当心隐蔽杀手致灾

随着我国电信事业的发展和人民生活水平的提高,电话、BP机、手机等商品的普及率已大大上升,给人们的生活带来了极大的方便。但在特定条件下,在有易燃易爆气体、蒸气存在的场所,电话机、BP机、手机以及照相机会成为隐蔽杀手,可引起火灾爆炸事故。     

云南稻种磷高效特性相关性状的生态差异

云南不仅是世界稻种(Oryza sativa L.)最大的遗传和生态多样性中心之一,也是中国土壤类型最丰富的地区;中国南方和云南耕地65%以上缺乏有效磷,土壤缺磷已成为稻作生产的主要限制因子.该文中,缺磷(速效磷6.26 mg·kg-1)与适磷(速效磷40 mg·kg-1)酸性红壤进行比较,以相对茎蘖数(RTA)、相对总质量(RTB)、相对地上质量(RDWU)和相对地下质量(RDWG)为参数,研究了来自云南省16个州市5个稻作区577份水稻核心种质的磷高效基因型及其生态差异,结果表明:低磷胁迫下云南稻核心种质的相对茎蘖数、相对总质量、相对地上质量和相对地下质量密切相关,这4个性状是水稻磷高效鉴定较可靠和方便的指标,并筛选出10个磷高效品种;磷高效基因型在籼粳间存在较大差异,但丁颖分类性状中的水陆、粘糯间差异较小;水稻磷高效品种广泛分布于5个稻作区和绝大多数州市,特别是磷高效极强品种主要来自云南稻种的遗传多样性中心(思茅、临沧、西双版纳、德宏和文山州)和基因多样性中心(南部边缘水陆兼作区).这些结果有力地支持了水稻磷高效特性与酸性红壤和遗传多样性中心有关,更好地理解水稻磷高效特性的地理生态和遗传多样性机制.     

垃圾破袋机破袋刀避让机构的研究与设计

破袋已成为垃圾预处理的一大关键。本文简要叙述了垃圾破袋刀避让机构的工作原理和性能参数,分析论述了避让机构结构设计,介绍了具有避让功能的垃圾破袋机的中试结果和鉴定结论。     

北京市政府绿色采购促进科技成果转化的实证

近年来,我国一直在探索建立并完善政府绿色采购制度,以促进绿色环保领域的科技成果转化。而北京市政府采购新能源汽车,不仅提高了北京市空气质量,更推动了新能源汽车的科技成果转化。为此,本文以北京市政府采购福田新能源汽车为例,选用开发项目支出及批准专利数量作为衡量自主创新水平的指标,以主营业务收入及主营业务利润率作为衡量科技成果转化水平的指标,通过构建向量自回归模型(VAR),对政府采购促进科技成果转化的路径和效果进行了实证分析。研究表明:北京市政府采购新能源汽车促进了福田新能源汽车自主创新水平的提高,对福田汽车公司开发项目支出及专利批准数量增加的贡献度分别高达86.16%和56.25%。而福田新能源汽车自主创新水平的提高又促进了相关科技成果转化,对福田汽车公司主营业务收入及主营业务利润率增加的贡献度分别达到17.89%和74.24%。由此可得出结论:北京市政府采购新能源汽车促进了福田新能源汽车技术自主创新水平的提高,进而促进了相关科技成果转化。为此,我们应该加大政府采购新能源汽车的力度,以便进一步推动新能源汽车技术的科技成果转化;建立并完善政府绿色采购清单体系,优先和强制采购包括取得"生态原产地认证"产品在内的节能环保低碳产品,实现经济效益和环境效益的最优统一,以充分发挥政府采购促进节能环保低碳领域科技成果转化的作用;通过深化高校科技评价体制改革,加强产学研联合,为科技成果顺利转化提供平台。     

发掘环境教育的重要功能

随着全球环境问题的日益凸显,越来越需要通过环境教育来培养公众的环境意识,优秀的教育工作者应当承担起环境教育的责任。由公众人物来引导大众环保虽然很重要,但环境保护过程中的自我教育更为重要。当前,环境教育虽较早期更为深入,但仍需要政府的政策支持,科普宣传也期待科学家的热情参与。     

