仿真对地铁的EMC布局布线进行仿真分析，首先，分析电磁干扰对于系统、设备、的影响和危害，阐述保证电磁兼容可靠的必要性，其次，对地铁牵引辅助和供风制动两大最为关键的系统进行了EMC风险分析，对每个系统中容易产生电磁兼容问题的高危风险点进行分析和评估，给出了恰当的解决措施，最后，根据地铁列车布局布线规则和标准，结合地铁车辆的实际情况，分别针对于车上、车内、车下、电气柜和线槽等关键位置，易产生干扰问题的部分进行仿真和布线设计，从布局布线角度降低这些位置电磁兼容问题产生的可能性，进而保证地铁列车的正常运行。     

汶川强震区震裂山体分布特征与成灾模式研究

为研究2008年汶川8.0级地震强震区震裂山体灾害的分布特征及其成灾模式，首先基于植被退化趋势法和全球地表类型覆盖图等多源数据融合方法对研究区震裂山体进行识别，建立了124处典型震裂山体灾害点数据集。分析表明：震裂山体分布特征与地震的峰值加速度(PGA)等值线和断层距呈现高度正相关性，受高程放大效应和地形影响，85.48%的灾害点发育于泥石流沟域内，同时94.35%的震裂山体来源于同震滑坡后缘的持续变形；震裂山体主要成灾模式包括高位震裂山体高速崩滑碎屑流、高位震裂山体崩滑铲刮侵蚀型泥石流和高位震裂山体多点崩滑堵溃型泥石流三种灾害链。研究结果对强震区震裂山体灾害的全面识别和综合防治及强震区工程规划具有一定参考价值。     

人员安全帽佩戴轻量化检测方法研究

为有效减小安全帽检测算法的计算复杂度，并提高算法对于小目标的检测精度，提出一种基于Pytorch深度学习框架的轻量化安全帽检测模型。使用轻量化网络设计减小模型的计算量；设计可变形双向聚合网络提高模型对检测对象尺度和形状多样性的适应能力，优化对小目标的检测效果；通过网络收集的施工现场图像验证安全帽检测算法的检测效果。与已有安全帽检测算法相比，该方法检测精度有明显提高、模型参数量显著下降，并以137帧/s的速度运行。可变形双向聚合网络利用深层语义特征和浅层细节特征，并自适应调整感受野，可以适应不同形状和尺寸的检测对象，提高检测精度。