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研究了顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用测定饮用水中二甲基异冰片和土味素的方法。结果表明,当选用聚二甲基硅氧烷(PDMS)萃取纤维萃取头,萃取温度为60℃,萃取时间为40min时,得到二甲基异冰片标准曲线方程为y=122.59+157.76x,相关系数(R)0.9998;土味素的标准曲线方程为y=14.847+180.99x,相关系数(R)0.9999;检出限为0.1ng/L,相对标准偏差在0.99%~4.05%之间,加标回收率86.4%~109.5%。 相似文献
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落地油泥是油田产生的一类危险固体废弃物,其无害化处理是目前各大油田所面临的重大挑战之一。为了深入认识超声处理过程中油泥土壤性质与超声处理除油效果之间的关系,以不同油田典型落地油泥为研究对象,超声处理后对其土壤残留含油量、土壤颗粒级配、土壤化学组成等进行分析。结果表明:油泥中土壤颗粒粒径较大的大庆、大港落地油泥经超声处理后的除油效果均在60%以上,而土壤颗粒粒径较小的冀东落地油泥超声除油率仅为11%;同时,超声除油效果较好的大庆、大港落地油泥中的钙氧化物含量较低(分别为4.84%和5.94%),而超声除油效果差的冀东落地油泥中的钙氧化物含量较高(11.57%)。进一步的模拟实验结果表明,钙氧化物含量高的土壤对原油的吸附量大、吸附强度高、超声除油效果差,而钙氧化物含量低的土壤吸附量小、吸附强度低、超声除油效果好。以上结果可为油田落地油泥超声处理技术的开发及规模化应用提供指导。 相似文献
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为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 相似文献
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福建省长汀县植被覆盖度遥感动态监测研究 总被引:24,自引:1,他引:24
遥感估算植被覆盖度的关键在于:一是植被指数的选择,二是植被指数转换方法。针对中国南方多山的特点,论文提出了能较好地削弱影像中山体阴影、土壤背景、岩石、建筑用地等地物对植被覆盖度信息干扰的复合植被指数V BSI;在植被指数转换方法上,采用混合像元法,对福建省长汀县1994年和2003年的遥感影像进行了植被覆盖度的估算。研究结果表明:采用VBSI进行植被覆盖度的估算,影像阴影信息的干扰作用可以被削减为NDV I的50%,基于VBSI的混合像元法估算植被覆盖度的总体精度达到80%以上;动态监测表明,从1994至2003年研究区高植被覆盖面积增加了150.47km2,占国土面积的比例提高了4.9个百分点,据调查,这与近年来长汀县加大水土流失治理力度有着重要关系。 相似文献
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