蓄热式热氧化炉固态二次污染物成分分析及形成机理初探

以制药工业企业三床式蓄热式热氧化炉（Regenerative Thermal Oxidizer, RTO）处理VOCs废气工程实例为研究对象,对RTO底部固态二次污染物的主要成分进行了分析,推断了固态二次污染物可能的形成机理,提出了预防性措施。结果表明：该固态二次污染物主要成分为含水率2.87%、三乙胺盐酸盐含量93.37%,邻苯二甲酸含量2.35%,其他1.41%;基于成分分析,推断固态二次污染物（三乙胺盐酸盐）的形成机理可能是由于未参与燃烧反应的三乙胺与含氯有机物经过高温焚烧产生的HCl在进出气室内相遇混合而成;基于固态二次污染物形成机理,提出了对含氯有机物单独收集处理或者采用四床式RTO等预防性措施。     

基于主成分原理的多元质量控制图的构造

控制图是从事统计质量管理经常使用的重要工具,经过多年的发展和实践,一元质量控制图业已得到普遍推广,可是如何开展多元质量控制仍有许多问题值得探讨。在这篇文章中,我们着重讨论了基于主成分分析的多元质量控制图的构造,并结合从企业现场采集到的数据给出了具体的应用说明。     

雅鲁藏布江流域原生动物群落结构及其与环境因子的关系

数量庞大、体积微小且高度多样化的原生动物是水生态系统中的初级生产者和初级消费者,对淡水生态系统功能具有重要影响。为探究雅鲁藏布江及其主要支流原生动物群落特征及其与环境因子之间的关系,分别于2013年6月20日—8月8日（丰水期）,2013年10月27日—11月14日（平水期）,2014年4月20日—4月30日（枯水期）在雅鲁藏布江干流及其一级支流选取了26个采样点对原生动物群落结构及其环境因子进行调查。结果表明：鉴定出原生动物2门4纲12目24科30属,其中肉足虫12属、纤毛虫18属;食菌和碎屑者（B类）16属,食藻者（A类）15属,无选择的杂食者（N类）2属,捕食者（R类）5属。原生动物密度均值为984.67 ind./L,变化范围为93.33～4 153.33 ind./L。Shannon-Wiener多样性指数（H’）、Pielou均匀度指数（J’）平均值分别为4.49和0.86,多样性和均匀度状况较好,群落结构稳定性较强。主成分分析（PCA）和冗余分析（RDA）表明雅鲁藏布江流域的原生动物的种类数和丰富度存在明显的空间差异,影响其群落结构的主要环境因子有硅酸根离子、硝酸根离子、...     

高频地波雷达下的多目标跟踪数据处理

根据高频地波雷达监测海上低速移动目标的要求及该类雷达的特点,提出了一种与高频地波雷达目标跟踪相适应的多目标跟踪数据处理方案。在该方案中对BTC(bayes tracking confirm)方法与BTT(bayes tracking termination)方法进行了改进,解决了上述两种方法在高频地波雷达实际应用中存在的问题。提出了贝叶斯准则与次数判定相结合的跟踪起始和终结方法。模拟结果表明,该方案能够稳定、有效地实现高频地波雷达密集回波下的多目标跟踪。     

不同采收期滇龙胆的红外光谱鉴别研究

采收是中药生产的重要环节,采收时间直接影响中药质量和产量,是中医临床安全有效用药的前提,开展中药适时采收期的研究具有重要意义和应用价值。采用傅里叶变换红外光谱法对72份不同采收期的滇龙胆进行鉴别研究,用TQ8.0软件对原始光谱进行一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和平滑(savitaky-golay filter,SG)预处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,同时建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果显示,选取1 800~600cm~(-1)波段范围的光谱,去除光谱噪音;SNV结合二阶导数光谱和SG(15,3)平滑,预处理结果满意。主成分分析表明,前三个主成分方差贡献率为92.47%,5月、9月和10月份采收的样品差异较小。偏最小二乘判别分析建立判别模型,决定系数R2和校正均方根误差(RMSEE)分别为0.967 8和0.086 0,可对18个预测集样品进行准确分类。红外光谱法结合主成分分析、偏最小二乘判别分析对不同采收期滇龙胆的分类和判别效果较好,为不同采收期的中药鉴别提供理论依据。     

