大气单颗粒物的成分、形态分析方法

显微分析方法是研究单颗粒物的形态结构的主要方法，激光微控针质谱、二次离子质谱、Raman微探针以及红外光谱是研究单颗粒物的化学组成的重要方法。     

二苯碳酰二肼分光光度法测定水中六价格样品预处理方法的改进

本文对二苯碳酰二肼分光光度法测定地表水及工业废水中六价铬的样品预处理方法提出了改进措施。改进方法准、快、筒、省，符合环境监测分析要求。用该方法对样品进行预处理后分析，其结果与文献[1]一致。     

再生资源研究与可持续发展战略

较为全面系统论述了人类再生资源、可持续发展战略的由来及其内在联系，论述了可持续发展战略核心思想与我国传统文化“天人观”思想的相溶性，并构筑了人类可持续发展战略系统构造图，对启迪人们可持续发展理性思维具有一目了然的作用。     

乔治王岛菲尔德斯半岛火山岩岩石学特征及岩浆成因与演化

菲尔德斯半岛出露一套第三纪岛孤火山岩,包括高铝玄武岩、玄武安山岩、及少量安山岩与英安岩,从早到晚可划分为碧玉山段、玛瑙滩段、化石山段和岩块山段四个岩性段.它们属于同一钙碱性岩浆演化系列,其中高铝玄武岩是其它火山岩的母岩.高铝玄武岩的形成过程可分两个阶段:首先是上地幔楔经过20～25％的部分熔融生成原生橄榄拉斑玄武质岩浆,然后原生岩浆再经40％的矿物分离结晶作用(其中橄榄石占30％,单斜辉石占70％)而分异形成高铝玄武岩浆.     

城市大气中PM2.5污染控制的意义与途径

论述了控制城市大气中PM2.5污染的意义。在剖析PM2.5组成与来源的基础上。分析了控制PM2.5的途径，并对今后的研究提出了一些看法。     

用EXCEL进行精密度-偏性分析质控数据处理

利用EXCEL强大的数据处理功能，可以方便地对精密度—偏性分析质控数据进行处理，具有较高的推广价值。     

皂素工业废水CODCr排放限值的研究

皂素工业是近几年来迅速发展的一个重要生物医药化工行业,我国皂素主产区位于南水北调中线工程水源汉江上游,其排放的大量高浓度含酸有机废水给水源保护带来严重威胁,急需制定我国的皂素工业水污染物排放标准.采用三段式两相厌氧为核心的二级生化组合工艺技术从实验室试验、现场工业性试验和示范工程三方面对皂素工业废水COD_Cr排放限值进行了研究,皂素废水二级生化处理出水中残留COD_Cr总量(以质量浓度计)约为400～500 mg/L,其中溶解性微生物代谢产物(SMP)质量浓度约为240～280 mg/L.综合考虑技术可达性和经济可行性,将现有企业COD_Cr排放限值规定为400 mg/L;为引导企业对废液综合利用,推进皂素行业清洁生产,规定新建企业和现有企业的第二时段的限值为300 mg/L.提出了丹江库区相应的COD_Cr总量指标及皂素规模限额.执行该标准后,全国每年可削减COD_Cr 71　400 t,其中南水北调中线工程水源汉江上游至少可削减60　690 t,可以满足中线调水水源区的环境保护要求.      

玉米淀粉粉尘爆炸危险性研究

为研究玉米淀粉粉尘爆炸危险性,采用哈特曼管式爆炸测试装置和20 L球爆炸测试装置对200目(<75μm)以下的玉米淀粉粉尘爆炸危险性进行评估,基于静电火花和粉尘质量浓度对粉尘爆炸的影响,对玉米淀粉的静电火花最小点火能量、爆炸下限质量浓度、最大爆炸压力和爆炸指数进行了研究,根据试验结果对玉米淀粉爆炸危险性进行分级。试验结果表明:温度在25℃,喷粉压力为0.80 MPa,粉尘质量浓度在250～750 g/m3范围内,粉尘的最小点火能量随着粉尘质量浓度增加而降低,其最小点火能量在40～80 mJ之间;在点火能量为10 kJ时,粉尘爆炸下限质量浓度在50～60 g/m3之间;在粉尘质量浓度为750 g/m3时,爆炸压力达到最大,为0.66 MPa;在粉尘质量浓度为500 g/m3时,爆炸指数达到最大,为17.21 MPa.m/s,其粉尘爆炸危险性分级为Ⅰ级。     

基于二元语义和AHP法的矿山职业危害综合评价方法

为科学评价矿山企业职业危害风险,提出一种基于二元语义和层次分析法(AHP)的矿山职业危害风险综合评价方法。首先,在分析企业生产活动的过程和相关文献的基础上,应用相关性分析方法,优化建立地下矿山职业危害风险评价体系;其次,在分析二元语义理论的基础上,给出原始数据标准化处理方法和详细的建模步骤;最后,通过实例进行应用。实例分析结果表明:利用语言短语处理定性信息的准确性高;职业危害风险的负面因素主要为粉尘等致灾因子,通过提高作业者素质和安全管理水平可大大降低其风险。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。