液氮容器爆炸事故预防

液氮是一种特殊的工业制成品,具有超低温性、膨胀性、无嗅和无毒等特性。随着液氮在精密工业、医药、食品等方面的广泛应用,在冲装和储存液氮的过程中,液氮容器爆炸的事故也屡屡发生。如何预防液氮容器爆炸事故的发生,成为液氮容器使用企业必须面对的一道安全课题。     

模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究

在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要.运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算.在此基础上应用KNN方法对这两种汽油助燃剂进行分类.结果表明, KNN方法对这两种汽油的分类准确率达到100%,且当初始数据未经标准化预处理时也能达到同样准确的分类效果.研究表明:将模式识别方法正确地运用到助燃剂鉴定和分类工作中有助于火灾调查.     

大气中酮类化合物污染事故应急监测

研究了大气中低分子量酮类化合物的气相色谱测定方法 ,进行了线性范围、精密度和准确度实验。结果表明 ,该方法具有简便快捷、准确灵敏的特点 ,适合于大气污染事故应急监测     

健康膳食的一二三四五

一指每天喝一袋牛奶,可以有效改善我国膳食中钙摄入量普遍偏低现象。如有牛奶不耐症,可用酸奶、低乳糖奶或两倍豆浆代替。     

城市滨水景观评价研究初探——以南京市莫愁湖滨水区为例

城市滨水区一直被认为是一个城市最具活力和生态价值的区域,但伴随着城市职能的转型以及水运地位的下降,世界上大部分的滨水区都经历了从繁荣到衰败的过程。然而目前,随着城市人群的生态需求与审美需求的进一步提高,城市滨水区又面临着复兴之势,这也对城市滨水号观设计以及作为其基础而存在的滨水景观评价提出了新的要求。因此。本文将以成分代用模式评价方法为指导,以南京市莫愁湖滨水区为案例对其进行景观评价,并基于此获取影响滨水区景观质量的重要因素,以期对以后的滨水区规划设计起到一定的指导作用。     

抑制斑点噪声的SAR与多光谱图像融合方法

通过将主成分变换与IHS变换相结合,避免了会导致SAR信息量损失的滤波过程,实现了一种可降低SAR斑点噪声影响的遥感影像融合算法。与主成分变换融合方法、IHS变换融合方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面进行比较,新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息,增强了结果影像的空间细节表现能力,而且有效地抑制了SAR斑点噪声,提高了结果影像的信息量与清晰度。     

食物中的『脑白金』

核桃核桃中所含脂肪的主要成分是亚油酸甘油脂,食后不但不会使胆固醇升高,还能减少肠道对胆固醇的吸收。因此,可作为高血压、动脉硬化患者的滋补品。此外,核桃中所含的微量元素锌和锰是脑垂体的重要成分,常食有益于脑的营养补充,有健脑益智作用。苹果苹果有"智慧果"、"记忆果"的美称。它不仅含有丰富的糖、维生素和矿物质等大脑必需的营养素,而且富含锌元素,而锌是人体内许多重要     

有机膨润土对苯胺的吸附性能及应用研究

以溴化十六烷基三甲铵为改性剂制备有机膨润土,利用正交实验研究了有机膨润土吸附垃圾渗滤液中极性有机污染物苯胺的性能、条件及改性条件对吸附效果的影响。结果表明,有机改性膨润土对苯胺有很好的吸附效果,实验条件下对苯胺的去除率可达90％以上,绘制了有机膨润土吸附苯胺的吸附等温线,通过与吸附苯酚效果的比较,总结了有机膨润土吸附极性有机污染物的一般规律。     

长江上游某场地土壤潜在生态风险评估

本研究以长江上游某机械制造厂为例,对地块内47个点位表层土壤样中铜(Cu)、镍(Ni)、铅(Pb)、镉(Cd)、砷(As)、汞(Hg)、锡(Sn)、钼(Mo)、钴(Co)、锌(Zn)10项重金属进行测定,结果表明其含量变异系数在0.73～5.11之间,个别点位Cu、Ni、Pb、Co、Zn超第二类用地筛选值;对其中8项重金属指标开展潜在生态风险评估,单个重金属潜在生态危害指数从大到小依次为Hg、Cu、Pb、Cd、Ni、Zn、As、Co,多个重金属的潜在生态危害指数(RI)位于86.71～5 503.93之间,地块内重度、强度、中度、轻度污染的比例分别为21.28%、17.02%、46.81%、14.89%,地块内均存在不同程度的潜在生态风险;同时对10项重金属检测结果采用SPSS 26进行Pearson相关性分析和主成分分析,结果表明：组分1中的Cu、Ni、Pb、Sn、Co、Zn表现为显著相关,同源可能性较大,根据生产布局推测其来源主要为锌锭、电解铜等原材料中;组分2中的Hg初步推测其主要来源为原油或原生母质土,但是潜在生态风险指数较高主要跟其毒性系数较高有关。     

基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析

对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。