宁西铁路的开通与沿线区域经济发展

宁西铁路的建成与开通对加强我国东西部地区之间的联系和促进沿线地区的资源开发、经济发展将产生重要的影响,沿线经济带正在逐步形成.从区域经济的角度,运用点-轴理论探讨了宁西铁路线与沿线经济发展区域一体化和形成经济带应注意的几个问题:加快沿线城镇建设,完善综合交通通道,强化铁路为地方经济服务功能,建立沿线区域经济协作体系.     

常德市SO_2污染与防治措施

总结了常德市城区大气中SO2含量与酸雨的变化状况,简略分析了SO2的来源,重点介绍了14年来常德市采取的防治SO2污染的具体措施。     

一种可将超低硫汽油转变为燃料电池H2源的催化剂

除了低CO浓度外，用于制造燃料电池所需氢的原材料还必须是低硫含量的，因为硫对目前燃料电池系统中的催化剂有害。尽管一些碳氢化合物(如处理过的天然气、甲醇、液化气燃料以及二甲醚等)含硫量较低，日本筑波大学国家现代工业科学与技术研究所(AIST)的研究人员认为，超低硫汽油(ULSG)是一种更为理想的H2原料。     

基于ArcIMS的旅游安全管理系统

结合旅游业的特点,即综合性、敏感性、涉外性或国际性,提出旅游安全管理系统应该包括:灾前的防范系统、灾时的抗灾系统以及灾后的评估善后系统3大部分的设计思路。将相应的旅游重大危险源监控系统的功能定为:以行政监察、社会监督、行业自律和应急救援体系为主的宏观管理系统。阐述了Web GIS的优点并推荐了一种构建Web GIS的新技术———ArcIMS,利用ArcIMS的系统构建的旅游安全管理系统具有功能健全、管理方便、系统成熟和安全可靠的诸多优点;同时整个系统的构建相对于其他Web GIS系统的开发而言,技术难度比较低、开发速度比较快,而且系统运行相对稳定,减轻了系统维护的负担。最后,结合旅游安全信息流的特点,具体阐述了运用ArcIMS作为旅游安全管理系统的平台的合理性和可行性。     

极谱法测定水和污水中的铜

采用JP-2型示波极谱仪在醋酸-醋酸钠底液中测定水和污水中铜的含量,具有灵敏度高、检出限低的优点.     

植物秸秆的综合利用及防治造纸污染方法

该发明提供的是一种植物秸秆的综合利用及防治造纸污染方法：将植物秸秆粉碎后，加水进行高温水煮处理，再用热水洗涤；高温水煮后的固形物，加入H2SO4进行连续水解处理，水解结束后过滤，水解处理后的液体用作制造木糖的原料，水解处理后的固形物加入NaOH溶液进行高温碱蒸煮处理，     

ClO2去除废水中石油类污染物的研究

就如何使用ClO2和O3对水中石油类污染物氧化去除进行了研究，确定了最佳反应时间、pH和氧化剂用量对去除率的影响。ClO2的最佳投加量应为有机物总量的1．5倍，反应时间可控制在20min上。ClO2处理pH5．0～6．5溶液时的去除效果最好。同时进行了O3的对照实验。分析了ClO2和O3在水处理应用中的优缺点。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

超声辅助离子液体微萃取-液相色谱-串联质谱法测水中六溴环十二烷

建立了超声辅助离子液体液-液微萃取(USA-IL-DLLME)结合液相色谱-串联质谱测定水中六溴环十二烷3种异构体(α-HBCD、β-HBCD、γ-HBCD)的分析方法。实验中分别考察了离子液体萃取剂的种类及体积、超声时间、样品p H及盐浓度等因素的影响。在最佳条件下,HBCDs 3种异构体在0.5~100μg/L质量浓度条件下有较好的线性关系,相关系数大于0.998,最低检出限分别为156.4、84.6、85.5 ng/L,测定下限分别为0.626、0.339、0.342μg/L。相对标准偏差(n=5)为5.3%~9.7%。采用该方法对实际环境水样进行了检测与加标回收实验,在1、20μg/L 2个添加水平下,加标回收率为71%~102%。方法具有简单快速、有机溶剂用量少、绿色环保的特点。     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。