HPLC-ICP-MS在植物有机硒形态分析中的应用现状

植物是人们摄取硒的主要来源,富硒植物中富含可开发利用的有机硒,我国湖北恩施高硒地区富硒植物资源丰富亟待开发利用。植物中硒的形态分析是研究开发富硒植物资源的基础,而高效液相色谱与电感耦合等离子体质谱联用技术(HPLC-ICP-MS)是目前硒形态分析使用最为广泛的技术,它在样品的前处理、分析灵敏度、准确性等方面均具有优势,可以实现富硒植物中含硒生物大分子、硒形态以及与氨基酸结合位点及机理的分析。因此作者综述了植物样品的预处理过程,介绍了HPLC-ICP-MS联用技术在测定植物硒形态及其应用方面的研究成果,为我国富硒植物、富硒产品中硒形态的分析测定、开发富硒植物资源提供指导。     

餐厨垃圾固态发酵过程中挥发性脂肪酸与产气的变化关系研究

为了研究餐厨垃圾固态发酵过程中挥发性脂肪酸(VFAs)与产气的变化关系,采用中温(37.0±0.2)℃连续式发酵,在完全混合CSTR反应器中连续运行100 d,分析餐厨垃圾固态发酵过程的启动、运行、失衡、失衡后恢复及实现固态发酵全过程各参数的变化趋势,重点研究VFAs各成分与产气、pH等的关系.结果表明,餐厨垃圾固态发酵实验过程可划分为4个时期:适应期(0~13 d)、启动期(14~30 d)、抑制期(31~50d)、恢复及稳定期(51~100 d).不同时期的容积产气率、VFAs及各参数均表现出不同的阶段性变化.在餐厨垃圾固态发酵全过程中,pH保持在5~7之间,正丁酸比例一直处于较高水平;VFAs与pH和容积产气率在初期基本保持反比关系,最终在稳定期达到平衡,均稳定在一定范围内波动.在恢复及稳定阶段以NaOH稀碱液调节当日回流渗滤液的pH值,在第63 d时pH值上升至6.76,VFAs含量稳定在20~22 g·L~(-1)之间,产气量明显提高;在81 d时TS达到20%以上,系统容积产气量和生物降解率均保持相对稳定.     

基于量纲分析的输液管道泄漏量计算模型研究

在实验室建立管道泄漏实验模型(江苏工业学院油气储运安全实验系统),研究管道在不同泄漏模式下、不同实验条件下的流体泄漏量的规律。运用量纲分析的方法,建立了管道泄漏数学模型,初步确立了泄漏量与泄漏孔的大小、流体的密度、黏度、管内压力以及流体的平均流速等因素的关系,为进一步定量分析管线失效后对环境的影响提供了科学依据。     

复采残采煤层小煤矿开采技术研究

平顶山市新华区为全国重点产煤县 (区 ) ,区内煤矿以乡镇小煤矿为主 ;小煤矿井田多位于平顶山煤业集团大型矿井浅部报废水平内 ,主要开采残留煤柱和采后剩余底部煤层。笔者根据新华区小煤矿生产的特点 ,总结、规范了复采残采煤层小煤矿井田开拓、采煤方法 ,重点研究了房柱式采煤法采准巷道布置和采煤工艺 ,特别是保持煤房稳定、提高采煤工作面安全生产的特殊支护问题 ;同时结合小煤矿生产中存在的主要问题 ,依据煤炭行业的法律、法规 ,提出了小煤矿采煤方法改进的技术措施。上述研究成果 ,对规范我国小煤矿的采煤方法、提高小煤矿的安全生产能力、推动小煤矿由数量型向质量效益型转化、发展地方经济都具有重要的现实意义。     

梭织布印染废水处理改造工程设计

采用初沉-厌氧-接触氧化-二沉的组合工艺处理梭织布印染废水的运行结果表明，在进水平均cOD5000mg／L、SS500mg／L、色度600倍的条件下，上述各项指标去除率分别为96．7％、95.5％、95％，整个系统对难降解的染料、印染助剂均有很好的去除效果，出水满足广东省地方排放标准。     

车辆事故紧急呼救技术发展综述

综述了车辆事故紧急呼救技术的原理,从车辆事故检测识别技术、移动车辆定位技术、无线通信技术和地理信息系统几方面概述车辆事故紧急呼救技术的研究内容。进一步介绍车辆事故紧急呼救技术的国内外研究和应用现状,并从车辆事故识别技术、地图匹配及组合导航、集群通信及通信网络几方面总结并指出车辆事故紧急呼救技术的关键技术和难点。展望了车辆事故紧急呼救技术的发展趋势,并就我国发展车辆事故呼救技术的可行性和发展方向进行探讨。     

重庆高速公路安全现状分析及对策

首先分析了重庆高速公路路网现状及当前安全管理模式,再依据交警部门最新权威统计信息以及近三年交通事故总体统计信息对重庆高速安全状况进行比较分析,从宏观阐述安全形势,最后对重庆高速安全现状进行概述并提出详尽的对策。     

水电厂设备设施风险的动态分级研究

为保障水电厂安全运行,根据水电厂设备设施构成要素,系统分析其风险,建立涵盖水轮机及其辅助设备、发电机及其辅助设备、计算机监控系统及自动装置、电气一次设备、电气二次设备、水工建筑物及金属结构、机具与防护设施等因素在内的评价指标体系。采用欧氏距离定义样本差异,标准化处理属性特征值,通过聚类迭代,开发水电厂设备设施风险的动态分级方法。研究结果表明:水电厂设备设施故障风险在每年的第2,3季度明显大于第1,4季度,并且随着时间推移,各季度设备设施故障风险同比有增加的趋势,风险分级结果与设备设施故障的变化趋势基本吻合。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。