新型劳动工具袋问世

北京皮件厂研制的新型系列劳动工具袋,最近在北方地区劳动保护用品订货会上,第一次与广大用户见面,受到用户的热烈欢迎。首批产品订购一空。 随着现代工业的发展,老式工具袋已远远满足不了新的需要。新型系列工具袋具有以下特点:(1)大小规格品种齐全,结构多样化,可供不同野外施工工种选择。(2)工具袋面料采用经刮研化学桨纱树脂新工艺处理帆布,产品整体挺括、轻便,比老产品减少2/5的重量。(3)选用国际流行的桔红、大红、翠绿、本白等颜色,使操作者在野外高处更加醒目,突出了施工操作标志。(4)设计增加了袋盖,工具不宜从袋中滑出,提高了安全…     

有机沉积物(油藏)与微生物的相互关系

引言 石油微生物学是普通微生物学的一个分支,它的研究对象是有关石油烃由微生物所引起的各种变化。 到三十年代,石油微生物学就开始发展起来,但是,当初关于油藏油层水中的微生物,尤其是硫酸还原细菌是否存在的问题,还没有解决。自进入四十年代以来,就已开始研究关于微生物对油层水中烃的生化作用。1950年以后,开展了利用微生物作用开发油气的研究。可是,关于油藏的微生物群问题还有许多方面有待研究。     

碳源类型对污水生物处理过程中氧化亚氮释放的影响

碳源是污水生物处理过程中N2O释放的重要影响因素.本试验以不同碳源（葡萄糖、乙酸钠和淀粉）条件下的SBR反应器为研究对象,分析了碳源类型对于N2O释放的影响作用.结果发现,N2O释放主要发生在好氧段,且释放总量受碳源影响,以乙酸钠为碳源的反应器产生的N2O最多,释放速率最大,其次为葡萄糖,淀粉最少,N2O转化率分别为7...     

基于生态位理论的我国沿海省市海洋产业竞争策略分析

基于生态位理论,从生态位强度、宽度、重叠度全面分析我国海洋产业生态位现状。具体采用生物学量化模型:Shannon-Wiener指数,Pianka公式等进行量化计算。计算结果能很好地解释各沿海省市海洋经济发展现状及总体特征。基于沿海十一省市海洋产业普遍存在同构化的现象,依据强度、宽度特征分组,生成相应的竞争策略。本文将为各省市完善海洋经济的发展布局和战略规划提供新的参考与启示。     

不同水动力条件对景观水体富营养化模拟过程中藻类演替的影响

采用微宇宙培养法,分析了不同水动力条件(不循环、水循环和泥循环)对微污染景观水体富营养化模拟过程中藻类演替的影响.结果表明,水循环和泥循环使得水体的TP值前期增加后期减少,前期藻类生长主要受TP影响,而后期浊度成了重要的影响因素;水循环引起的TP值减少及蓝藻聚集状态的破坏,导致了藻类的生长明显减缓,但优势种的演化过程却...     

抓好建设联网 强化工作机制 全面推进视频图像“三网一平台”全警应用

正2017年以来,洛阳市公安局按照公安部、省厅及市局党委的部署和要求,抓建设、强应用、健机制,全面推进视频图像"三网一平台"全警应用,取得较好成效。公安部在湖北宜昌举办的全国公共安全视频监控建设联网应用工程示范城市交流会上,洛阳作典型发言。在公安部举办的全国贫困县视频监控建设培训班上,专题介绍洛阳经验。一、狠抓基础建设,构建"三网一平台"近年来,在市委市政府的大力支持下,市县两级     

基于半分析算法的太湖水质参数多光谱遥感反演

半分析算法基于固有光学特性数据,具有明确的物理意义,能同时反演多种水质参数,是水质遥感反演的趋势。基于太湖实测的吸收系数与后向散射系数数据与Landsat/TM数据,利用Gordon半分析模型,对叶绿素a、悬浮物与黄色物质进行了同步反演,并探讨了半分析算法适用于内陆水体多光谱遥感数据的潜力。多水质参数同步反演方法为水环境综合分析提供了有利的技术手段。     

米东区居民生活垃圾分类收集及处理调查分析

随着城市的快速发展,城市生活垃圾对环境的危害越来越大,已经成为影响城市居住环境的重要污染源,如何进行城市生活垃圾的收集与处理显得至关重要。米东区作为乌鲁木齐市新型工业城区的代表,其经济虽然取得了飞速发展,但其城市居住环境却未得到足够地重视。鉴于此,围绕乌鲁木齐市新型工业城区的生活垃圾分类收集和处理现状展开了社会调查,选取乌鲁木齐市米东区作为靶区,随机选取70户人家进行了入户问卷调查,对调查结果进行了统计分析,得出了乌鲁木齐市米东区家庭生活垃圾分类收集及处理的特点,进而指出了新型工业城区垃圾分类工作存在的主要问题,根据影响城市家庭生活垃圾产生量的因素,针对如何更好的实现垃圾的分类收集工作提出了相应的建议。     

PANI-TiO_2光催化剂的制备及其降解甲基橙的性能

采用溶胶-凝胶法和原位氧化聚合法制备了新型聚苯胺修饰纳米TiO_2(PANI-TiO_2)复合光催化剂。以甲基橙溶液模拟有机染料废水,考察了过硫酸钾加入量、苯胺加入量、盐酸浓度及反应温度对PANI-TiO_2复合光催化剂降解甲基橙性能的影响。采用XRD,UV-vis,FTIR技术对PANI-TiO_2复合光催化剂进行了表征。实验结果表明:PANI-TiO_2复合光催化剂降解甲基橙的最适宜工艺条件为:n(过硫酸钾):n(钛酸四丁酯)=0.1,n(苯胺):n(钛酸四丁酯)=0.11,盐酸浓度2 mol/L,反应温度20℃,在此最适宜条件下,反应时间为60 min时,甲基橙降解率为97%。表征结果显示:与TiO_2相比,PANI-TiO_2复合光催化剂明显发生了红移现象,带隙变窄,有利于光催化反应效率的提高;与PANI相比,PANI-TiO_2复合光催化剂的红外特征峰向低波数的方向发生偏移;PANI-TiO_2复合光催化剂为锐钛矿型。     

基于阶段式时序注意力网络的PM2.5鲁棒预测

PM_2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM_2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM_2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型（staged temporal-attention network,STAN）,该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM_2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1）对比广泛使用的单一类模型支持向量机（support vector machine,SVM）、长短期时序记忆方法（long short-term memory,LSTM）和多层感知机（multilayer perceptron,MLP）,STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络（U-net）,STAN领先了7%的优势。2）以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM_2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM_2.5浓度的鲁棒预测。