乳化炸药密度在线检测技术

简述了常见密度在线检测方法,提出了一种采用数字称重技术间接在线测量炸药密度的新方法,建立了乳化炸药密度数字在线检测与控制系统,包括系统硬件电路的设计、硬件和电气线路的安装,以及软件程序连接和调试.研究表明,样品质量与检测系统的数字输出存在良好的线性关系,测量精度满足要求.因此,该系统可实现乳化炸药密度的在线实时测定,同时还可通过PLC实现敏化效果的自动反馈与调控,从而保证乳化炸药的敏化效果和产品质量.     

瞬时功密度在化学品热危险性分析中的应用

采用C80量热仪测定几种化学品的放热反应特性,根据试验数据得到相应的动力学和热力学参数,进一步求得瞬时功密度(ρIPD).依据化学品热不稳定性分级标准对所测定化学品的热危险性进行分级.结果表明,以瞬时功密度为依据得出的化学品热危险程度与化学品的实际危险情况接近,真实、全面地反映了化学品反应过程能量释放的危险程度,可为化学品危险性评价与事故预防提供可靠的技术支持.     

不同种植密度苦草与铜绿微囊藻的交互作用

沉水植物能有效抑制蓝藻水华,通常以铜绿微囊藻为主要优势物种,但沉水植物与铜绿微囊藻相互抑制效应是否取决于沉水植物的种植密度还需进一步探究。该研究采用透析袋方法对苦草(1 000、1 500、2 000 g/m³)3种种植密度与铜绿微囊藻(8×10⁴、4×10⁵、8×10⁵cells/m L)形成共培体系,并对生物量、光合损伤进行分析。研究结果表明,当铜绿微囊藻密度为8×10⁴cells/m L时,种植1 000 g/m³苦草对铜绿微囊藻的抑制效果高达91.73%,同时较对照组铜绿微囊藻的Chl-a含量、光合活性F_v/F_m分别降低了93.81%、63.87%,藻蓝蛋白受到严重损伤。当铜绿微囊藻密度为4×10⁵、8×10⁵cells/m L时,种植1 500 g/m³苦草对铜绿微囊藻的抑制率分别为43.70%、34.99%,较对照组其Chl-a含量分别...     

温度分层环境下火灾烟气羽流上升高度公式分析

对小尺度空间温度分层环境下柴油有焰火及棉绳阴燃火烟气运动进行了实验和数值模拟.结果表明,在分层环境下,烟气与环境空气温度差造成的浮力在某一高度消失并转为负值,致使烟气停止上升而向横向扩展.Morton积分公式低估了烟气羽流上升的最大高度,且在相同出口条件及分层环境下,柴油烟雾比棉绳烟雾下降趋势快,上升高度小,其原因在于积分公式中自相似卷吸及烟气为空气假设.引入烟气密度修正系数和自相似修正系数,对Morton公式进行了修正和讨论.     

影响环境质量的关键因子的识别方法

影响环境质量的因素很多,它们所起作用各异,为尽可能客观地找出其中的关键因子,有针对性地进行环境治理或准确地评价环境治理效果,设计了一套直接寻找关键因子的方法,称作增量趋势法。该法是利用环境监测数据Ci与标准值Cis,计算出各因子的相对超标量yil=[Ci(t)-Cis]/Cu及相对变化量yi2=[Ci(t)-Ci(t-1)]/Ci(t-1);根据相对超标量yi1和相对变化量Yi2的符合（＞0或≤0）的不同组合方式,将各因子分成4种状态,再在各状态中,依yi1或yi2的数值大小进行了排序;最后,由各因子组合方式,由各因子所处的状态与位次进行总排序,找出关键因子。为说明该方法如何运用,以南京市内秦淮河水质为例,分析了各水污染因子所处的状态,并进行了排序,同时还 与传统方法做了简单的对比。结果表明增量趋势法具有如下特点：（1）物理意义明确,分析方法简明,适宜于用计算机和环境信息数据库进行自动化分析;（2）由于增量趋势法是利用原始监测数据,通过简单运算来寻找关键因子的,因此,能客观地判别各污染因子所起的作用,揭示污染治理的效果,找出污染加剧的原因,增加评价的准确性,减少治理的盲目性;（3）增量趋势法同时还考虑了污染因子的动态演变过程,可分析随时间推移各因子趋于好转或恶化的变化趋势,与许多静态方法相比,增量趋势法可对各因子的未来发展趋势做出更准确的预断。     

三峡库区主要森林植被类型土壤有机碳贮量研究

根据全国森林资源清查资料,按主要优势树种和分布面积将三峡库区主要森林植被划分为马尾松针叶林、栎类混交林、灌木林等11种主要森林植被类型。基于196个土壤剖面数据,分析了11种主要森林植被类型下土壤有机碳含量、碳密度大小和分配特征。研究发现,三峡库区主要森林植被类型下土壤有机碳含量和碳密度均存在较大差异,二者总体上都随土层加深而降低。11种主要森林植被类型中以杉木针叶林土壤有机碳密度最大,达16.0 kg/m2,温性松林下土壤碳密度最小,仅为7.9 kg/m2。不同植被类型下土壤有机碳贮量在土层中的分配比例也不同,以灌木林和柏木林土壤碳贮量在土层间的差异最大。11种主要森林植被类型土壤平均厚度为56.3～98.5 cm,其中杉木针叶林土壤最厚,达98.5 cm,灌丛土壤最薄,平均厚度仅56.3 cm。三峡库区11种主要森林植被类型总面积为3 313 251 hm2,土壤总有机碳贮量为 366.36 t,其中0～10、10～20、20～40和＞40 cm土层分别占22.90%、18.36%、28.33%和30.41%。     

