云母钛珠光颜料的应用研究

介绍了一种不使用有机溶剂获得云母钛珠光颜料、水性金属效果云母钛珠光浆、珠光涂料的环保型制备工艺和性能.采用液相沉积法获得了不同厚度的纳米TiO2薄膜包覆层而显示银白、金、红、紫、蓝、绿等各种色彩的系列珠光云母颜料;应用珠光云母颜料与分散剂等水性助剂混合,获得了水性金属效果云母钛珠光浆的制备工艺;应用云母钛珠光浆与乳液配合,获得了云母钛珠光涂料的制备工艺.制备的云母钛珠光涂料系列多彩,白度高、反射率大、珠光效果好,硬度、附着力、耐候性等指标优异.     

山东省在全国的区际地位及区域内部分工格局研究

区域分工对区域经济发展具有重要作用。山东地处我国东部沿海,是全国人口大省、经济大省,在全国经济发展格局中占有举足轻重的地位。根据区域分工理论,对山东省在全国和区域内部分工进行了分析,揭示了山东省在全国的区际地位以及所辖17个市之间的区域分工与合作格局,为山东省强化区域分工和联系,提高区域竞争力提供决策依据。     

高墩大跨连续刚构桥施工期安全评价

针对高墩大跨连续刚构桥施工期结构概率失效的特性,提出了基于失效概率的安全评价方法.以徐水沟特大桥为工程背景,通过风险评定识别出施工最不利阶段--最大双悬臂时的主要风险因素即:节段特性模量的不确定性、梁体自重的不确定性以及预应力损失的不确定性.采用大型通用有限元程序ANSYS及蒙特卡洛法,计算徐水沟特大桥在最大悬臂时的失效概率,并确定施工期的目标可靠度.依据高墩大跨连续刚构桥施工期结构概率失效的评价结果,提出相应的风险控制措施.     

农村饮用水安全及其对策措施

针对农村饮用水安全总体状况及存在的问题,如工农业点面源、生活污染源造成农村水环境污染,饮用水质超标,季节性缺水、供水设施简单、制水工艺不足、供水水质二次污染,水源保护及水质监测不力、行业管理服务滞后等,强调"以人为本"的原则,正确认识农村饮用水安全内涵及卫生指标体系。采取加大工程建设方案优化力度、增强饮水工程规划设计的科学性、兴办乡村供水工程、采用合理的水处理技术设施、加强水质检测建设等工程措施,以及严防农村点与面源污染、加强农村水源地保护、创新农村饮用水安全管理制度及监督措施、完善农村饮水安全监测体系、积极研究农村饮水安全问题等措施,保障农村饮水安全。     

危险品道路运输泄漏引发水污染事故的定量风险评估方法研究

介绍了由道路交通事故引发的地表水污染事故风险定量分析方法,重点分析了突发水污染事故源发生概率和危害后果表征方法.以评价水域内道路危险品运输泄漏事故发生概率为水污染事故源发生概率.污染事故后果危害水平的表征:1)敏感区(点)最高浓度; 2)敏感区(点)超标总历时;3)水质超标的范围(如超标河流长度).评估方法为陆源造成的突发水污染事故的预防管理与应急计划的制订实施提供了科学依据.     

基于安全规划的典型石油化学工业事故原因分析

石油化学工业中的原料、产品大多数具有易燃、易爆、有毒和腐蚀等特性,一旦发生事故,将会产生人员伤亡、财产损失,甚至对环境产生较大的破坏.本文主要从安全规划的角度分析典型石油化学工业事故产生的原因.研究表明,这些事故的原因主要有选址不合理,使用或储存的危险化学品数量、规模过大,与周边地区的安全距离不足、设施之间安全距离不足和危险设施布局不合理.     

香烟燃烧排放的主流烟气中PAHs的含量检测研究

研究10种不同价格香烟燃烧烟气的多环芳烃(PAHs)含量特征,结果表明,每种香烟烟气都含有多环芳烃,但是含量差别较大,平均值为405.405ng/g。在检测出来的多环芳烃中,主要是以2,3环多环芳烃为主,占据的比例达到80%左右。因此香烟烟气中的多环芳烃应该引起人们的广泛关注。     

直接测汞法和原子荧光法测定土壤中总汞的比对研究

采用DMA-80直接测汞技术,与国标方法原子荧光法对土壤中总汞的测定进行了方法比对研究。试验结果表明,直接测汞法的检出限优于原子荧光法,精密度和准确性能够满足土壤实际样品的测定,对30个实际样品分析结果的比对表明,方法间无显著差异,该方法快速、准确、无污染。     

退浆废水中聚乙烯醇的分析检测研究

建立了紫外可见分光光度法检测退浆废水中聚乙烯醇(PVA)含量的方法。以硼酸为介质,碘化钾—碘溶液为显色剂,检测波长为680 nm,测定退浆废水中PVA含量的线性方程为Y=0.018 8X+0.003 2,相关系数R2=0.999 3,平均加标回收率为97.6%;方法精密度(RSD=1.5%)、重现性(RSD=1.8%)均较好。该方法操作简单、准确度高、测定快速,适用于测定退浆废水中PVA的含量。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

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...