土壤中二噁英/呋喃类物质的ASE高效提取法

研究了用高效溶剂提取方法测定土壤中二英类物质,特别对与提取效率相关的条件如提取次数等进行研究。得出土壤中二英类物质各异构体的提取效率与提取次数有关。提取率99%以上(3次提取),仅要1h。与国外同一土壤索氏提取法的提取结果进行了比较,表明ASE有提取溶剂用量少、时间短、效率高、实验步骤简化等优点。      

双波长气溶胶粒径传感方法及其火灾烟雾探测器

提出了双波长光散射气溶胶粒径传感方法,设计实现了采用该方法的双波长火灾烟雾探测器。使用短波长和长波长的双波长光源,通过计算其光功率比值,利用其与中值粒径的关系函数获得气溶胶粒径,并根据不同粒径下的气溶胶浓度分别给出大小不同粒径的火灾烟雾或干扰气溶胶提示。因而,不仅可以有效区分大小不同粒径的火灾烟雾气溶胶,以正确探测火灾,而且能够识别微米级的大粒径干扰粒子,降低火灾误报率,可以应用于飞机等航空器空中密闭的特殊环境。     

提高前向散射型光电感烟探测器性能的算法

以国家科技部973项目中建立的火灾探测应用环境及火灾信息数据库为依据,对目前使用最为广泛的前向散射型光电感烟探测器固有特性的归纳和分析,通过数据挖掘,提出一种切实可行的算法处理技术和智能判断火灾方法,有效提高了现有前向散射型光电感烟探测器的火灾探测及其抗干扰能力。     

东北玉米低温冷害监测预测系统——在黑龙江省的应用

利用东北玉米低温冷害监测预测系统预测分析了黑龙江省1971-2006年各年热量年型,计算了哈尔滨市1984-2006年玉米抽雄期的冷害发生概率,同时采用以5-9月平均温度和的距平作为低温冷害指标的方法计算了1971-2006年低温冷害的发生状况.结果显示,上述两种方法计算得到的低温冷害的年份与历史实况基本相符.通过对比分析发现,有81%的年份两种方法计算的结果一致,且在低温年玉米抽雄期的冷害发生概率均较大,说明东北玉米低温冷害监测预测系统在黑龙江省的应用效果较好,可为防灾减灾提供科学参考.     

工业过程CO气体浓度检测技术

工业过程中在线对CO气体的分析测量,对钢铁冶金企业能源气回收、环保节能具有重要的作用。提出了近红外CO浓度检测系统,根据光谱吸收原理,采用双光束气体浓度检测技术。系统选用近红外光源和探测器,与传统的中红外波长工作器件相比,成本得以降低。     

刍议“绿色”职业服的设计内涵

随着社会经济的发展,企业国际化程度的提高,绿色设计理念的延伸,职业服的种类在不断增加和细分化,其内涵不仅仅是为了满足工作状态下人的机能需求和精神需求,更是已经渗透到了我们生活的方方面面。本文提出了"绿色"职业服的概念以及设计内涵,指出了"绿色"职业服发展与应用的前景,这是对当前"以人为本、全面协调可持续发展的科学发展观"的积极回应。     

交通运输企业交通事故法律适用问题探讨

交通运输企业的交通运输事故法律适用问题引起了社会广泛争议。如不明确这个问题,对于执法主体、执法权限就不能明确,既会产生安全管理的盲区,有时候也会损害企业的相关权益。文章对《中华人民共和国安全生产法》适用范围条款进行了分析解读,阐明道路交通运输企业的交通运输安全问题既适用《安全生产法》,也适用《道路交通安全法》,二法之间不会有交叉,更不会产生冲突;同时也对道路交通事故的属性进行了分析,并探讨了交通运输企业交通事故的法律适用问题。     

Amounts of pesticides reaching target pests: Environmental impacts and ethics

Less than 0.1% of pesticides applied for pest control reach their target pests. Thus, more than 99.9% of pesticides used move into the environment where they adversely affect public health and beneficial biota, and contaminate soil, water, and the atmosphere of the ecosystem. Improved pesticide application technologies can improve pesticide use efficiency and protect public health and the environment.     

USB反应器进行生物反硝化的研究现状与应用前景

综述了USB反应器进行生物反硝化的历史沿革、研究现状 ,并对其在研究中存在的问题进行了描述。最后 ,对USB反应器进行生物反硝化的应用前景作了科学的分析     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。