磷酸钠对铝酸钠溶液晶种分解的影响

研究了磷酸盐杂质对铝酸钠溶液晶种分解的影响,并探讨了其影响机理.结果表明,在浓度小于5g/L时,磷酸盐能提高铝酸钠溶液的分解率,使晶种分解产品的粒度增大.磷酸盐杂质的存在不会显著影响铝酸钠溶液中氢氧化铝颗粒表面的Zeta电位值,但是会使铝酸钠溶液表面张力增大.     

避雷器在线监测装置在变电站的应用与研究

提出了避雷器在线监测装置的改进方案,即在现有避雷器监测装置的基础上,通过增加零值端子、正常值端子和超值端子组件,构成避雷器在线监测的控制回路,分析了改进后的避雷器在线监测装置工作原理,总结了该避雷器在线监测装置在变电站中的应用效果。     

某铜矿浮选尾矿降硫工艺设计与生产实践

某铜矿山由于尾矿库库容不够,面临即将被关停的困境,为了延长矿山服务年限,针对浮选尾矿含硫品位较高,不能直接作为建筑原料的问题,进行了浮选尾矿降硫试验研究。研究发现,采用浮选法可将尾矿硫品位从2.00%左右降到0.50%以下,同时可获得硫品位35.00%以上的标硫精矿。依据试验结果,结合生产实际,进行了工艺流程、设备选型和配置方案设计,项目建成后,获得了含硫0.38%的尾矿,满足建材原料要求,同时获得了硫品位35.68%,回收率80.86%的标硫精矿,提高了企业经济效益,矿山尾矿资源得到了有效开发和利用。     

微纳卫星测控系统链路预算与仿真

为了解决微纳卫星通信设备的尺寸限制和功耗限制问题,提高测控链路传输性能和可靠性,建立了遥测预算模型和遥控预算模型,分析了传输链路的各个组成部分,并结合微纳卫星的特点对传输链路进行预算。通过对各个参数之间进行权衡,将链路裕度控制在合理范围之内,并通过仿真进行验证,为工程实践提供参考。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定动物源食品中肾上腺素和去甲肾上腺素的残留

摘要：目的 建立一种超高效液相色谱-串联质谱法(ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry, UPLC-MS/MS)测定动物源食品中肾上腺素和去甲肾上腺素残留的方法。方法 样品经乙腈-1%三氯乙酸溶液提取,用Bond Elut PBA固相萃取柱净化后,以0.1%甲酸溶液与乙腈作为流动相,经金刚烷基柱Capcell pak ADME ( 4.6 mm×150 mm,5 μm)色谱柱分离,采用多反应检测模式,以13C2,15N-肾上腺素和去甲肾上腺素-D6为内标进行定量测定。结果 肾上腺素和去甲肾上腺素在0~200 ng/mL 范围内线性关系良好(r>0.998), 方法测定低限为10 μg/kg。当肾上腺素和去甲肾上腺素添加水平为10、20和100 μg/kg 时, 平均回收率为96.0%~109.5%, 相对标准偏差在1.23%~5.71%之间。结论 该方法前处理提取率高,重复性好,适用于动物源性食品中肾上腺素和去甲肾上腺素的检测,可为动物源性食品中非法添加的检测提供一定程度的技术支持。     

浅析城市综合体消防设计--以北京市颐堤港城市综合体项目为例

本文以北京市颐堤港城市综合体项目为例,研究城市综合体的消防系统设计,并且分别从消火栓给水系统、自动喷水灭火系统、水喷雾系统、大空间智能型主动喷水灭火系统和气体灭火系统进行了阐述。     

基于校车生命监控报警系统的研究与实现

近年来,车辆事故一直在持续增长,不仅是车祸事故,现在同为严重的还有车内事故,包括有毒气体、车内高温等等,人被困在车里无法求救而引起的事故。大众也逐渐意识到校车安全的重要性。同时对报警监控系统也有一定的研究。本团队将这些优势作为基础进行创新,将自动防滞留装置与可燃性气体检验装置加一结合,并在此基础上避免掉此两种设备给乘客带来的干扰因素。从孩子们实际安全出发,并且进一步提高人们的出行安全质量,有较好的潜在经济效益和社会效益。以人民安全为基础,完成此次校车生命监控报警系统的研发。     

含菱铁矿强磁精矿分选试验研究

某些铁矿山随着开采力度的加大,矿石中的菱铁矿含量逐步升高,生产实践表明,矿石中菱铁矿含量的升高对浮选工艺产生极大的影响,使得浮选指标呈下降趋势,严重影响生产指标。试验采用优先浮选菱铁矿-反浮选试验流程,以Na2CO3为优先浮选流程的调整剂,α-淀粉为抑制剂,Y-1为捕收剂,获得铁精矿品位65.67%,回收率60.32%的良好浮选指标。     

基于可持续发展理念的城市景观生态空间构建

社会经济的快速发展使得人们的生活水平有了极大的提高,人们对于生存环境的需求也随之提升,可持续发展理念在当下城市景观规划中起到了不可或缺的作用。基于此,文章从城市生态学、可持续发展的角度来阐述城市景观生态空间的构建,试图在这一理念下对城市景观生态空间做出相关的分析与研究。     

基于Python的电商网站服装数据的爬取与分析

电商网站上蕴藏着大量有价值的信息,同时中国的纺织服装产业消费市场非常大,因此,对电商网站上服装数据的爬取、分析非常有意义。为及时准确地获取当前服装产品的流行趋势、消费热点,以便于商家精准投放产品、消费者更理性消费,提出了针对电商网站服装数据的爬取算法fashionDataScrape。该算法将服装商品文字描述信息与图片信息的爬取相分离,具有一定的灵活性,同时能基于关键词爬取服装信息。给出了算法的详细设计类图。采用Python语言实现了该算法,其中主要使用了Requests和Beautiful Soup库,并用lxml作为HTML解析器。以“连衣裙女装新品”、“女装t恤”和“旗袍年轻版”为关键词分别爬取了相应的服装信息,对爬取结果和实际页面进行了人工对比,验证了算法的可行性和有效性。通过对爬取结果的商品描述分析、价格分析和图片的t-SNE聚类可视化分析,进一步验证了电商网站服装数据爬取的意义。