基于贝叶斯网络的一种事故分析模型

贝叶斯网络被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具。当前在系统安全领域中已开始运用贝叶斯网络技术进行故障诊断分析，然而故障只是诱发事故的因素之一，无法系统的评价事故背后的隐患，对事故后果的预测也甚少涉及。笔者将贝叶斯网络作为一种事故分析手段，在事故致因理论的基础上提出了一种基于危险因素-事故-事故危害的三层贝叶斯网络拓扑模型；阐述了网络模型层次间的因果关联关系、各层次的构成、节点的描述方法以及网络模型的构建方法；最后通过一个天然气球罐的分析案例验证了该模型分析方法的可行性和有效性。     

有机酸对长江三角洲大气背景区降水酸化的影响

为了揭示有机酸对长江三角洲区域降水酸化的影响,2008年在浙江临安区域大气本底站采集了35场降水的样本,用离子色谱梯度淋洗方法测定有机酸浓度.结果表明,甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸均有不同程度检出,一元有机酸中甲酸和乙酸在每场降水中均有检出;二元有机酸中,乙二酸和丁二酸检出率很高,其他有机酸检出率较低.甲酸、乙酸和乙二酸约占检测到的总有机酸的89%,其中甲酸和乙酸占总有机酸的80%,约占阴离子总量的13%;甲酸、乙酸、总有机酸的浓度及其在阴离子总量中所占比例都远高于我国北京、深圳等城市,有机酸对长江三角洲大气背景区降水化学的影响比城市地区显著.另外,生长季节降水中有机酸浓度高于非生长季节,表明植被排放的有机酸是长江三角洲大气背景区降水中有机酸的重要来源.     

巯基棉纤维制备方法的研究

巯基棉富集分离技术现已广泛的应用于天然水、工业废水、土壤、沉积物、岩石、矿物、动植物、粮食及食品等各类环境样品中的钻、镍、锌、镉、铅、铟,钨、铜、银、锡、铋、锑、汞、砷、硒、碲、金、钯、铂等二十种痕量元素的分离和测定。     

深化专项整治 加强“三条线”安全管理——翠屏山煤矿全力打造本质安全型矿井

今春,福建煤电翠屏山煤矿在开展安全生产专项整治过程中,为了进一步加强矿井质量标准化管理,建设本质安全型矿井,在基本完成了机电、防尘、提升、通风和运输系统的全面改造之后,坚持以“一通三防”专项整治工作和完善矿井通风系统为重点,做好各项工作,促进矿井的安全生产。     

重量法测定空气中PM10的不确定度评定研究

根据重量法测定空气中PM10的测量方法原理,建立数学模型,从样品现场采样与实验室测试相结合引入各不确定度分量,分析并评定用重量法测定空气中PM10的不确定度,确定合成不确定和扩展不确定度.从各不确定度分量大小,最终确定测量不确定度影响因素并加以有效控制及改进,改善测量方法和手段,从而为空气中PM10浓度测定提高检测数据准确性,提供科学检测依据.     

基于LED驱动芯片的低温漂CMOS基准电压源

设计了一种低温漂CMOS基准电压源,应用于LED驱动芯片中．采用基本的带隙基准电压源原理,并对结构进行了改进,减小了失调电压对输出的影响,同时可以提供多路输出,满足LED驱动芯片中多个基准电压的需求．基于CSMC0．5μmCMOS工艺对所设计电路进行了模拟仿真．常温（25℃）下,电源电压为4V时电路具有稳定的三路输出：200mV、600mV和1V,温度在-45-85℃变化时,温度系数为16．9ppm／℃,PSRR大于-70dB@1kHz．     

稻田环境与除草剂去草胺降解速率的关系

在稻田自然环境中,去草胺乳油和颗粒剂的残留半衰期,在田水中分别为1.65-2.84d和5.78-6.30d,在土壤中分别为2.67-5.33d和4.95-6.30d.经过水稻一个生育期,去草胺在糙米等样品中的最终残留量均降至可检水平以下.土壤微生物对去草胺的降解起着主导性的作用,在灭菌和不灭菌土壤中的残留半衰期分别为433d和18.50-29.40d.去草胶在涂土等四类不同属性的土壤中的渗漏性大小顺序,依次为涂土、小粉土、青紫泥和红壤.     

流动注射微波在线消解分光光度法测定水中总磷

利用微波在线消解水样,将流动注射分析技术与分光光度法检测相结合,建立一种在线测定水中总磷的快速分析方法。通过对实验条件的优化,分析速率达36个/小时,检出限0.015mg/L,线性范围为0~2.0mg/L,对0.634mg/L总磷标准溶液测定11次的相对标准偏差为1.0%。应用于环境水样的测定,结果令人满意。     

临安区域本底站大气甲烷浓度变化特征

通过分析2006年8月～2009年7月临安区域大气本底站Flask瓶采样获得的CH4浓度特征,结合地面风向、后向轨迹、排放清单,研究了CH4浓度变化特征和长三角地区排放源对CH4浓度的影响作用。结果表明,临安区域大气本底站的CH4浓度分布在1 7584×10-9~1 9700×10-9,具有较明显的季节波动变化特征,浓度季节变化幅度为737×10-9;CH4浓度平均年增幅达176×10-9,增速较快。东北风和东南风时,CH4浓度较高;西南风时CH4浓度较低。导致CH4高浓度分布的气团主要来自临安站的东北、偏东方向;导致CH4低浓度分布的气团集中在西南 偏南