ICP-AES法测定滑石中主次量成分

本文报道了采用ICP－AES法测定滑石中的成分。将滑石试样经碳酸钠、硼砂混合熔剂熔融、酸浸取，用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP－AES）同时测定SiO2,MgO,CaO,Al2O3,Fe2O3，方法回收率在98.8%-104.0%，测定的RSD(n=6)在0.12%-0.24%之间，测试结果与部颁标准的化学分析法基本相符。     

近红外光谱技术快速鉴别地沟油与食用植物油的研究

地沟油检测是我国食品安全最为关注的话题之一,它给人们的生活健康带来了极大的危害。国内现有的检测手段也仅停留在定性检测水平上,只能确定地沟油的有无,还难以进行定量检测。本实验利用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法对勾兑混合油中地沟油的含量进行了定量分析。将煎炸老油与九三大豆油按照一定的体积比进行勾兑,共计50个样本,采集其近红外透射光谱,分别采用偏最小二乘法(PLS)和BP人工神经网络建立了煎炸老油含量的定量分析模型,校正集决定系数分别为0.908和0.934,验证集决定系数分别为0.961和0.952,均方估计残差(RMSEC)为0.184和0.136,预测均方根误差(RMSEP)都为0.111 6,符合应用要求,同时还结合主成分分析法(PCA)对煎炸老油与食用植物油进行了鉴别,识别准确率为100%。实验研究证明近红外光谱技术不仅可以准确快速的定性分析地沟油, 还能定量的检测地沟油的含量,在油脂的检测方面具有很大的应用前景。     

红外光谱在纤维质文物材料鉴别中的应用研究

纺织纤维和纸张纤维是常见纤维质文物材料, 是构成博物馆精美文物如服饰手稿书画的基本材料, 近年来寻求通过无损或微损方法对这一类材料的鉴别以及劣化状况评价备受文物鉴赏家和文物保护工作者的关注。借助傅里叶变换红外光谱, 研究博物馆常见纺织纤维材料棉、麻、桑蚕丝、柞蚕丝、羊毛的红外光谱特征和它们的分子结构组成异同, 研究传统纸纤维稻草、麦草、龙须草、龙旗松、桑皮红外光谱特征。结果表明: 衰减全反射傅里叶变换红外光谱无损分析技术可通过比较3 300～2 800 cm-1 CH, NH, OH振动区间光谱形状以及指纹区峰位以区别不同种类纺织品纤维;碳氧振动纸张纤维最明显光谱差异位置出现在与纤维素OH伸缩振动相关波数3 300 cm-1和与C—O—C相关波数1 332, 1 203, 1 050 cm-1。文章探索研究红外光谱技术结合主成分分析法在快速鉴别纤维材料中的应用。通过对全光谱数据多元散射校正(MSC)预处理后进行主成分分析, 可以把红外光谱十分相似的纺织纤维棉和亚麻、桑蚕丝和柞蚕丝明显分类;对光谱相似的纸纤维, 可采用选择不同光谱波数段进行主成分分析, 比较发现能够把五种纸纤维明显区分的光谱区间为3 800～2 800 cm-1。本研究为分子光谱无损分析技术应用于文物材料鉴别、科学评估纤维材料保存状况提供基础研究。     

近红外光谱技术在鱼糜等级评定中的应用研究

利用近红外光谱技术,对冷冻和解冻状态的不同等级白姑鱼糜进行等级评定。采用一阶导数法和标准正态变量变换法进行光谱预处理,再对预处理后的数据进行主成分分析,以主成分分析-马氏距离模式识别方法建立不同等级白姑鱼糜的等级评定模型,并对7项理化指标(水分、蛋白质、粗脂肪、盐溶性蛋白、凝胶强度、持水率和白度值)进行了测定。结果表明,主成分分析可以将三个等级白姑鱼糜较好地区分开;冷冻状态白姑鱼糜建立的等级评定模型效果优于解冻状态白姑鱼糜,前者的综合预测正确率为96.3%,后者的综合预测正确率为83.3%;三个等级白姑鱼糜的理化指标存在一定的差异。研究表明,近红外光谱技术可以快速无损评定白姑鱼糜等级。     

基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法

为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.