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油指纹快速分析辅助鉴别及油品信息可视化管理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对海上溢油事故排查鉴别的需求,开发了一套油指纹数据管理和鉴别软件系统,系统包括综合信息数据库和数据分析鉴别两大组成部分。开发的数据库用来存储基础地理信息、油样空间信息、油样基本信息、油样二维谱图数据、油样特征指纹数据等。指纹分析鉴别模块实现了油样谱图的准确积分、特征指纹指标计算、油样比对鉴别、油样分类鉴别、油样检索排查等功能。系统开发完成后,在黄渤海多次溢油事故中得到了很好的应用,具有高效性和可靠性,极大提高了溢油事故排查工作的效率,为海上溢油事故执法调查提供了重要的技术支撑。 相似文献
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突发性环境事件时间序列特征可表征环境风险管理成效及存在问题。研究表明2000年以来中国突发环境事件预防、控制与管理取得了显著成效,其中,突发性水污染事件、大气污染事件以及噪声振动危害年发生频次呈大幅度降低趋势,但固废污染事件自2003年以来的年发生频次变化不大,而其它突发性环境事件自2002年以来的年发生频次则呈快速增长态势,说明中国在强调突发性水环境和大气环境事件监管的同时,还需加强固废污染事件及其它类型突发环境事件的监控与管理。 相似文献
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Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
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1株脱氮除磷菌的筛选及其特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用YG培养基,结合蓝白斑筛选、异染粒染色及好氧除磷能力检测等实验,从城市生活污水处理厂好氧生化池的活性污泥中分离出7株好氧除磷菌;再经硝酸盐还原产气和缺氧培养实验,筛选出1株高效脱氮除磷菌;通过16S rRNA基因同源性比较和生理生化鉴定,初步将其鉴定为Pseudomonas grimontii,命名为C18.菌株C18在好氧培养24h后,培养基中上清液磷浓度从38.7mg/L降低到2.28mg/L,除磷率达94.1%.C18在缺氧培养24h后,培养基中上清液磷浓度从44.5mg/L降低到5.21mg/L,除磷率达88.3%;上清液硝酸盐氮浓度从184.2mg/L降低到30.6mg/L,脱氮率达83.4%.菌株C18最适脱氮除磷温度为30℃;最适脱氮除磷pH为7.5. 相似文献
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电化学产电菌的分离及性能评价 总被引:2,自引:1,他引:1
利用兼性滚管法分离了折流板空气阴极微生物燃料电池(BAFMFC)A、B两格室的阳极生物膜,共获得19株纯菌.将菌株投加至无菌立方型反应器中,检验其产电特性.利用交流阻抗法测量各纯菌电池的内阻,结果显示38个电池的欧姆内阻为25Ω±5Ω,说明了各电池的产电差异来源于菌株本身的活性.其他运行条件均保持不变,在1000Ω外阻下,7株纯菌电池的输出电压在200mV以上.其中,A格室产电活性最高的菌株(A2)产生的最大电压为328mV,输出的最大功率密度为165.1mW/m2,B格室产电活性最高的菌株(B1)最大电压为241mV,最大功率密度为214.4mW/m2.原子力显微镜和脂肪酸快速鉴定表明,A2为肠杆菌科的杆菌,B1为厚壁菌门的芽孢杆菌. 相似文献
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