福州乱鸣喇叭调查

新闻事件:乱鸣喇叭,每次罚款20元福州开展市区乱鸣喇叭专项整治3月17日,福州警方首次明确表示,将加强对市区乱鸣喇叭的交通违法行为开展整治,并提出新的查处方式,包括二人一组的骑警巡查执法、启用"现场执法记录仪"等。同时     

柴油机冷起动辅助措施的匹配优化试验研究

重点论述了柴油机冷启动辅助装置燃油加热器的选型试验。对燃油加热器优劣的评价指标进行了分析研究,提出了燃油加热器的评价方法。最后通过样本CFD分析,优化了燃油加热器与发动机之间水路系统的匹配,实际效果进行了试验验证。     

固态排渣煤粉炉NOx产生浓度影响因素偏相关分析

利用第一次全国污染源普查“火力发电行业产排污系数核算”工作中现场监测得到的数据,首次采用偏相关分析的方法,对固态排渣煤粉炉中机组规模、空气过剩系数、煤中挥发分和发电负荷率等因素对NOx产生浓度的影响进行定性分析,结论：NOx产生浓度与前三种因素存在显著的相关。而与发电负荷率的关系受锅炉是否采用低氮燃烧技术的影响。空气过剩系数越大,煤的挥发分越高,NOx产生浓度越低;采用低氮燃烧装置的锅炉中,机组规模越大,产生的NOx越少,且对于同一锅炉来说,NOx产生浓度随着发电负荷率的升高而增大;未采用燃烧控制的锅炉中,机组规模越大,NOx产生浓度越高,且与发电负荷率不相关。根据分析结果,提出了控制燃煤电厂固态排渣煤粉炉NOx排放的优化措施和建议。     

硫酸渣制备高纯度硫酸亚铁

以高铁硫酸渣为原料,采用酸浸一还原-除杂-结晶-重结晶-干燥工艺,合成高纯度硫酸亚铁.通过反应温度、反应时闻对硫酸渣中铁的浸出率的影响,以及结晶温度、干燥温度,干燥时间、于燥时间对硫酸亚铁产品纯度的影响做分析实验,得出最佳酸浸条件:硫酸渣与硫酸的固液比为1:3,硫酸质量分数为20%-25%,反应温度为80℃,反应时间为6 h,搅拌强度为200 r/min;最佳结晶精制条件:结晶溶液pH值1:3,温度为60℃,温度海60℃;除杂最佳条件:pH值约为4.5;冷却结晶温度控制在20℃,结晶秣过程为30℃于燥6 h.     

测定地面水中总汞的实际操作方法

对目前地面水中的总汞测定方法提出了减少消解试剂、简化测定步骤的建议,并在具体工作中加以运用,试验结果符合技术规定要求。     

一种沼渣栽培双孢菇的培养基料及其制备方法

该发明公开了一种沼渣栽培双孢菇的培养基料及其制备方法。以草料、沼渣为主要原料,添加粪粉、过磷酸钙、尿素、石灰粉、石膏粉和碳酸钙粉。所述的沼渣,是动物粪便原料的沼气废渣。该发明利用沼渣属于沼气副产品的综合利用,延长了产业链,有利于循环经济的发展,     

浸水冷应激对雏鸡某些酶活性及消化道粘膜充血的影响

以海兰雄性雏鸡为试验对象,研究急性浸水冷应激对健康雏鸡某些酶活性消化道粘膜充血的影响。结果表明：雏鸡在浸水冷应激后血清肌酸激酶（CrK）呈一致性升高趋势;而丙氨酸氨基转肽酶（ALT）的活性则在冷应激后15min明显升高（P＞0.05）,而后降低,至120min时又恢复致冷应激前水平,雏鸡血清乳酸脱氢酶（LDH）在冷应激后15－60min呈渐进性升高,而后降低;血清γ－谷氨酰转肽酶（γ－GT）的变化趋势为,在冷应激后15min稍升高,而后则逐渐下降;血清尿素氮（BUN)的变化无是,在冷应激后60min降低,浸水应激后不同时间对海兰雏鸡消化道粘膜充血的结果表明：雏鸡在浸水应激后即刻观察造成消化道充血现象并不严重;而浸水应激后不同时间却对雏鸡消化道产生相对较强的影响,特别是冷应激后1－2h胃肠道充血比较严重。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

底质农残测定中固相柱净化体系的选择

使用固相柱对底质中的7种农残进行净化。结果表明,在相同淋洗条件下,使用氟罗里硅土柱比硅胶柱净化效果好。比较了不同溶剂体系、不同溶剂配比下2种萃取柱的净化效果,选择乙醚-正己烷(体积比1∶2)或丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,较小的收集体积都可满足所有目标化合物的回收率要求;相比较而言,丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,洗脱液的杂质干扰更小,净化效果更好。使用氟罗里硅土柱和丙酮-正己烷(体积比1∶4)对样品净化,方法简单,快速,净化效果好,适合大批量底质样品的前处理净化过程。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。