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通常人们一提起气体的燃烧就自然会想到纯净的氢气、一氧化碳、甲烷、乙烯、乙炔等在空气或氧气中的燃烧。笔者为此设计了一套简易装置,则可用于演示“助燃性”气体在“可燃性”气体中燃烧的实验,它拓展了学生视野,培养了学习兴趣,对帮助学生正确认识“燃烧”起到了较好的作用。 相似文献
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黄芪中微量元素的形态分析 总被引:16,自引:0,他引:16
按照传统煎煮法对中药黄芪中铜、锌、铁、镁、钙和铬6种元素进行提取;用微孔滤膜分离提取液中的可溶态与悬浮态;利用大孔吸附树脂柱对可溶态中的有机态与无机态进行分离;采用火焰原子吸收光谱法对各种形态中的6种元素进行测定。结果显示:黄芪中6种元素的总提取率在44.0%~74.4%,浸留比在79·4%~293.8%,悬浮态颗粒吸附率在10%左右,可溶态中铬的有机态与无机态的比例为114.6%,铜、锌、铁、镁、钙的有机态与无机态的比例在3.7%~43.5%。该法对各元素的加标回收率在96.8%~103.1%;相对标准偏差小于1.5%。 相似文献
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根据GB/T17138-1997规定的测量步骤对土壤中的铜进行了测定,对影响测定结果的各不确定度来源进行了分析,并对一个样品的测定结果进行了不确定度评定。 相似文献
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流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域. 相似文献
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研究了用一氧化二氮-乙炔火焰原子吸收光谱法测定硅钙合金中钙,并对样品消化处理条件和干扰因素进行了综合考虑.该法灵敏度高、步骤简单,操作容易掌握,干扰少等特点.其相对标准偏差均小于1.0%(n=6).加标回收率均为97.0%-100.0%范围内,本法完全达到了仪器分析质量与质量控制要求. 相似文献