生物质炭特性及其对土壤性质的影响与作用机制

生物质炭(biochar)是一种碳含量高、比表面积大、孔隙度高且吸附能力强的土壤改良与修复材料,可通过物理、化学和生物方式作用于土壤,但其影响和作用机制随土壤性质和生物质炭类型不同而异.从生物质炭组成、比表面积和孔隙度、酸碱度及表面官能团等特性与原料和制备工艺关系入手,结合土壤和生物质炭类型,综合阐述了生物质炭添加在改...     

深度学习下吊装作业工人防护装备及吊钩检测方法

为解决危大工程中吊装作业安全管理的问题,基于深度学习构建目标检测算法(You Only Look Once version 5,YOLOv5)网络模型,针对进入吊装作业区域内人员的防护装备进行多目标融合检测,并对吊钩在施工过程中的状态进行检测。在原始的检测网络模型中引入4种注意力机制,并通过5种训练模型的结果对比分析,进而选择卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)最优模型。优化后的检测模型对安全帽的平均识别精度达86.5%,对反光衣的平均识别精度达83.0%,对吊钩的状态识别精度达92.0%。将训练好的人员检测模型和吊钩检测模型打包成exe执行文件,应用到施工安全管理人员的中控平台,可帮助管理人员更好地判断吊装作业的工作情况,进而及时进行风险管控。     

低照度下改进YOLOX的煤矿无人电机车轨道障碍物检测方法

为解决地下煤矿光照不足进而导致无人电机车脱轨、撞车或侧翻等问题,提出了一种低照度多特征融合的YOLOX-CBAM目标检测算法,对矿井无人电机车轨道障碍物进行有效识别与分类。首先,通过实际场景采集及标注构建地下煤矿障碍物数据集,并将其输入微光数据处理Zero＿DCE模型中;其次,对YOLOX目标检测网络进行改进,分别在骨干网络CSPDarknet和特征金字塔(Feature Pyramid Networks, FPN)部分增加双通道CBAM注意力模块,解决了特征提取环节通道单一的问题;最后,将预测头部分的损失函数替换成SIoU,加快了模型迭代的速度。结果表明,与传统两阶段Faster-RCNN网络、YOLOv4网络、YOLOv5网络和原YOLOX网络相比,本模型精确率分别提高了4.65百分点、2.65百分点、2.19百分点、1.35百分点,召回率分别提高了9.39百分点、4.36百分点、0.82百分点、0.76百分点,速度分别提高了28.6帧/s、16帧/s、13.6帧/s、2.9帧/s,同时本模型与分别添加CBAM、SA、SA+SIoU、SE、SE+SIoU,YOLOX-CBAM模块的...     

物理气相沉积硬质耐腐蚀磨损防护涂层研究进展

叙述了用物理气相沉积技术制备的硬质耐腐蚀磨损防护涂层的研究进展。重点介绍了腐蚀磨损耦合工况特性和作用机理,单元、多元掺杂氮化物涂层,高熵氮化物涂层,多层、纳米多层、纳米复合、梯度氮化物涂层耐腐蚀磨损性能研究,非金属元素/金属元素掺杂DLC涂层、多层复合DLC涂层耐腐蚀磨损性能研究,并对涂层改性、强化机理和腐蚀磨损失效机制进行了总结。最后,提出了未来物理气相沉积硬质耐腐蚀磨损防护涂层重点发展的方向,应重点发展涂层组元/结构设计、力–电耦合损伤机理研究、高效率研发设计、涂层先进制备装备与评估体系等方面的能力。     

汽车制造行业企业自行监测关键问题剖析及对策研究

为摸清汽车制造行业企业自行监测开展情况,利用实地勘察和资料查阅的方式对济南市28家样本企业自行监测活动开展情况进行研究.结果表明,样本企业中71％无组织监测频次不足,82％未开展周围环境质量监测,42.9％排放标准执行错误,11％监测指标表征错误,100％自动监测无效数据未修约直接公示,42.9％自动监测运维记录不完善...     

氨基修饰增强的Fe/Cu-MOF对罗丹明B的光催化降解性能及相关机理

利用溶剂热合成法合成了氨基修饰的Fe/Cu-MOF-NH₂,分别采用XRD、SEM、N₂吸附-脱附、UV-vis、EA等检测方法进行了表征分析,并将其用于RhB的光催化降解,考察了RhB的初始质量浓度、催化剂质量浓度和pH对光催化降解的影响。结果表明,氨基的引入显著提升了催化剂的可见光响应性能;在合成Fe/CuMOF-NH₂时,当含氨基配体与不含氨基配体的摩尔比为1∶1、RhB初始质量浓度为300 mg·L^-1、催化剂质量浓度为1 mg·mL^-1、pH为4.2时,光照4 h后,催化剂对RhB的去除率达到99.53%。活性物种淬灭实验结果表明,·OH、h⁺分别是Fe/Cu-MOF-NH₂和Fe/Cu-MOF在催化降解过程中的主要活性物种。以上结果可为探究Fe/CuMOF-NH₂光催化降解RhB的机制提供参考。     

基于半导体材料的光催化降解全氟辛酸研究进展

近年来,环境中广泛存在的持久性有机污染物——全氟辛酸(PFOA)引起了社会与学界广泛关注,对于PFOA的高效处置一直是研究热点和难点。相较于其他方法,异相光催化降解技术具有绿色高效、易于推广、降解彻底等优点,是具有应用前景的PFOA有效处理手段。异相光催化技术的关键是构筑能够高效利用光能的半导体催化材料。目前常用的半导体催化材料存在光生电子-空穴对复合速率快等缺陷,可以通过金属离子掺杂、贵金属沉积、碳材料复合、构建异质结和改变微观形貌等方式进行改性增效。结合当前国内外研究现状,介绍了常用的PFOA处理技术,总结了基于半导体材料的异相光催化氧化降解机制,综述了半导体材料光催化降解PFOA的研究进展,并结合不同半导体催化材料的优缺点、效能,讨论了目前异相光催化降解PFOA技术存在的不足之处。该研究可为今后光催化降解PFOA技术的进一步发展和应用提供借鉴和理论支持。     

多环芳烃类污染物对斑马鱼胁迫效应的研究进展

伴随着现代工业的飞速发展,不同环境介质中污染物的种类、污染范围和污染强度也在不断改变。作为一种强生物损伤性物质,多环芳烃类污染物备受关注。鉴于生态环境中多环芳烃的污染问题日益凸显,对其毒性效应机制研究的概括和总结尤为重要。因此笔者综述了多环芳烃类污染物对斑马鱼不同生物结构层次的毒性效应研究进展,总结并比较了不同多环芳烃类污染物的毒性效应机制和毒性强度。同时就目前斑马鱼在水环境污染评价、水质综合毒性测定方面的应用进行了概述和展望。研究多环芳烃类污染物对斑马鱼的急性毒性作用和富集作用及其分子机制将对开展水环境中突发有机污染的早期预警及水环境安全评估、人体健康评估具有重要意义。