基于FOA-SVM方法的长江中游悬浮物浓度遥感反演研究

遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度分布的有效手段之一。然而,常用的经验回归模型是建立在大样本的理论假设之上的,而大多数情况下所获取的样本数实际上是十分有限的,因而有必要引入基于小样本的新的反演模型。支持向量机(SVM)建立在结构风险最小原理和VC维理论基础上,其泛化能力强,适用于小样本回归模型。使用HJ1B卫星CCD2遥感影像结合长江中游实地同步采样数据建立悬浮物浓度SVM遥感反演模型,并采用果蝇优化算法(FOA)对模型参数进行了优化。结果表明,与传统经验回归模型相比,SVM模型具有较高的预报精度和稳定性;在SVM模型的参数优化中,FOA算法效果理想,其计算量也远小于网格搜索算法。最后,使用所建立的SVM模型对长江中游城陵矶附近长江和洞庭湖水体悬浮物浓度进行了反演,并对其空间分布特征进行了分析。结果显示,长江干流的悬浮泥沙浓度总体上明显小于洞庭湖,这主要是三峡工程下泄泥沙大幅减少造成的;洞庭湖浑浊的湖水汇入长江后,在城陵矶下游形成明显的混合带;而洞庭湖湖口悬浮物浓度明显高于其他湖区,这可能是该区域采砂活动的强烈扰动引起的。     

水质农残测定中萃取液的选择研究

在农药残留分析的前处理技术中,液液萃取还占有很大的比重。如何合理、有效地选择萃取溶液,以达到在获得高回收率、高准确度和高精密度的同时,还能够保证该萃取液不会对环境造成二次污染,对实验人员无危害的目的,一直是大家所关心的问题。本文以13种农药为目标物质,以4种实验室常用的、危害小的溶剂体系作为萃取液,研究了在不同的极性条件下农药的溶出效率,以针对不同的项目来选取合适的萃取溶液。     

关于环境监测管理改进的探析

提高环境的管理,建立切实有效的防护措施是当前环境监管的关键问题。文中基于此首先分析了环境监测工作的重要性、当前环境监测工作的不足等方面,接着提出了人才与队伍建设;建立长效监测管理机制改进环境监测管理;落实长效监测管理机制;开展减排监测考核,推动监测整体工作以及政策支持改进等环境监测管理改进的方向。这一研究对于进一步加强环境监测管理的改进具有一定的意义。     

基于PCA-GRU-SVM模型的多参量煤矿瓦斯浓度预测及预警研究北大核心CSCD

煤矿瓦斯浓度精准预测及提早预警对于预防瓦斯灾害发生至关重要。为充分利用井下多传感器监测信息提升矿井瓦斯浓度预测及预警模型的性能,提出一种基于主成分分析(PCA)、门控循环单元(GRU)神经网络和支持向量机(SVM)组合的多参量瓦斯浓度预测及预警模型。针对监测数据的时序性、动态性和非线性强等特性问题,采用邻近均值法、小波降噪和归一化法对数据进行处理,利用PCA对数据降维以简化GRU模型拓扑结构,提高瓦斯浓度预测精度,通过构建基于SVM的矿井瓦斯浓度预警模型实现对矿井安全状态的实时动态监测。选取安徽某煤矿171105工作面的实测数据对PCA-GRU-SVM模型预测结果与性能进行验证。仿真结果表明：相对于PCA-LSTM、PCA-RF和PCA-BP模型,本文构建的预测模型的平均绝对误差(MAE)分别减少了18.45%、56.36%和87.3%,均方根误差(RMSE)分别减少了5.17%、9.04%和67.52%,预警模型的预测准确率为94.1%,说明该模型具有较高的拟合度和预测精度。该研究结果可为实现瓦斯灾害的预测及超前预警提供参考,对矿业安全生产具有重要意义。     

一种应用于不均衡小样本集的石化设备故障智能诊断方法

针对实际生产中,石化设备故障呈现出“不均衡小样本”特性,致使传统诊断模型适用性不足,准确率低下这一问题,基于一类支持向量机(One-Class SVM)和遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM),提出一种分步诊断策略。利用One-Class SVM构建超球诊断模型,可在没有任何故障先例的前提下实现异常状态辨识和未知故障甄别,提升算法对不均衡监测数据(正常样本数量远超故障样本数量)的适用性;利用GA-SVM,针对小样本故障数据集构建并优化智能诊断模型,判别故障模式,降低算法对大量有标签故障样本的依赖。故障诊断实验结果表明,该方法能够在不均衡小样本场景中显著降低漏报率、误报率和误诊率,对实验数据和工程数据的诊断准确率分别达99%和100%。