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1.
以碱酸改后的凹凸棒土为硅源,利用溶胶-凝胶法将 TiO2和 ZrO2负载于一步水热合成的多级孔 ZSM-5 分子筛表面,形成多级孔 ZrO2/TiO2/ZSM-5 分子筛。通过 XRD、SEM 和 N2吸附-脱附仪等手段对样品进行表征,研究 TiO2和 ZrO2掺杂对多级孔 ZSM-5骨架结构、形貌及孔道的影响,并对亚甲基蓝溶液进行实验,探究其吸附-光催化协同性能。结果表明:ZrO2负载促进了锐钛矿 TiO2的形成,同时利用分子筛的多级孔道和比表面积提高了底物富集能力。当反应进行 20 min时,TiO2掺杂量为 10% 的 TiO2/ZSM-5 分子筛光催化降解效率达 73%;进一步掺杂 ZrO2,ZrO2/TiO2/ZSM-5 分子筛光催化反应效率提高至 96.2%,说明 ZrO... 相似文献
2.
目的 检测屠宰过程黄羽肉鸡弯曲菌阳性率和污染水平,建立屠宰过程黄羽肉鸡弯曲菌的定量风险评估模型,探明其污染的关键风险点。方法 用传统分离鉴定方法和最近似数法(most probable numbers,MPN)定量法对屠宰不同环节弯曲菌阳性率和污染水平进行检测,接着运用描述函数对数据进行拟合,并采用@Risk软件进行重复性检验和敏感性分析。结果 弯曲菌阳性率和污染水平以活鸡肛拭环节最高(53.60%,1.8300 logMPN/m2),其次为打毛和开膛环节(27.50%,0.5000 logMPN/m2和18.10%,0.0270 logMPN/m2)。根据函数拟合结果建立弯曲菌污染定量风险评估模型,蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟分析显示肛拭环节弯曲菌阳性率和污染水平最高(52.92%,1.8896 logMPN),其次是打毛和开膛环节(27.46%,0.4680 logMPN和14.74%,0.4910 logMPN),各个模拟环节数值与分离鉴定结果误差较小(P<0.05),表明模型具有良好的准确性;敏感性分析获得黄羽肉鸡屠宰过程弯曲菌污染的关键风险点为打毛和开膛环节,相关系数分别为0.77和-0.39,高于其他环节。结论 本研究以屠宰过程黄羽肉鸡弯曲菌为研究对象进行风险评估,成功建立弯曲菌暴露评估模型,且模型具有较好的准确性,同时揭示了屠宰过程弯曲菌防控的关键风险点,为黄羽肉鸡弯曲菌的防控和风险评估奠定基础。 相似文献
3.
为了准确快捷有效地对青海某地区铌矿物进行化学物相分析研究,采用电感耦合等离子体质谱法测定各相态中的铌,建立了一套准确快速测定铌矿物化学物相的分析方法.通过对溶剂的选择,实现对易解石、黄绿石、铌钙矿、铌铁矿、钛铁金红石和分散相的分离与测定.物相分析试样以两份完成,一份在550~600℃的高温炉中焙烧,氟化铵溶解易解石中铌.另一份试样不经高温焙烧,用含氯化亚锡的盐酸溶解分散相中的铌;用含氢溴酸的氟化铵溶解易解石和黄绿石中的铌;用含氢氟酸的硫酸溶解铌钙矿中的铌;用含氢氟酸的盐酸溶解铌铁矿中的铌;用焦硫酸钾熔融提取钛铁金红石中的铌,最后用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定以上各相态中铌的质量分数.在ICP-MS工作条件下连续7次测定样品空白,计算各铌相态的方法检出限(3S/N)分别为0.023、0.021、0.018、0.025、0.016、0.007μg·g-1.对7个铌矿物样品进行铌物相分析,做精密度和准确度试验,符合《地质矿产实验室测试质量管理规范》(DZ/T 0130.3—2006)的要求. 相似文献
4.
5.
6.
采用Realizable k-ε紊流模型和水气两相流Mixture模型对不同流量下前置突扩突跌掺气设施曲线阶梯连接段水流进行了数值模拟,得到了连接段边墙、底板及水流内部掺气量分布规律。结果表明:突扩突跌掺气设施形成的掺气空腔长度和形态与试验结果吻合,测点处掺气量的计算值大于试验值,但计算值与试验值随流量增大而增大的变化规律基本一致;在单宽流量大于28 m~2/s时,水流通过突扩突跌掺气设施后均能形成稳定的侧空腔和底空腔;在流经阶梯段过程中,掺气作用逐渐从四周向内部发展,最后形成均匀的掺气水流;连接段突扩突跌掺气设施和阶梯的联合作用能够有效地提高水流在底板和边墙处的掺气量;在单宽流量为54 m~2/s时,连接段末端掺气均匀水流的掺气量高达20%。通过设置前置突扩突跌掺气设施,能有效提高大单宽流量阶梯水流掺气量,降低泄洪建筑物产生空蚀破坏的风险。 相似文献
7.
目前电网一次设备存在线路长、覆盖广的特点,传统的人工运维方式不仅工作压力大,且难以及时发现故障隐患.针对上述问题,提出了一种一次设备异常检测方法.首先,使用中心网络(CenterNet)算法对样本训练集进行学习,并且使用CenterNet最后包含的高层特征做异常检测;然后,根据检测到的关键点热力图来判断异常目标的宽高信息,动态调整检测框大小;最后,通过检测当前图像异常一次设备中心点得到异常检测结果.实验结果表明,所提方法在一次设备数据集上准确率为92.6%,相较于传统的快速的基于区域的卷积神经网络(Fast RCNN)模型,准确率提升了4.3%,验证了所提方法的有效性和先进性. 相似文献
9.
10.