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991.
992.
应用能量色散X射线荧光光谱法建立了生物质燃料中磷含量的快速测定方法。对比分析压片压力条件、基体效应和干扰元素,明确了能量色散X射线荧光光谱法的测试条件,通过加标回收率实验、标准样品测试、ICP-OES方法对比等获得实验结果。实验结果表明:能量色散X射线荧光光谱法用于生物质燃料样品的分析,标准工作曲线线性相关系数为0.998 3,方法检出限为0.4 mg/kg,平均加标回收率为98.1%,测定值的相对标准偏差为1.36%~4.92%,标准样品磷含量在标准值不确定度内,能量色散X射线荧光光谱法与行业标准ICP-OES方法的准确度和精密度不存在显著性差异,可应用于生物质中磷含量的环境监测。 相似文献
993.
994.
使用逐级化学提取方法对岩石中氟元素的化学活动性进行了研究.结果表明,不同时代、不同类型岩石中氟的化学活动性具有很大的差异,碳酸盐岩中氟均具有很强的化学活动性,其中氟的可淋失比例一般高于75%;下寒武统黑色岩系中氟的化学活动性与岩石变质程度有关,变质程度较高的黑色碳质板岩中氟的可淋失比例一般小于黑色页岩、黑色硅质岩中氟的可淋失比例.磷块岩中氟的可淋失比例较高,而千枚岩中氟的可淋失比例一般较低;辉绿岩中氟的可淋失比例与原岩中氟含量存在正相关关系.不同时代的石煤中氟的化学活动性具有较大差异.下志留统石煤中氟的可淋失比例(平均为47.39%)一般高于下寒武统石煤中氟的可淋失比例(平均为29.43%). 相似文献
995.
气相色谱/串联质谱法分析水中痕量酞酸酯 总被引:1,自引:0,他引:1
采用C18固相萃取结合气相色谱/三重串联四极杆质谱联用仪建立了地表水中痕量酞酸酯(PAEs)类化合物的分析方法。使用串联质谱特有的多反应监测模式可以很好的去除基质的背景干扰,对列入美国环保局优先控制污染物名单的六种PAEs均实现基线分离,在50~1 000 ng/mL范围内线性良好,6种PAEs的相关系数均大于0.99,加标回收率在89.8%~103.4%之间,方法的精密度较好(RSD<10%)。应用于实际地表水样品中PAEs的分析表明,某市地表水中含有邻苯二甲酸二甲酯、邻苯二甲酸二乙酯、邻苯二甲酸二丁酯和邻苯二甲酸(2-乙基己基)酯,其中邻苯二甲酸二丁酯含量最高(均值为1.25μg/L),邻苯二甲酸丁基苄基酯和邻苯二甲酸二辛酯均未检出。 相似文献
996.
高炉瓦斯灰(泥)中锌的萃取利用 总被引:11,自引:0,他引:11
我国南方数家钢铁厂瓦斯灰(泥)中含有具有利用价值ZnO。本法以瓦斯灰(泥)为原料,不需前期加工,用NH4Cl作萃取剂提取Zn制取活性ZnO。本法条件温和,较传统的酸法消耗少,腐蚀小,萃取剂可回用,所以成本低廉,加之国家有关优惠政策,使用本法利用瓦斯灰(泥)有较大的优势。 相似文献
997.
为节约淡水资源、拓展海水的直接利用途径,采用热化学水洗处理技术开展了基于海水洗涤的罐底油泥处理试验研究. 结果表明:干化罐底油泥(水含量为9.8%、油含量为25.6%、固含量为64.6%,均以w计)不宜直接进行热化学洗涤,需采用轻油(120#溶剂油)进行萃取预处理,萃取后残油量(干基,以w计)为18.8%. 适宜的洗涤液为海水溶液,其ρ(TX-10)(TX-10为壬基酚聚氧乙烯醚)为10 g/L. 液固质量比为5、洗涤温度为60 ℃、搅拌速率为180 r/min、搅拌时间为30~40 min是洗涤萃取残泥的适宜条件,该条件下萃取后的残油量为2.80%. 二级海水洗涤可使残油量降至0.23%,满足GB 4284—1984《农用污泥中污染物控制标准》. 在洗涤废水再利用试验中,为维持洗涤废水的脱油能力,可在每L洗涤废水中补加1 g TX-10. 研究显示,溶剂萃取-海水洗涤工艺可有效处理干化罐底油泥. 相似文献
998.
提取时间对提取原煤中多环芳烃的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以淮北煤田气肥煤和夹矸样品为研究对象,以CH2Cl2为溶剂,采用超声提取法(提取时间为10,20和30 min)和索氏提取法(提取时间为24,48和72 h)提取其中可抽提有机物,并利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定提取液中美国环境保护局(USEPA)优控多环芳烃(PAHs)含量,来对比不同抽提时间对提取原煤中PAHs含量和分布特征的影响,为优化原煤中PAHs的提取条件提供理论依据.研究表明:淮北煤田样品中可抽提USEPA优控PAHs以菲为主,其含量占16种PAHs总量的40.0%~65.5%;夹矸样品中可抽提PAHs含量并不因其有机质含量低而明显低于原煤样品,夹矸中PAHs的迁移特征需引起关注.在实验条件下,提取原煤中PAHs,超声提取时间应选取30 min,索氏提取时间法应选取24 h. 相似文献
999.
1000.
泰国水稻种植区耕地信息提取研究 总被引:14,自引:1,他引:14
耕地信息是重要的农业信息,是分析土地资源利用程度的基础。论文通过面向对象的方法提取了泰国的水稻种植区耕地信息。研究中以TM影像作为数据源,首先考虑多光谱特征、紧密度和光滑度等几何特征,通过区域合并方法进行影像的多尺度分割,生成同质的影像对象多边形。然后选取影像中样地的光谱标准差、形状指数、对称度和密度作为耕地类别的识别特征,并采用模糊函数方法对各特征进行了定义。最后利用最相近匹配方法,对每个对象多边形进行类别判别。在分类的基础上,进行同类别的合并和统计,得到耕地的分布和比例信息。通过野外实测样地和目视解译结果检验,耕地类别符合率为90.25%,面积相同率为90.25%,形状一致性为90%,最终土地利用程度分析结果精度为90%。 相似文献