有机硅改性环氧树脂的光固化动力学与性能研究

目的研究紫外光固化有机硅改性环氧树脂的固化行为和性能。方法通过介电分析(DEA)研究光引发剂、热引发剂及有机硅含量对紫外光固化脂环族环氧树脂反应过程的影响,利用热重(TG)、差示扫描热(DSC)和显微硬度仪对有机硅树脂改性环氧树脂性能进行分析。结果发现光引发剂与热引发剂对固化效率可起到协同互补的作用,增加光引发剂和热引发剂的浓度,可缩短引发时间,加快固化速率,提高固化效率。与纯环氧树脂相比,有机硅改性环氧树脂的固化效率和初始分解温度都有所下降,但高温阶段降解速率明显降低,500℃的残炭率也得到提高。当加入质量分数为10%的有机硅时,固化物表现出较好的耐热性能,树脂维氏硬度可达31.75HV。结论紫外光可以很好地固化有机硅改性环氧树脂。     

建立省级环境与健康调查及风险评估体系研究思路——以江苏省探索实践为例

以环境与健康调查及风险评估研究为出发点,江苏省于2018年设立了"江苏省环境与健康调查与风险评估体系建设"环保科研重大技术攻关类项目,根据江苏省行业、地区、流域特点以及江苏省环境与健康调查及风险评估工作基础,结合国内环境与健康研究现状,深入开展典型行业、地区、流域环境与健康调查、环境与健康问题分析、环境健康风险评价,建设环境与健康重点实验室,探索并实践环境与健康理念融入环境保护管理的研究任务,为全面开展环境与健康监测业务化运行以及环境健康风险评估进行技术实践和储备,为江苏省环境与健康管理工作提供支撑。     

基于生物导向的水生态健康监测及评估概述

环境监测是水生态健康监测与评估的重要环节,基于物理、化学监测的传统水质监测通常仅能提供独立的数据信息,不能全面、直观地反映水环境状况。基于生物等生命体导向的水生态监测通过生物对环境的响应,能够直接反应复杂水体状况,在水环境健康监测与评估中占据重要地位。基于病原微生物、指示生物介绍了生物监测中的常规生物指标,总结了包括藻类、无脊椎动物和鱼类在内的常见指示生物在不同类型污染水体中的环境指示作用。从生物毒性效应出发介绍了常用的毒性效应测试方法、分析了污染物在不同生物学水平的响应,从而指明生物毒性效应在水环境健康评估中的发展优势。再从生态完整性角度阐述了生态完整性评价的一般方法和新兴分子生物学技术在水生态健康评估中的应用。重点指出环境毒理学和分子生物学在水环境监测的优势,以期为更加科学精确地进行水生态健康监测预警提供支撑。     

自镇流荧光灯如何实现节能设计

本文从荧光粉的选择,荧光粉比例的调配,生产工艺的改进,镇流器的调试等方面,介绍了提高自镇流荧光灯（节能灯）光效和光通量的设计思路,并用实例证明了所例举设计方法的有效性。     

泄漏事故应急带压密封处置方法及术语译法研究

给出了泄漏的准确定义,指出了泄漏可能引发的火灾、爆炸、中毒、人身伤亡、环境污染噪音及腐蚀方面的危害。介绍了目前最有效的泄漏事故应急处置方法——带压密封技术的基本原理、特点、应用范围及现场操作步骤;研究了泄漏事故应急处置方法的汉英定名问题,简介了国际上流行的“30”式应急技术服务方式,辨析了“带压密封”汉译英巾“Stoppage under Pressure”等中式英文欠缺。同时举例论述了“带压密封”一词的规范用法和译法。     

基于EEG频谱特征的驾驶员疲劳监测研究

研究表明疲劳驾驶是引发交通伤亡事故的重要原因之一,因此有必要采取相应的预防措施。脑电是公认的睡眠(疲劳)金指标,因此论文提出了基于脑电频谱特征的驾驶员疲劳预测方法。采用了驾驶模拟实验中记录的三路驾驶员脑电信号,并利用驾驶员自评与专家评定两种方式相结合的方法将驾驶数据分为疲劳和清醒。针对脑电中眼电噪声很强的特点,对记录的脑电进行了自适应滤波消噪处理,结果显示可有效滤除眼电伪迹;然后根据脑电的频域特征比较突出且与疲劳相关的特点,从去噪后的脑电中提取出了的75个频谱特征;最后利用这些频谱特征,采用朴素贝叶斯分类的方法建立了驾驶员疲劳监测模型。实验结果表明,该方法能监测出驾驶员84%的疲劳状态。     

棉纺织企业火灾成因及消防管理对策研究

棉纺织企业存在大量的易燃可燃物质,火灾危险性大,极易引发火灾事故,且火灾蔓延途径多、燃烧速度快,易造成严重后果。该文根据棉纺织企业生产的特点,从人—机—环境系统的角度,从"人的不安全行为"、"物的不安全状态"和"环境的不安全条件"三个方面分析了棉纺织企业火灾的成因,有针对性从六个方面提出了消防安全管理对策,对提高企业的消防安全管理水平,增强其经济效益和社会效益具有重要的意义。     

电气火灾残留物的SEM分析方法研究

通过分析电气火灾的形成原因,总结出该类型火灾的残留物种类。然后利用电焊机和电阻炉等设备分别制备出铜铝导线的一、二次短路熔痕和火烧熔痕,电热丝的通电过热和火烧熔痕,并运用了目前一种新式有效的显微结构分析工具——扫描电子显微镜,对以上样品的表面进行微观形貌的观察、比较与分析。通过分析讨论,可以发现电气火灾残留物在火灾前后其表面的微观形貌特征存在明显不同。根据这些特征能够很轻易的鉴别出电气设备在火灾发生前的使用状态,从而推断出火灾是否由该电气设备引发而起。此项结论能够为从事火灾调查的人员对电气火灾原因的准确认定提供可靠依据,也能够为扫描电子显微镜技术的应用领域进行拓宽提供一些帮助。     

基于ArcIMS的高校安全管理与救援辅助WebGIS开发

近年来国内高校屡屡发生各类突发公共安全事件,给高校校园公共安全管理工作带来了巨大压力和挑战。为寻求解决高校安全管理问题的有效手段、切实提高高校安全管理能力和技术水平,文章在阐述WebGIS技术应用于校园安全管理的可行性、必要性和优越性,以及ArcIMS和ArcSDE的体系结构、原理及技术优势的基础上,提出构建一种基于ArcIMS平台开发的高校安全管理与救援辅助WebGIS系统。对系统开发目标、开发环境以及主要功能组成作了详细的设计与配置,给出了运用ArcSDE和SQL Server2K集中存储校园安全管理空间和属性数据的技术方案,实现了以Internet为依托进行校园安全管理和可视化救援方案网上发布的目标。其中利用ArcIMS中的协作GIS概念和工具实现救援方案的编辑与决策是本系统的特色之处。     

基于ANN的土壤重金属分布和污染评价研究

农田土壤重金属污染与备受关注的农产品安全问题有密切联系,因此对其进行研究意义重大。以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助神经网络模型(ANN)并结合3S技术对问题进行研究,从而对土壤重金属的空间动态分布进行描述,并对各个空间位点重金属的污染状况进行评价。结果表明,神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够稳健地对各个空间插值点处的重金属含量和各个位点的重金属污染状况进行预测和评价。结论显示,南通市大部分农田土壤重金属污染较轻,但也存在局部地区的严重污染。结论与实际情况相符,表明神经网络模型可以为农田土壤重金属的研究提供一个新的思路和方法。