中国相对贫困测度与城乡差异

中国在2020年完成现行贫困标准下农村绝对贫困人口全部脱贫,全面建成小康社会。然而,以发展差距为特征的相对贫困问题依然存在,通过降低不平等、缩小城乡发展差距来治理相对贫困问题,对推动中国城乡融合、实现共同富裕具有重大的理论与现实意义。因此,该研究研究地区发展差异和不平等对中国弱相对贫困标准构建的影响,并对不同地区层次和不同贫困标准下的中国相对贫困分布状况进行测算和比较分析,选择适合中国国情的相对贫困标准构建框架,最终使用Shapley分解和Fairlie分解两种方法对中国城乡相对贫困差异形成的原因进行实证分析。研究发现,相对贫困与不平等密切相关,但最终决定于各地区具体的收入分布形态。地区间的发展不平衡问题对相对贫困线的设定和相对贫困的分布都具有显著影响。中国农村地区相对贫困和不平等程度均高于城镇地区,不论是使用全国统一的还是城乡分设的相对贫困线,农村地区将依然是中国未来扶贫的主战场。收入、工作、生活质量、户主教育和省份是城乡相对贫困差异形成的主要原因。其中,收入和工作解释了2018年城乡相对贫困差异的49.88%,生活质量和户主教育分别解释了10.41%和9.28%。但是不平等和生活成...     

基于参数优化和蒙特卡罗模拟的砷污染地块健康风险评估

风险评估是污染地块风险管理的关键环节.而在具体As污染地块管理实践中,基于污染物总量和默认参数的方法难以获得符合实际的健康风险,进而不能达到后期修复治理等管控要求,目前越来越多的研究通过考虑生物有效性、修正参数、结合概率模型等方法开展风险评估.以某大型As污染地块为典型案例,布设432个采样点并采集不同深度土壤样品,分析As污染程度及分布特征,通过文献调研和Monte Carlo模拟修正模型参数,并在此基础上开展概率风险评估,比较探讨传统方法与概率方法对健康风险评估结果的影响.结果表明,研究区域表层土壤ω（As）范围为2.70~97.0 mg·kg^-1,空间变异系数为0.61,空间连续性较弱.传统风险评估方法所得致癌风险和危害指数分别为2.12E-4和8.36,高估了实际风险水平,结合模型参数修正和概率风险评估发现,成人和儿童的非致癌风险处于可接受水平,致癌风险相较传统方法降低近1个数量级.考虑As相对生物有效性（RBA）后,总致癌风险的95%分位值为1.24E-5,相较未修正对应的风险值1.95E-5,降幅可达36.41%.研究区域土壤As对成人和儿童的致癌风险超过可接受风险水平1E-6,其中经口摄入土壤是主要暴露途径.此外,敏感性分析结果显示,As含量、每日土壤摄入量和儿童暴露期对健康风险影响相对较大.研究结果可为砷污染地块精准风险评估提供方法理论依据,并为地块的精细化风险管控提供思路.     

超薄硫掺杂石墨相氮化碳纳米片光催化降解双酚A

内分泌干扰物双酚A (BPA)的广泛分布对水环境和人类健康造成了潜在的威胁. 为探究超薄硫掺杂的石墨相氮化碳纳米片(US-CN)对BPA的光催化降解性能及其降解机理,使用US-CN对BPA进行了光催化降解,使用电子顺磁共振(EPR)检测了光降解过程中产生的反应性氧自由基(ROS),通过密度泛函理论(DFT)结合自然布局分析(NPA)计算了BPA的原子电荷值,使用LC-MS检测了BPA光催化降解过程的中间产物. 结果表明:①US-CN在可见光(VL)下(简称“US-CN/VL体系”)100 min内对BPA的去除率可达66.39%,去除率的准一级反应动力学常数约为石墨相氮化碳(CN)的6倍. ②在US-CN/VL体系中添加L-组氨酸后,60 min内BPA的去除率从50.00%降至6.45%,表明单线态氧(1O₂)是导致BPA降解的主要ROS. ③在US-CN/VL体系中,1O₂可能由超氧自由基或溶解氧转化产生. ④基于密度泛函理论计算了BPA分子易被1O₂攻击的富电子原子位点, 并检测出BPA的5种降解中间产物,推测BPA在US-CN/VL体系中可能存在去甲基化和羟基化两种降解路径. 研究显示,US-CN在可见光下能产生以1O₂为主的ROS,攻击BPA的富电子原子,对BPA有良好的光催化效果.      

基于SOCP-MKRVM的区域滑坡敏感性分析研究

为了提高相关向量机（RVM）在区域滑坡敏感性评价中的预测能力,提出了基于二阶锥规划的多核相关向量机 (SOCP-MKRVM)预测模型。以四川省低山丘陵区为例,选取了8个滑坡孕灾因子训练RVM预测模型,并分别运用受试者工作特征曲线（ROC）和滑坡点密度2种方法对预测结果进行验证。通过与单核RVM模型的对比分析,结果表明:SOCP-MKRVM模型提高了对区域滑坡敏感性的评价能力,预测精度提高到71.33%,ROC曲线下面积达到0.741,滑坡点密度分布更加合理,两低敏感区之和为0.89个/100 km2,两高敏感区之和为6.54个/100 km2。