饮用水中苯基脲除草剂的分子印迹固相萃取方法研究

以N-（4-异丙基苯基）-N-亚丁基脲分子印迹聚合物为吸附剂,建立了饮用水中苯基脲除草剂的分子印迹固相萃取方法。上样后固相萃取柱依次用2．5mL0．1mol／L盐酸和2．5mL去离子水淋洗,然后氮气吹干,再用1mL含8％乙腈的甲苯溶液淋洗,最后用2mL甲醇洗脱。将建立的方法用于自来水中异丙隆、非草隆、甲氧隆、绿麦隆、枯莠隆、灭草隆、伏草隆、草不隆等8种苯脲类除草剂的测定,除伏草隆和草不隆的回收率较低外,其余6种除草剂的回收率均〉60％。     

量子点在环境污染物检测中的应用进展

作为一类理想的荧光探针,量子点近年来在环境污染物定性定量分析方面的应用取得了很大进展,为环境监测提供了一种新的方法和技术,显示出极大的优越性。综述了量子点分子印迹、量子点自组装膜、双色量子点比率荧光传感等新技术在国内外环境污染物检测方面的研究进展,并对其发展前景作了展望。     

气相分子吸收光谱法测定地表水中氨氮

通过实验建立气相分子吸收光谱法测定地表水中氨氮的方法。方法检出限为0.020 mg/L,水样加标回收率为91.3%~100%,平行样品相对偏差为0.25%~1.43%,精密度(RSD,n=7)为0.10%。实验结果表明,该方法准确可靠、灵敏度高、操作简便,重现性好、分析速度快,适用于地表水中氨氮测定。     

基于CEEMDAN与样本熵的高压断路器机械故障诊断

依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解( complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解成一系列内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用相关系数法与归一化能量筛选包含信号主要特征信息的前7阶IMF分量,求取其样本熵作为特征量,最后采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,对断路器不同故障类型进行分类识别。实验结果表明该特征提取方法能准确提取振动信号特征量,输入PSO-SVM诊断高压断路器故障能取得良好的效果。     

QSPR在混合物典型燃爆特性预测中的研究进展

为全面了解定量结构-性质关系（QSPR）方法在混合物燃爆特性预测中的研究现状,展望其发展趋势,综述其在混合物闪点、爆炸极限与自燃温度预测中的国内外研究进展,分析预测目标参数的选择、数据收集、描述符计算和筛选以及模型建立和验证等方面的不足与研究方向。结果表明:QSPR在混合物燃爆特性预测中尚处于起步阶段,当前研究的首要限制是混合物燃爆特性参数实验数据样本不足,关键点及难点是混合物结构的准确表征,未来研究应关注的重点是大量数据源统一的数据样本的获取方法、非加和性混合物分子描述符的计算方法以及机器学习等非线性建模方法。     

高速公路驾驶员主动疲劳的脑电检测分析北大核心CSCD

为开发高速公路驾驶疲劳预警系统,保障道路交通安全,基于脑电(EEG)数据功率谱分析方法,探索驾驶员主动疲劳与脑电指标(θ+α)/β的关系,首先,开展模拟驾驶试验,采集21名被试驾驶状态的脑电信号,分析α(8~13Hz),β(13~30Hz),θ(0.5~4Hz)这3个频段的脑电波,计算脑电合并指标(θ+α)/β;然后,运用瑞典行业疲劳问卷(SOFI),比较驾驶员执行驾驶任务前后的疲劳状态,分析心理测量和脑电测量结果的回归拟合效度。结果表明:在高速公路复杂驾驶任务中,驾驶员脑电合并指标(θ+α)/β呈现下降趋势,同时,(θ+α)/β与驾驶员主观疲劳程度有显著的正向拟合关系,拟合解释率达50%;脑电指标(θ+α)/β可实时预测驾驶员主动疲劳状态。     

基于交流电磁场裂纹缺陷识别仿真研究

为了研究基于交流电磁场裂纹缺陷识别问题,调研了交流电磁场检测的国内外现状,结合交流电磁场技术,利用有限元分析软件ANSYS Maxwell构建常见的裂纹缺陷模型,进行仿真分析。研究了缺陷尺寸的识别以及不同缺陷簇群对交流电磁场(Alternating Current Field Measurement,ACFM）检测信号特征的影响,对提取的Bx和Bz（沿坐标轴X方向和Z方向的磁感应强度）特征信号的影响进行了分析与探讨,得到影响ACFM技术的核心参数,并建立了缺陷深度和长度的测量评估方法。研究结果表明:通过测量Bz曲线的峰谷间距可初步确定缺陷长度; Bx曲线检测同时受缺陷深度和缺陷长度的影响,对于缺陷深度检测灵敏度较低;ACFM技术虽能够实现对缺陷个数的识别,但难以准确识别缺陷尺寸的大小,当缺陷间的距离足够大时,才能准确实现缺陷的定量识别。     

真菌胞外聚合物及其与重金属作用机制研究进展

真菌胞外聚合物(EPS)是近年来真菌微生物研究的热点,其在食品行业、医药工业和环境重金属污染治理中起着非常重要的作用.综述了国内外关于真菌EPS提取方法、产量影响因素、组成和结构的研究进展;介绍了真菌EPS在环境中与重金属作用机制的研究进展,主要包括胞外吸附和络合机制、草酸盐微沉淀机制和胞外重金属还原机制.在此基础上,展望了真菌EPS在环境重金属污染治理特别是重金属废水处理上的应用前景和亟待解决的研究内容,以便更好地为国内真菌EPS和重金属污染治理等方面的研究提供参考.