水介质中C60纳米晶体颗粒的光化学反应活性木

C60作为一种新型纳米材料,其环境负效应日益受到关注.C60的光化学反应特性是其具有生物毒性的重要原因之一,但C60在水中形成纳米晶体颗粒后失去了C60分子本身的光化学反应活性,不能产生氧自由基.C60在水介质中光化学反应活性的转变使其生物毒性机制研究复杂化.本文综述了水介质中C60纳米晶体颗粒的光化学反应活性相关研究...     

江西产业结构调整与人力资源开发关系实证研究

产盐结构的调整与人力资源开发有着密切的关系，但理论界就人力资源开发对产业发展及结构调整的作用研究得甚少。从江西的定量分析可以看出人力资源开发对江西产业发展及结构调整有促进作用。江西产业结构的进一步调整又对人力资源提出新需求。因此需提出相应的对策。     

智能收费站收费监控系统的设计

自上个世纪90处代以来,交通的高速发展成为中国经济版图中最引人注目的篇章。1997年7月3日,国家主席江泽民签署主席令,颁布《中华人民共和国公路法》,对“收费公路”作了全面规定,扩大了公路建设的资金渠道。国家投入和社会投入的阀门打开了。从1997年开始,交通投入一路高歌猛进,全国仅用于公路水运建设的投资额就突     

锡林河上游雨季降水、河水和地下水转化关系

为深入理解草原内陆河流域的水文循环过程及不同水体转化机制,以锡林河流域大气降水、河水和地下水为研究对象,对其氢氧稳定同位素进行了测试及多尺度时空特征分析,探究流域不同水体间的定量转化关系.结果表明：①锡林河流域具有明显的内陆性半干旱气候特征,大气降水是流域河水和地下水的主要补给源,地下水和河水同时经历了不同程度的非平衡蒸发;②河水同位素组成在季节上表现出春秋贫化、夏季富集的特征,在空间上表现为自上游到下游逐渐升高的趋势;浅层和深层地下水δ¹⁸O在生长季的波动变化基本一致,二者的主要差异发生在生长季末期,即前者趋于稳定而后者呈上升趋势,反映出深层地下水对大气降水和地表水入渗补给具有滞后响应,在空间上二者均由东南向西北逐渐贫化;③基于端元混合模型的估算结果可知,夏季大气降水和浅层地下水对河水的平均补给比例分别为52.69%和47.31%,说明对于内陆河流域,即使在多雨季节,浅层地下水也是河水的重要补给来源,研究旨在为半干旱典型草原内陆河流域的水资源调控和生态环境保护提供理论指导.     

大型海藻龙须菜对锥状斯氏藻的光合生物控制机制

为了探究大型海藻龙须菜(Gracilaria lemaneiformis)对锥状斯氏藻(Scrippsiella trochoidea)的光合生物控制机理，在锥状斯氏藻的培养体中加入不同浓度的龙须菜海水浸提液，通过生物量、表观放氧速率和呼吸速率、光系统Ⅱ(PSⅡ)反应中心能量变化，以及反应中心、放氧侧和电子传递链活性变化，来揭示大型海藻龙须菜对锥状斯氏藻的光合抑藻机理.结果表明：共培养3 d的实验中，添加0.6 g·L^-1龙须菜海水提取液对锥状斯氏藻的生长有显著促进作用，与对照组相比，藻体密度提高了15.5%；添加1.2、2.4和4.8 g·L^-1龙须菜海水提取液对锥状斯氏藻生长则有显著抑制作用，藻体密度分别下降了26.8%、95.1%和91.4%，化感物质对锥状斯氏藻的生长有低促高抑的效果；添加龙须菜海水浸提液能显著抑制锥状斯氏藻最大光合放氧速率和显著增加其暗呼吸作用，呈现出剂量效应，抑制效果随培养时间而减弱.龙须菜中的化感物质能破坏锥状斯氏藻PSⅡ反应中心，使得反应中心数量减少，造成反应中心潜在活力(F_v/F     

尿素溶液热解制取氨气特性研究

目前采用尿素作为还原剂进行SCR脱硝已经成为一种趋势,利用热解尿素溶液制备SCR还原剂NH3即尿素热解制氨技术在运行管理等方面的优势,使得越来越多的电厂倾向于采用尿素热解技术。利用热重分析方法对尿素溶液的热失重规律进行了实验研究,在简易管式炉和小型尿素热解实验台上研究了尿素溶液高温热分解特性,不同工况(热解温度、尿素溶液浓度、载气流量、添加剂)下尿素溶液热解的氨气产率,从而为尿素溶液热解制氨提供一些基础性的理论依据。结果表明:尿素热重分析发现尿素从室温升至600℃过程中,涉及众多中间反应;热解温度对尿素温度有着显著的影响,随着温度升高,热解效率增大,温度达到650℃时,效率最高;尿素溶液初始浓度对尿素热解效率影响不大,推荐采用50%的初始溶液浓度。     

红外热成像观察世界的第三只慧眼

正一、前言早期安防报警业利用人体红外热辐射特性,开发出被动式红外探测器(Passive Infared Detector,PIR):人体辐射的红外波长3~50μm,其中8~14μm占46%,最大辐射出现在约9.5μm处,人是恒温动物,红外辐射也最为稳定。被动式红外探测器本身不发射任何能量而只被动接收、探测来自环境的红外辐射。探测器安装后,在无人或动     

煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。