储罐用钢在3.5%NaCl溶液中的腐蚀行为研究

目的对比研究三种油气储罐在水压试验时的腐蚀行为特征。方法选用9Ni钢、Q235碳钢、304L不锈钢储罐用材料以及3.5%NaCl模拟海水溶液,采用开路电位、电化学阻抗谱、动电位极化曲线测试方法研究三种储罐用钢在模拟海水中的电化学腐蚀特征,同时结合浸泡质量损失试验和微观腐蚀形貌进行分析。结果 9Ni钢、Q235碳钢、304L不锈钢稳定后的开路电位(vs.SCE)分别为-0.55、-0.64、-0.10m V,Rt值分别为2 792、1 765、125 100,平均腐蚀深度分别为0.070 6、0.160 3、0.002 5 mm/a。微观腐蚀形貌显示,9Ni钢和Q235碳钢表面发生明显的腐蚀,而304L不锈钢只发生轻微的点蚀。结论在3.5%NaCl模拟海水溶液中,304L不锈钢最耐腐蚀,Q235碳钢最易腐蚀,9Ni钢居于两者之间。因此在9Ni钢和Q235碳钢储罐海水试压过程中需要采取临时保护。     

某型飞机外翼5—8肋损伤原因分析及修复探讨

目的 分析某型飞机外翼5—8肋油箱区结构不同程度损伤的原因,制定修复方案。方法采用受载分析、有限元仿真计算、静力试验数据分析等强度计算方法分析损伤产生的原因,采用扫描电子显微镜和光学显微镜对磨痕形貌进行观测等失效分析,对损伤结构件开展失效模式分析,根据损伤原因及失效模式制定科学简便的修复方案,同时对损伤长桁采取的修补措施进行强度校核。结果 通过对外翼油箱充压破坏理论分析、有限元仿真计算、静力试验数据反推,并结合飞机实际损伤情况,得出油箱破坏理论分析危险薄弱部位与真实破坏情况一致的结论。有限元仿真计算最危险结构部位与实际结构首先发生破坏部位吻合,可作为深入制定修复方案及推测实际加载压力的依据。通过静力试验数据反推、结构实际损伤及有限元仿真计算结论得出,外翼5—8肋结构出现损伤时油箱施加压力约0.5 MPa,针对损伤制定了更换外翼油箱内部第5—8肋损伤结构和贴补加强损伤长桁的修理方案,经结构强度校核,满足设计要求。结论 分析认为外翼5—8肋油箱区结构损伤原因为油箱压力超过设计值导致结构过载断裂,采用贴补加强修理损伤长桁和更换第5—8肋损伤结构的修复方案能够满足强度设计要求,可指导同类飞机类似结构损伤故障的原因分析和修理,提醒同类飞机维修人员在飞机维护时应关注外翼油箱压力超压问题。     

包装箱用碳纤维增强复合材料贮存寿命研究

目的研究碳纤维增强复合材料贮存条件下的性能变化趋势和寿命评估。方法对碳纤维增强复合材料开展四个不同温度条件下的热氧老化试验,按试验周期定期取样开展冲击性能测试,对试验数据采用寿命预估方法进行处理,对材料性能进行预估。结果通过数据计算分别得到我国热带海洋、干热沙漠等典型气候条件下的碳纤维增强复合材料贮存寿命分别为17.21~35.89年。结论碳纤维增强复合材料具有较好的贮存性能,在较为严酷的热带海洋气候和给定的失效判据条件下,寿命预计为17.21年。试验和数据处理方法可以较好地预计材料的性能变化趋势和开展寿命评估。     

高温条件下高速碰撞试验技术研究

目的建立高温条件下结构的高速碰撞试验技术。方法基于理论和试验方法,研究影响试样加热/保温、碰靶速度和姿态的关键因素,利用次口径发射技术和电炉技术实现试样的加热、保温和加速。采用间接方法测试试样碰靶时的温度,联合应用次口径发射技术和靶体,控制试样的碰靶姿态,并利用高速摄影技术对其进行测试。通过薄壁圆柱筒的高温高速碰靶验证高温试验技术的有效性。结果建立了加热、加速和姿态控制一体化的高温高速碰撞试验技术,获得了不同尺寸薄壁圆柱筒不同姿态碰靶时的高温冲击动力学响应。正碰时,撞击端镦粗,尾端收缩,尾端的凹陷大于碰撞端的变形;侧碰时,圆筒呈马鞍状;角碰时的变形为楔形。随着圆筒的强度和刚度的降低,圆筒的变形增加,整体发生坍塌,出现大量的皱褶。结论建立的试验技术切实有效,可以用于高温条件下结构高速碰撞效应的研究。     

