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引言多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)在环境中普遍存在,由于具有强烈的诱变、致癌和致畸作用而受到越来越多的关注。以煤为主要原料的焦化行业,是环境中人类活动产生PAHs的主要来源之一,其各个生产车间内化石燃料的不完全燃烧及焦油、煤气等化工产品的加工过程都可能导致PAHs的排放。土壤是PAHs累积和迁移的重要介质,环境中的PAHs可由大气 相似文献
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语篇上下文句子之间形式上是否衔接、意义上是否关联,是文本推理和文本结构分析的重要依据。上下文句子之间的关联性分析可分为定性和定量两种形式,作者以词语相关关系量化分析为基础,将上下文句子之间的相关度看成是由组成两个句子的所有词对之间的量化相关关系的组合结果,来定量地计算句子之间的相关度。实验结果表明,文中给出的句子相关度计算方法能够避免相似性度量中句子长度窗口受限问题;同时,与人工给出的句子间相关度进行相关系数计算表明,该方法能够很好的模拟人的认知来计算句子之间的语义相关性。 相似文献
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一种改进的水果蔬菜中多菌灵检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用高效液相色谱法,通过改变国家标准方法,再结合行业标准方法对测定水果蔬菜中多菌灵的方法进行了探索。样品经乙酸乙酯提取,离心分层后用混合相固相萃取小柱净化,然后用配有二级管阵列检测器(DAD)的液相色谱仪检测,外标法定量。分析方法准确、简便,通过优化前处理和上机条件,在最优条件下进行测试,方法检出限(S/N=10)小于0.01 mg/kg,在0.025~0.50 mg/L范围内线性良好,相关系数r>0.999,在加标水平0.01~0.10 mg/kg范围内,回收率为85.6%~96.2%,相对标准偏差不大于4.0%。该方法检测限低,能够满足水果蔬菜中多菌灵残留的检测要求。 相似文献
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焦化厂土壤中PAHs的热脱附行为及其对土壤性质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用滚筒式间接加热设备,在50~450℃加热温度和30 min停留时间实验条件下,测试了焦化厂污染场地低含量(S1)和高含量(S2)PAHs污染土壤中16种PAHs的热脱附效率和残留量的变化,并初步分析了热脱附处理对土壤有机碳(TOC)、可溶性有机碳(DOC)、比表面积(SA)和粒径分布的影响,结果表明:加热温度、污染物含量和污染物分子量对PAHs的脱附效率均存在极显著影响(p0.01),其中加热温度影响程度最大。S1和S2土壤中各类PAHs在加热温度达到其熔点附近开始有效脱附,LPAHs(低分子量PAHs)与HPAHs(高分子量PAHs)之间的热脱附效率仅在不超过300℃(S1土壤)和400℃(S2土壤)加热条件下存在明显差别。土壤中各类PAHs的脱附与其有效态密切相关,S1和S2土壤中有效态PAHs分别在200~250℃和250~300℃加热条件下几乎全部脱附。450℃加热温度条件下,S1和S2土壤中∑PAHs(总PAHs)脱附效率能够达到91.3%和98.4%,其中8种目标PAHs的含量范围分别为0.07~0.71 mg·kg-1和0.26~40.20 mg·kg-1,土壤中部分PAHs仍超过相应的北京市《场地土壤环境风险评价筛选值》住宅用地筛选值;450℃加热温度下,S1和S2土壤中TOC含量分别下降51.4%(p0.05)和23.1%(p0.05),S1和S2土壤中DOC变化趋势相反,SA的下降、较粗颗粒比例略有增加和电镜扫描中土壤颗粒团聚现象相吻合。 相似文献
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HPLC-MS-MS法测定茶叶中的草甘膦和氨甲基膦酸 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了茶叶中草甘膦( PMG)及其主要代谢物氨甲基膦酸( AMPA)残留检测的高效液相色谱-串联质谱法。样品经水超声,混合相固相萃取小柱净化,加9-芴基甲基三氯甲烷( FMOC-Cl)溶液在硼酸盐缓冲溶液进行衍生化,采用电喷雾离子源、正离子扫描模式和多反应监测模式质谱检测,内标法定量。方法的定量检测低限为0.05 mg/kg,在1.0~20μg/L范围内线性良好,相关系数r2大于0.99,茶叶基质中, PMG和AMPA的3个加标水平下的回收率为65.5%~84.0%,相对标准偏差( RSD, n=6)为3.5%~10.4%。该方法简单、准确性好,能满足日常检测工作的要求。 相似文献
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目的 为了评定气相色谱法对芹菜中伏杀硫磷的测量不确定度。方法 本研究采用气相色谱法测定出阳性芹菜中伏杀硫磷的含量,分析检测全过程和不确定度来源,建立气相色谱法测定蔬菜中伏杀硫磷不确定度评定的数学模型。结果 影响芹菜中伏杀硫磷不确定度大小的顺序为样品体积>标准液测定>样品液测定标准溶液配置>样品称量,合成标准不确定度为3.12%,本次样品浓度为0.131±0.008mg/kg(k=2)。结论 选择精准度越高的定容器皿,能有效降低测量不确定度。 相似文献
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近年来,随着国家经济的飞速发展,电力建设工程投资快速增加,电力建设工程标书数量及相应的工程标书评审工作量也急剧增加。传统的纯人工标书评审耗时、耗力且速度慢。要实现工程标书的机器自动评审,就需要对标书进行关键内容自动抽取和摘要,标书文本中的实体识别是关键步骤。鉴于工程标书中有很多非常用词语组合存在,现有的技术对工程标书中的地名等实体的识别效果并不理想。针对上述问题,本文提出并设计一种基于条件随机场的电力工程标书的实体识别技术方案,通过机器实现对标书的自动化快速处理,并帮助实现关键性工程的电子化评估和数据共享。该方法已在实验中证实了其有效性,并已被应用到电力领域的文件自动化处理事务中。 相似文献