纳氏试剂比色法中样品的预处理

氨是一种无色且有强烈刺激性臭味的气体,居住区大气中有害物质最高容许浓度氨的一次限值是0．2mg／m3。本文研究了环境空气监测中氨的测定方法,分析氨的预处理对监测结果的影响。     

2012年《中国安全生产科学技术》征订启事

(中国科技核心期刊美国CA检索收录)国家安全生产监督管理总局主管中国安全生产科学研究院主办《中国安全生产科学技术》是刊载安全生产科学技术与管理成果的综合性学术期刊。入选中国科技核心期刊,并被国际三大著名检索机构之一的美国化学文摘数据库收录,在国内外具有广泛影响力。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

臭氧氧化法提高稠油污水的可生化性

稠油污水含有很多难生物降解的有机物及各种物质。许多文献介绍了采用好氧、厌氧等方法提高稠油污水可生化性,研究表明臭氧氧化法可以大大提高稠油污水的可生化性,但未见其可生化性条件的研究。主要对其可生化性条件进行了详细的研究。     

安全监测系统在局部通风机管理中的应用

从实际应用的角度出发,使用安全监测系统对局部通风机进行运行状态的实时监测,为煤矿提供一个对局部通风机加强管理的实施方案.     

垃圾渗滤液预处理工艺的研究

本文结合工程实例,对生活垃圾焚烧发电厂垃圾渗滤液进行预处理工艺的研究,结果表明,预处理单元在垃圾焚烧厂渗滤液的整个处理系统中具有重要的作用和地位,渗滤液中部分污染物和无机离子能在预处理单元中得到较好的去除,在一定程度上减轻后续处理工艺的负荷。     

活化凹凸棒石对阳离子染料的脱色作用及其应用研究

活化凹凸棒石对三种阳离子染料有良好的脱色作用并符合Ｆｒｅｕｎｄｌｉｃｈ吸附等温式;脱色率随ｐＨ增加而递增,但各染料有差别;吸附过程似可分为两个阶段并呈现一级及应动力学的特征。用它作主要组份的吸附剂对阳离子染料生产废水的处理效果良好,脱色率和ＣＯＤｃｒ去除率可分别达到８７．５％～９９．８％和４５．４％～７２．３％;再生处理简单且其效果基本不降低,为阳离子染料生产废水的综合治理提供了一种有效而廉价的新型预处理方法。     

低温下生物陶粒反应器去除水源水中氨氮的研究

利用生物陶粒预处理工艺,研究低水温条件下生物陶粒反应器对氨氮的去除效果.进水氨氮浓度为0.5～1.4mg/L,水力停留时间为20～30min.结果表明,低温条件下,生物陶粒反应器对进水中氨氮的去除效果随着水温的下降而降低,但总体上对氨氮仍然有较好的去除效果.当水温从10℃下降到0.4℃时,生物陶粒反应器对氨氮的去除率从90%下降到65%.当水温在3℃以上时,出水中NO₂^--N低于进水NO₂^--N的含量.当水温下降到3℃以下后,出水中NO₂^--N超过了进水中NO₂^--N的含量.在陶粒反应器内部出现了NO₂^--N积累现象,水温越低,出水NO₂^--N的含量越高.     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.