基于改进支持向量机的石煤提钒行业清洁生产评价研究

采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行改进,并将其应用于石煤提钒行业清洁生产评价.在系统研究石煤提钒工艺类型的基础上,根据前期已建立的石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,提出GA改进SVM的应用思路,通过对3种工艺类型企业的现场数据采集,形成训练和测试样本,并利用GA算法确定出各类参数(惩罚参数C和核函数参数g),分别为强酸浸工艺C=2.1049,g=5.2184;弱酸浸工艺C=0.0035286,g=1.9947;水浸工艺C=0.39587,g=1.4105.GA-SVM模型测试结果表明,分类精度达到100%.通过与其他评价方法对比表明,训练好的GA-SVM方法针对小样本数据在分类精度和可操作性上都较其他方法有明显优势,实现了对石煤提钒行业清洁生产水平的定量评价.     

施灰田土壤及所产蔬菜中铜、硒、锰、镍和钒的含量变化及影响评价

铜、硒、锰、镍和钒是植物生长的必需元素。粉煤灰中铜、硒、镍和钒的含量均高于空白对照田中各楔应元素的含量，但掺施粉煤矿并没有引起施灰土壤及所产蔬菜中各元素含量的明显变化。与国家土壤环境质量标准及食品、卫生标准的限值相比，施灰土壤及所产蔬菜中铜、硒、锰、镍和钒的含量均在正常范围内波动。     

ICP-AES法多条谱线测定环境土壤中钒

选用钒的5条特征谱线用电感耦合-等离子发射光谱(ICP-AES)法测定环境土壤中的钒含量,运用干扰系数法对多个土壤标样和样品测定结果进行干扰校正,干扰系数用多个土壤标样的标准值和测定值的最小二乘法来确定.结果表明,未进行校正时,7个土壤标样5条特征谱线测定原始结果和标准值相差较大,不在标准值的范围内;校正后,土壤标样的311.071 nm.波长与309.311 nm波长谱线测定结果的均值在范围之内,且干扰系数为1.015(约等于1),不需折算,波长311.071 nm也在保证值范围内(校正系数为1.184).对土壤样品进行测定,5条谱线测试结果一致性好,相对标准偏差为2.2％～10.4％,平行相对偏差为0.3％～3.3％,加标回收率为88.4％ ～ 111.4％.建议用ICP-AES法对环境土壤中的钒测定时,选用波长311.071 nm谱线并用干扰系数法进行校正(系数为1.184),或用波长311.071 nm与309.311 nm谱线测定均值作为测定结果.