唐山市曹妃甸地区大气降尘矿物学特征及环境意义——以华北理工大学校区为例

大气降尘矿物学特征研究具有重要的环境学意义。文章以华北理工大学校区采集样品为例,应用激光粒度分析仪、扫描电镜、X射线粉末衍射、电感耦合等离子体质谱等对河北省唐山市曹妃甸地区大气降尘矿物学特征进行了初步分析研究。结果表明,曹妃甸地区大气降尘粒径较粗,颗粒物包括块状、柱状、片状、球状及不规则粒状集合体,主要由石英、长石、石膏、云母、绿泥石、角闪石、白云石、方解石和赤铁矿等矿物组成;降尘样品中Cr、Cu、Zn、As、Cd、Pb等重金属元素含量均较高。研究分析表明,降尘样品中硅酸盐矿物主要源自地面扬尘,而石膏、方解石等碳酸盐矿物可能为环境中的次生矿物,样品中重金属污染主要来源于燃煤、工矿企业生产排放和少部分汽车尾气排放。     

基于机器学习的热带气旋灾害等级评估模型构建及其活动特征分析

在全球变暖的背景下,热带气旋（TC）作为影响我国最严重的自然灾害之一,其活动特征及灾害损失评估研究受到了广泛关注。采用组合赋权和k-means等方法,分析了2000年以来登陆我国的TC及灾害损失特征,并构建了基于机器学习的TC灾害等级评估模型。结果表明：从总体趋势来看,登陆我国的TC频数在逐年减少,但登陆风速的最大值却在缓慢增加;广东、浙江、福建、广西受灾较为严重,但整体上全国综合灾情指数呈下降趋势;与传统的随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯算法相比,LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）在TC灾害评估中效果最佳,准确率值为0.91,其中致灾因子是模型中最关键的因素,其次是防灾减灾能力、暴露度和脆弱性指标。     

应用X射线衍射-扫描电镜-光学显微镜鉴定黑龙江石墨尾矿中的绢云母

石墨尾矿作为一类二次资源,当云母类矿物的含量在10%以上时,具有回收利用价值。黑龙江某地石墨尾矿中含有10%以上的云母类矿物,但其细度(500~800目)低于常规的云母矿,本文采用X射线衍射(XRD)分析矿物组成,再结合化学分析、扫描电镜-能谱、光学显微镜与纯矿物进行对比,由此鉴定云母类矿物种属。XRD研究初步表明石墨尾矿含有的云母族矿物属于白云母亚类或黑云母亚类。扫描电镜分析表明尾矿中的云母矿物与纯绢云母矿物均以片状和鳞片状为主要存在形态,而纯黑云母主要以片状形式存在。尾矿的Si O2含量为5%~13%,Al2O3含量为4%~8%,与纯绢云母接近。光学显微镜鉴定显示在正交偏光下石墨尾矿中的云母颜色和纯绢云母类似,而与纯黑云母截然不同。综合以上结果最终可确定该地石墨尾矿中的云母族矿物为白云母亚类中的绢云母。本研究为后续石墨尾矿的选矿工艺奠定了基础,也可应用于类似细度绢云母的鉴定。