4-硝基苯胺与人血清白蛋白相互作用的研究

通过荧光和紫外光谱法研究了4-硝基苯胺与人血清白蛋白（HSA）的作用.结果表明,4-硝基苯胺对HSA的内源荧光具有强烈的猝灭作用.猝灭机理为静态猝灭,同时伴随有非辐射能量转移的发生.根据双对数方程计算其结合常数和结合位点数.确定4-硝基苯胺与HSA有一类结合部位.根据热力学参数得出4-硝基苯胺与HSA之间的主要作用力为氢键和疏水作用力.同步荧光的结果表明,作用点位靠近色氨酸,并且使色氨酸的疏水环境增强.     

注浆法治理公路黄土暗穴病害的试验研究

注浆法是公路工程中治理暗穴的一种新方法.针对湿陷性黄土地区公路工程中大量发育的暗穴病害,通过室内浆液材料物理力学性能试验与工程现场模拟注浆效果试验,分析了以水泥为主剂的注浆材料在不同配合比情况下治理公路工程中暗穴的效果.室内外试验结果分析表明:浆液水灰比在2.5∶1～1.5∶1之间较为适宜;在不影响路基路面的正常压力下有效的加固半径是1.0 m～1.5 m;在特殊情况下为了使浆液快速凝结可以加入一定量的水玻璃作为速凝剂;可以采用二次注浆加强治理的效果.     

基于膨胀土蠕变试验的粘弹性模型对比研究

对广西南宁膨胀土进行了一系列室内压缩蠕变试验,得出了相应的蠕变曲线.运用K-H体模型和Bu体模型进行对比研究,确定了正常应力条件下非饱和南宁膨胀土的粘弹性模型和各流变常数,提出了正常应力条件下南宁膨胀土的本构方程及蠕变方程.为膨胀土工程设计和分析提供可靠的理论依据.     

安全工程学科发展与专业办学思路的思考

迎合安全工程教育的蓬勃发展,结合上海应用技术学院安全工程专业建设的历史以及人才培养现状,分析了上海经济形势和学科专业教育教学方向,总结了安全工程学科的探索思路以及办学拓展方向,提出了专业课程模块方向与课程设置,供安全工程教育工作者参考.     

Effect of NOM characteristics on brominated organics formation by ozonation

In this study, organic fractions, namely, humic acid, fulvic acid, hydrophobic base and neutral, and hydrophilic acid, base, and -neutral, were extracted from source water. First, the characteristics of the organic fractions, such as carboxylic acidity, phenolic acidity, ultraviolet absorbance, and aromatic content, were analyzed. Further, a systematic study was carried out to the by-products obtained when organic fractions, to which various amounts of bromide had been added, were oxidized with ozone. Samples after ozonation were analyzed for several brominated organics. The results indicate that the characteristics of the aquatic organic matter, including carboxylic/phenolic acidity, aromatic/aliphatic content, and ultraviolet absorbance, appear to affect the formation of halogenated organics. In general, hydrophobic organics having higher phenolic acidity, aromatic content, and ultraviolet absorbance have higher ozone consumption and produce higher concentrations of brominated organics than hydrophilic organics. It was also found that humic acid demonstrated the highest bromoform (CHBr(3)), dibromoacetic acid (DBAA), and 2,4-dibromophenol (2,4-DBP) formation, whereas hydrophilic neutral produced less CHBr(3) and 2,4-DBP than the rest of the organic fractions but produced the highest amount of dibromoacetone (DBAC) and dibromoacetonitrile (DBAN).     

流域水权市场中的节水激励

流域水权制度是否具有内在的节水激励是能否纾缓一个国家或地区水资源危机的关键.水权再分配机制是水权制度的重要组成部分,而水权市场则是水权再分配机制的方式之一.该文通过构建节水投资收益净现值(NPV)模型,分析水权市场对节水激励的作用,讨论各因素对不同层次用水户进行节水投资决策的不同影响,并且应用节水投资收益净现值模型对黄河流域进行了案例分析.分析表明:有效的流域水权市场能够激励用水者进行节水投资,获得水权交易收益,同时缓解水资源供需矛盾,实现流域水资源的优化配置;跨地区跨行业的水权交易由于规模大,需要的投资金额多,交易成本较高,只能由较高级别的水资源管理机构或取水工程完成,但需要采取适当的节水设施管理方式;地区内行业内的水权交易规模小,需要的投资金额少,交易成本低.对于微观用水户具有激励作用,但需要政府提供相应的信贷支持.     

流域水权初始分配机制中的节水激励

目前,永资源短缺的问题普遍存在,如何利用非工程手段解决水资源的供需矛盾开始成为研究的焦点。水权翩度能够对人们的用水行为产生积极的或消极的影响,而水权初始分配机制是水权制度运行的基础,该机制是否能够激励用水者不断地开发应用节水技术以及在更广泛的领域内减少浪费行为,对于有效地控制用水需求,缓解水资源危机具有十分重要的意义。本文通过构建流域水权初始分配机制节水激励模型,考察在以指标法为基础的水权初始分配过程中,流域各地区可以控制并且能够影响水权分配结果的因素,分析其可能进行的行为选择以及对水资源节约的影响。研究结果表明,决策者可以通过平衡选择现状用水量权重．延长水权初始分配份额的有效期,以及对节水工程投资和水利工程投资进行补贴等手段,使水权初始分配机制在长期内发挥节水激励作用．不仅能够提高各地区的经济收益,并且能够缓解水资源的供需矛盾。实现流域的可持续发展。     

天然气开采废水处理技术综述

针对天然气开采废水量大、矿化度高、杂质含量多、处理难度大的问题,从预处理技术、COD处理技术、氨氮处理技术、脱盐处理到深度处理技术等对各种处理技术进行分析和对比,说明了各种方法的特点和适用情况等。根据对各种方法的特点总结,结合不同废水的水质特点,提出适宜的组合处理方法,并探讨了综合处理技术在部分地区的工程化应用情况。     

油气勘探开发建设项目环境影响评价管理探讨

油气勘探开发建设项目存在滚动开发的特点,在近年来的环境影响评价管理实践中引发较多矛盾。文章分析了目前油气勘探开发建设项目环评管理中存在的环评要求不清晰、分类管理需细化、审查尺度不统一等问题,并从界定建设项目类型、明确环评开展时间和要求、明确环评文件编制类型、界定项目重大变更四个方面提出了改进油气项目环评管理的建议。     

Deep learning architecture for air quality predictions

With the rapid development of urbanization and industrialization, many developing countries are suffering from heavy air pollution. Governments and citizens have expressed increasing concern regarding air pollution because it affects human health and sustainable development worldwide. Current air quality prediction methods mainly use shallow models; however, these methods produce unsatisfactory results, which inspired us to investigate methods of predicting air quality based on deep architecture models. In this paper, a novel spatiotemporal deep learning (STDL)-based air quality prediction method that inherently considers spatial and temporal correlations is proposed. A stacked autoencoder (SAE) model is used to extract inherent air quality features, and it is trained in a greedy layer-wise manner. Compared with traditional time series prediction models, our model can predict the air quality of all stations simultaneously and shows the temporal stability in all seasons. Moreover, a comparison with the spatiotemporal artificial neural network (STANN), auto regression moving average (ARMA), and support vector regression (SVR) models demonstrates that the proposed method of performing air quality predictions has a superior performance.