水相中CCl4和CHCl3的紫外光解机理

利用瞬态吸收光谱技术研究水体污染物CCl4 和CHCl3 在紫外光照条件下的转化和归宿 ,表明在 2 4 8nm激光作用下 ,CCl4 解离为CCl3 和Cl自由基 ;CHCl3 在此条件下不解离 ,但加入少量的苯后即发生明显解离 ,产生CHCl2 和Cl自由基 .在有氧条件下 ,光解产生的CCl3 和CHCl2 自由基均与O2 反应分别生成CCl3O2 和CHCl2 O2 ;在无氧条件下 ,CCl3 和CHCl2 则发生偶合反应分别生成C2 Cl6和C2 H2 Cl4 .本研究还得出了一些微观速率常数 .     

石油类废水采样器分析

讨论了现有的石油类废水的采样器.用分液漏斗和普通玻璃漏斗组装成石油类污水采样器,用CY-2000多功能红外测油仪对模拟水样进行分析.结果表明水样中石油类平均值为11.00mg/L,显著性检验t值为1.473＜t0.05(6)=2.45,无显著性差别.说明设计的采样器更符合实际要求.     

利用物理光谱判定地下水污染源

针对安阳造纸厂地下水呈复合型、多成份、复杂有机物污染的特点，在无法分析确定特征污染因子的情况下，研究了污染物质的物理光谱特性，恰当地判明了污染源，对物理光谱在环境监测中的作用进行了一种新的尝试。     

发光光谱分析在环境监测中的应用

现代科学技术发展的一个显著特点是多学科综合发展，物理光进学与化学分析相结合所产生的现代物理化学分析新技术──发光光谱分析在环境监测领域得到了广泛的应用。本文针对这一新技术的原理和特点作了简要介绍，并对近年来在环境监测中的应用作了较详细的介绍和评述。     

非分散红外法测定水和废水中硝基苯

基于硝基苯在红外区3096cm^-1处的特征吸收作为测定水和废水中硝基苯含量的基础，快速、准确地测定水和废水中的硝基苯。     

金属有机骨架材料MOF-5利用C3H6选择性催化还原NO的研究

采用溶剂热法在不同温度（120、150、180℃）、不同时间（12、24、48 h）条件下制备MOF-5催化剂,利用热重分析仪（TG）、X射线衍射仪（XRD）、傅立叶红外光谱仪（FT-IR）对其进行表征,研究不同条件下MOF-5样品的水热稳定性及特征官能团、化学键等指标.结果表明,利用溶剂热法制备的MOF-5样品稳定性良好,390℃结构开始坍塌.对比FT-IR、XRD等表征结果,选择图线形状最好、出峰位置最多的120℃、24 h条件下的MOF-5样品作为载体,对其进行了Cu的负载,负载量依次为1%、3%、5%.根据TG曲线,选择在MOF-5维持稳定结构、同时与尾气排放环境中的温度较为接近的350℃作为反应温度,利用傅立叶原位红外技术考察不同负载量的Cu-MOF-5在不同温度条件下对NO吸附能力大小、吸附过程中间物的变化情况,初步研究以C₃H₆作为还原剂时的富氧HC-SCR反应的机理.根据原位红外反应结果看出,NO₃^-、—CNO、—CN是重要的中间产物,且以3% Cu负载量的催化剂中间产物变化最为丰富,催化效果最优.     

基于Landsat 8的滨海电厂温排水分布研究

基于Landsat 8卫星TIRS10波段进行滨海电厂排水口附近海域的水温反演发现,南埔电厂排水口区域水温与参照区域水温相比,在夏季与冬季均有不同幅度的升高,其中夏季升温幅度小而范围较大,冬季升温幅度大而范围较小;电厂冷却水经排水口排出后,涨潮时向西北侧扩散可至外乌屿以北,落潮时向东南侧运移,受煤码头及导流堤影响,电厂温排水扩散对取水口的影响较小,该遥感反演结果与项目施工前开展的数值模拟结果基本一致。     

基于MATLAB的随机振动数据分析方法研究

本文阐明了利用MATLAB对随机振动数据进行谱分析的方法,介绍了数据采集、处理、分析的常规流程。针对一部分关键流程,开展了详细的推理与说明,便于后续使用MATLAB进行随机振动数据数据分析的工程技术人员参考,避免发生错误。根据工程需要,建议工程技术人员采用MATLAB的GUI界面技术分析数据,因为GUI能直观的设置参数和显示分析结果,能提升工作效率。     

基于卷积神经网络的红外图像去噪方法研究

为了更有效地去除红外图像中的噪声,提出一种基于卷积神经网络的红外图像去噪方法。该方法构建了一个由卷积子网和反卷积子网构成的网络结构,卷积子网提取图像的特征,反卷积子网通过特征图重建原始图像。对无噪声图像通过加噪的方式得到含噪声图像,由此构成训练集和测试集,通过Tensorflow对训练集中的红外图像样本进行训练,拟合出含噪声图像和无噪声图像的映射关系,并利用学习到的映射关系对测试集进行去噪。实验结果表明,与传统的去噪方法相比,随着噪声强度的增大,本文方法能更有效的去除红外图像中的噪声,获得更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。     

基于时间序列谐波分析的死亡事故总量波动趋势分析

为了研究月度生产安全事故变化趋势中存在的长期平稳性和短期波动的周期性特征,采用Hodrick-Prescott滤波方法将自2011年1月至2017年11月的造成人员死亡(包括下落不明)的较大及以上生产安全事故月度时间序列分解为长期趋势和短期波动两个部分。采用最小二乘法对事故长期趋势序列进行拟合,建立了月度事故序列的长期趋势时域线性回归模型,用以研究事故序列的长期变化特征;采用快速傅里叶变换方法,分解得到事故序短期波动项在频域上的幅值谱和相位谱,研究了事故序列的幅值谱和相位谱。结果表明,月度较大及以上生产安全事故变化过程同时存在长期稳定和短周期性波动等2种趋势,其中长期下降趋势具有显著的线性特征,短期波动变化则包含多个频率变化周期,其中影响较显著的3个主要周期项分别为4.1个月、11.7个月和27.3～41个月。