芦苇植株对湿地温室气体排放的影响及其日变化特征

利用静态箱-气相色谱法对夏季(7月、8月和9月)长江河口湿地芦苇植被CO_2、CH_4和N_2O的叶面通量、茎秆扩散速率以及沉积物通量的日变化进行研究。结果显示,通过芦苇叶片排放的N_2O与CH_4的量分别为2.99μg/(m~2·h)和15.36μg/(m~2·h),CO_2则呈现白天吸收(-120.86 mg/(m~2·h))、夜间排放(69.39 mg/(m~2·h))的特点。芦苇茎秆N_2O、CH_4和CO_2平均扩散速率分别为1.96μg/h、142.45μg/h和10.69 mg/h,沉积物平均排放通量为N_2O 8.18μg/(m~2·h)、CH_41.58 mg/(m~2·h)、CO_2169.66 mg/(m~2·h)。芦苇茎秆和沉积物界面CH_4和CO_2的排放均呈现出明显的"单峰型"昼夜变化规律,其排放峰值集中在日照及温度最高的9:00至15:00。芦苇植株是影响温室气体排放变化的因素之一。芦苇植株在光合作用下吸收CO_2并促进CH_4的排放,而芦苇发达的根系及茎秆是温室气体排放的主要途径。同时,Pearson相关性分析表明温度对芦苇群落CH_4和NO2的排放影响显著,但与CO_2通量的相关性不明显。土壤氧化还原电位对3种气体的排放均有显著影响。     

环境因素对建筑工程造价的影响模型研究

现代建筑材料多数使用钢材、混凝土、木材等高能耗产品,这些材料在生产和运输的过程中会消耗较大的能量,对建筑绿色度和的影响非常大,同时也不利于降低工程预算。通过对建筑资源能源消耗和造价进行调查分析,并对建筑材料对建筑环境负荷影响和建筑工程造价进行了研究,提出基于环境因素设置的工程造价模型。通过实际操作发现,相对于传统的工程造价模型,该模型对工程造价的变化趋势反应的更为直观准确,可以大幅度提高工程造价工作的效率。     

8-氨基喹啉-5-偶氮-对苯酚荧光光度法测定微量铬(Ⅵ)

在盐酸介质中,铬(Ⅵ)与AQAPOH形成可被氯仿萃取的荧光化合物,其λex/λem=295nm/400nm.线性范围为0-1.0μg Cr(Ⅵ)/25ml(水相),检测限为0.7μg/L.除Mn(Ⅶ)外,常见金属离子无干扰,可在数千倍Cr(Ⅲ)存在下测定废水中微量铬(Ⅵ).初步探讨了荧光反应的机理.     

浅谈烟道气现场监测的工作管理

烟道气现场监测，易出差错。监测人员必须有良好的专业理论水平、丰富的工作经验、高度的敬业精神。本文就现场监测工作易出现问题进行了分析，列举了解决问题的方法     

Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong

As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NO_x and NO₂ are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NO_x and NO₂ concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NO_x and NO₂ concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods.     

Determination of organophosphorus pesticides and related compounds in water samples by membrane extraction and gas chromatography

A membrane extraction-gas chromatography method was developed fordetermination of organophosphorus pesticides and related compounds including methamidophos, DDVP, dimethoate, methyl parathion, parathion, thiophosphoric acid trimethyl ester, and thiophosphoramidic acid dimethyl ester in water samples. In thismethod, surface-modified acetic cellulose membranes were used to extract the target analytes in water samples, the extracted analytes were back-extracted into a small amount of methanol, andgas chromatography with pulsed flame photometric detector (GC-PFPD) was used to determine the concentrations of targetanalytes in the extracts. The recoveries obtained for thetarget analytes spiked into the water samples ranged from 66to 94%. The method detection limit for each target analyte was 0.05 g L^-1. The method developed in this study had shown the advantages of being cheap, simple, fast, and reliable. It had been used successfully to determine the concentrations of target analytes in river water samples.