煤化工废渣的利用途径

煤化工的废渣很多，主要是煤气化后所产生的炉渣及随煤气带出的带出物。由于煤的种类、燃烧方式或气化方法的不同，产生的废渣(粉煤灰和煤渣)的化学成分和矿物组成均有差异。由于废渣的化学成分主要是由硅、铝、镁、铁、钙的化合物等组成，并都含有少量钛，钾、钠、磷等化合物和微量氰化物，因此，利用途径不低估。随着科学技术的发展，粉煤灰和煤渣已经作为资源被加以利用，主要用途有：用作建筑材料，提取空心微珠、制取分子筛以及从中提取稀有金属等。     

青海湟水河主要污染物主成分分析

文章介绍了主成分分析方法在河流主要污染物辩识的基本原理和过程，并利用该方法对青海湟水主要污染物进行了计算，其结果表明：湟水河19个监测断面的污染物所含信息主成分较为集中，一般可用2－3个主成分表示，第一主成分水体主要污染物为矿化度，第二和第三主成分主要污染物为化学耗氧量和五日生化需氧量。该计算结果可为湟水水资源保护、管理和水环境监测提供科学的决策依据。     

海鲜与啤酒同食易诱发痛风

海鲜是一种含有嘌呤和苷酸两种成分的食物，而啤酒中则富含分解这两种成分的重要催化剂——雏生素B1。如果吃     

基于PCA_Fuzzy_RF模型的煤层底板突水预测

针对煤层底板突水问题,提出了基于主成分分析、模糊数学和随机森林的一种新预测模型。首先通过主成分分析将6个影响因素(水压、采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角、断层距工作面距离)进行降维,提取4个主成分因子,其次对主成分因子进行模糊化,作为随机森林模型的输入变量,建立基于PCA_Fuzzy_RF的煤层底板突水预测模型。利用华北矿区实测资料的50组数据作为PCA_Fuzzy_RF模型的训练数据,10组数据作为测试数据,并将预测结果与BP神经网络及Fisher模型进行对比分析,结果表明,PCA_Fuzzy_RF模型的误判率为0,适用于解决煤层底板突水问题。     

烷基苯磺酸盐型洗涤剂污染源的特征性化合物——长链烷基苯的环境意义

本详细分析了市售洗涤剂中长链烷基苯的成分，同时在环境样品中也检出了这类化合物，并对其来源进行了分析，探讨了它的环境指示意义。     

蚯蚓对生活垃圾肥效影响的研究

本文对不同来源的生活垃圾养殖蚯蚓后的肥效成份进行丁理化分析。并对其在花卉盆栽中的应用做了定量对照试验研究。结果表明,用生活垃圾养殖蚯蚓所排出的蚓粪和蚓泥是值得重视的优质有机肥料。     

海州湾多纹膝沟藻赤潮的动态相关分析

以2004年海州湾发生的一次多纹膝沟藻赤潮为研究对象.通过主成分分析对赤潮发生期间的环境因子和赤潮发展关系进行动态分析,同时通过相关分析探讨环境因子和赤潮藻类浓度的关系.结果表明:影响赤潮的主导因子为COD、叶绿素、PO3-4-P和pH值.相关分析表明在建立藻类浓度反演模型时需考虑藻类浓度与PH值间线性关系,藻类浓度与DO、叶绿素、COD、PO3-4-P间非线性关系,可以将水温、气压、盐度等作为独立因子考虑.     

南京娘娘山碱性岩中REE丰度及其在矿物中的分配系数

从具强烈成分分带的娘娘山碱性火山杂岩中分选出7个全岩。2个基质和8个单矿物,测定了REE含量,验证了矿物学和化学成分研究的结论,即岩浆房内主岩浆体顶部存在一个演化程度较高的粗面——响岩质岩浆层。LREE和HREE与其它不相容元素(如Rb、Zr等)在此岩浆层中强烈富集,而Eu则与Sr、Ba、Sc以及相容元素一样强烈亏损,MREE也显示中等程度的亏损。表明分离结晶是该成分梯度产生的主要原因。     

基于无量纲数的PCA-MRA在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用

为解决煤矿瓦斯涌出量预测过程中存在的指标繁杂致使预测精度低的问题,首先运用R语言中的主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量的影响因素进行降维分析;然后引入量纲分析理论,采用无量纲化处理方法消除量纲对数据的影响;最后利用多元回归分析法(MRA)结合多种多元回归模型,最终选用多元线性回归预测模型对煤矿瓦斯涌出量进行预测,并选取部分数据对所建立的煤矿瓦斯涌出量预测模型进行验证。结果表明:主成分分析法能有效减少预测变量的个数,经主成分旋转后构建的多元回归预测模型的预测精度较高,其相对误差平均值为1.99%;主成分分析与多元线性回归分析相结合的方法适用于煤矿瓦斯涌出量的预测,且满足工程需要,可为井下瓦斯涌出量预测技术的选择提供参考。