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442.
《环境科学与技术》2017,(12)
CMC-4A分子筛/凹凸棒土颗粒材料作为吸附剂应用于重金属废水处理,对其微观形貌和晶相结构进行了表征,并研究了CMC水溶液比例和煅烧温度等制备条件对颗粒材料吸附重金属离子的影响,同时探讨了CMC-4A/凹土颗粒对Pb(Ⅱ)、Cd(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)的单一离子吸附和竞争吸附特性。结果表明,CMC-4A/凹土颗粒的最佳制备条件是:添加0.7%CMC水溶液,于600℃煅烧;在单组分吸附、二元竞争吸附和三元竞争吸附体系中,CMC-4A/凹土颗粒对Pb(Ⅱ)、Cd(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)的等温吸附数据可以很好地符合Langmuir模型,Pb(Ⅱ)的最大吸附量远大于其他离子的最大吸附量;CMC-4A/凹土颗粒对这3种离子的选择性吸附顺序为Pb(Ⅱ)Cd(Ⅱ)Zn(Ⅱ),与元素的电负性大小排序一致。 相似文献
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444.
基于研究现状,采用安全系统工程学方法,将企业的广义安全文化内容进行归纳和划分.采用层次分析法(AHP),将企业广义安全文化的内容、结构及特征系统化,建立广义安全文化指标体系;运用“马斯诺需求层次理论”对广义安全文化发展进行分级.在量化和内容划分完善方面,为广义安全文化的深入研究提供理论依据,对安全文化的建设、发展具有重要的意义. 相似文献
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为了更好地服务于矿山安全管理,同时解决矿山人为因素调查、分析和评价方面存在的缺失,对部分矿山事故进行了统计分析,研究了诱发事故发生的人因因素,并分析了各因素发生的原因。在此基础上,结合对部分矿山安全管理现状的研究,建立了矿山HFACS分析模型。该模型包括5类事故致因、24个人因因素。应用该模型,结合集对分析方法,可实现矿山人因因素定量与定性分析。以陕西省某矿山为例,建立了该矿山的HFACS模型。采用专家评分法、层次分析法确定各因素的权重,计算出系统的联系度表达式。利用该表达式对该矿山的集对势、联系度、不确定性和悲观势进行了分析。结果表明,该矿山人因安全状况良好,个别人因因素指标需要改善和提高。矿山HFACS模型可以很好地涵盖矿山事故中的人因因素,通过对矿山人因现状的集对分析,可以有效提高矿山安全性。 相似文献
446.
用2,3-二羟基苯甲酸经羟基保护、酰胺化、酯化和去保护4步反应,生成一种新型的四齿丙二酸二(2-(2,3-二羟基苯甲酰胺)乙基)酯配体.采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、紫外-可见光谱(UV-Vis)、核磁共振氢谱(1H NMR)、核磁共振碳谱(13C NMR)和质谱(MS)对其结构进行了表征.在中性pH值条件下,研究了这种配体对铀酰离子的络合能力.结果表明,丙二酸二(2-(2,3-二羟基苯甲酰胺)乙基)酯配体与铀酰离子的螯合常数为23.2. 相似文献
447.
为研究前车突然切入对驾驶人生理负荷的影响,利用MP150生理监测系统对22名被试进行虚拟驾驶试验。采集记录前车突然切入时被试的生理参数。研究驾驶人心率增长率和心率变异性(HRV)指标与车速、应激距离之间的关系。结果表明:自车速度为100 km/h时,随着前车切入距离从55.6 m减小到27.8 m,被试的平均心率增长率从16.21%增大到23.27%,HRV参数低频(LF)值也呈现下降趋势。前车切入距离一定,随着自车车速从60 km/h增加到120 km/h,被试的平均心率增长率存在显著性差异,平均从13.05%上升到21.85%。差异性检验结果表明,前车切入距离和自车速度发生变化时驾驶人的生理负荷变化趋势一致,但自车速度因素对驾驶人生理负荷的影响程度高于切入距离因素。 相似文献
448.
为揭示可控飞行撞地(CFIT)事故致因规律,根据Reason-SHEL模型得出的10个CFIT事故致因因子,分析从飞行安全基金会数据库中整理出的2006—2011年间40起CFIT事故。在此基础上建立CFIT事故年份-成因列联表,再利用SPSS软件对表格进行对应分析。将事故成因和年份同时反映在二维散点图中,实现数据可视化。最后对图形进行向量、圆心接近点以及区域化等3项分析。根据结果得出,CFIT事故的主成因是人因操作和外界环境;随着年份增加,飞行员状态(药物/疲劳、经验不足)对造成CFIT事故的重要性越来越明显;不同年份有不同的重要致因因子。 相似文献
449.
为提高页岩气压裂作业人因失误辨识结果的全面性和针对性,建立一种结构化的人因失误辨识方法。通过概括辨识阶段的作业流程,建立作业人员行为模型,概述作业人员的行为阶段。利用筛选出的引导词辨识行为阶段人因失误。将该方法应用于页岩气压裂过程的替液阶段。结果表明,用引导词能明确辨识方向,减少头脑风暴时间以及对专家知识的依赖;辨识过程的动态调整能改善认知可靠性,使更多人因失误模式(与传统CREAM方法相比)被辨识出来。 相似文献
450.
岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。 相似文献