工作时间从事非本职工作受伤能否算工伤？

案情概要 李某是甲公司员工,其工作岗位是在拉网机上测量网片。2007年2月9日,李某上夜班,晚上12时许,班长王某因故临时离开生产线,李某操作整平机整平网片时,右手不慎被整平机压伤。操作整平机不是李某的本职工作。     

湖水总磷测定中样品预处理的探讨

通过对湖泊水总磷的测定,就如何使标准曲线和样品的预处理简便、快捷、省时等方面进行了探讨,结果表明,不消解与不同消解时间的空白值与标准曲线试验,经检验无显著性差异;用过硫酸钾法预处理,样品经１０～４０ｍｉｎ加热（１２０℃）消解测定,总磷标样及样品测定结果经检验均无显著性差异。     

底质农残测定中固相柱净化体系的选择

使用固相柱对底质中的7种农残进行净化。结果表明,在相同淋洗条件下,使用氟罗里硅土柱比硅胶柱净化效果好。比较了不同溶剂体系、不同溶剂配比下2种萃取柱的净化效果,选择乙醚-正己烷(体积比1∶2)或丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,较小的收集体积都可满足所有目标化合物的回收率要求;相比较而言,丙酮-正己烷(体积比1∶4)作为净化溶剂,洗脱液的杂质干扰更小,净化效果更好。使用氟罗里硅土柱和丙酮-正己烷(体积比1∶4)对样品净化,方法简单,快速,净化效果好,适合大批量底质样品的前处理净化过程。     

秸秆生产燃料乙醇的研究进展

秸秆的化学成分复杂,主要由纤维素、半纤维素和木质素三大部分组成。经过预处理、发酵和脱水可生成燃料乙醇,秸秆乙醇化技术已经备受关注。针对预处理、发酵和脱水3个过程的多种化学或生物技术的研究进展进行了分析,同时也指出其不足。秸秆预处理中的超临界技术虽然设备制造成本高,但在秸秆资源化中与传统技术相比显示了独特的优势,具有反应迅速、无需催化剂、无产物抑制等优点。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

离心法应用于高浊度地表水中氨氮测定预处理过程中的方法

比较多种预处理方法去除浊度对地表水氨氮测定的影响,结果表明在测定高浊度地表水氨氮的过程中,采用离心法可较好地去除悬浮物对水样测定的干扰。较清水样用比色前离心方法,对于较浑浊的水样用絮凝沉淀结合比色前离心方法,可明显去除浊度的干扰,得到稳定的氨氮数值。2种方法的准确度和精密度均满足质控要求。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

跨界水体联合监测中总磷测定的问题探讨

研究了不同分析方法、去浊度手段和预处理方式对地表水总磷测定的影响。结果表明:钼酸铵分光光度法在跨界水体联合监测中较连续流动分析法、氯化亚锡还原光度法、孔雀绿-磷钼杂多酸分光光度法更为适用;在水样没有色度的情况下,采用浊度-色度补偿法和离心法都能有效消除浊度干扰,相对误差±10%;预处理方式的不同是导致各监测单位测定结果可比性差的最关键因素。     

内循环厌氧反应器处理中药废水工程实例

中药废水是一种污染物种类多、成分复杂的高色度、高浓度有机废水。某制药厂中药废水进行预处理后,采取高负荷的“内循环（IC）厌氧反应器+缺氧-好氧（AO）”工艺进行生化处理,出水达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918—2002）一级A标准废,水处理成本为1.70元/t,产生了较好的经济效益和环境效益。     

信息化提升作业安全性

梅山矿业结合井下安全避险＂六大系统＂的要求,充分利用已有的信息网络平台,先后建设了＂井下通讯系统＂＂井下人员定位系统＂,完善了＂多级机站通风计算机远程监控系统＂和＂视频网络监控系统＂等子系统,提高了井下采矿的安全性和自动化水平。