电感耦合等离子体质谱法测定灌木枝叶中微量元素的样品预处理方法研究

利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定植物样品中微量元素的关键技术是消除植物样品的有机基体效应,本文通过预处理方法中的酸消解体系、称样量和消解方式消除其影响。以国家标准物质灌木枝叶组合样(GBW07603)为材料进行研究,对比分析了硝酸-过氧化氢、硝酸-氢氟酸、硝酸-氢氟酸-过氧化氢3种酸溶体系的消解效果,以确定最佳酸溶体系,进而定量研究2种称样量(50 mg和100 mg)和3种消解方式(密封高压二次消解、密封高压一次消解、微波消解)的消解效果,并以In作为内标采用ICP-MS测定微量元素含量。结果表明:硝酸-氢氟酸-过氧化氢酸溶体系的消解效果最好;50 mg的测定值更接近于参考值;微波消解法的测定值明显偏低,而密封高压二次消解法是灌木枝叶样品预处理的有效方法。     

参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化机制研究

基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化设计问题。PPGA在ε-改进非劣支配遗传算法(epsilon-dominance non-dominated sorted genetic algorithm II,ε-NSGAII)的基础上通过添加概率择优排序和概率拥挤度技术,寻求考虑参数空间变异条件下地下水污染监测网模拟—优化耦合模型的Pareto最优解。将优化结果与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟分析结果进行对比,验证优化结果的可靠性。算例求解结果表明:在求解考虑参数空间变异性条件下地下水污染监测网多目标优化设计问题时,PPGA优化所得Pareto最优解变异性小,可靠性高,可为决策者提供一系列稳定可靠的监测方案。     

论文优先数字出版说明

为即时确认作者科研成果、彰显论文传播利用价值,从2011年1月起,将于《水科学进展》印刷版期刊出版的定稿论文优先在"中国知网"(http://www.cnki.net)以数字出版方式提前出版(优先数字出版)。欢迎读者在中国知网"中国学术期刊网络出版总库"检索、引用本刊作者最新研究成果。     

欢迎订阅《矿产与地质》(双月刊)

<正>《矿产与地质》创刊于1981年,是经国家新闻出版总署批准,由中国有色金属工业协会主管,中国有色桂林矿产地质研究院有限公司主办,全国公开发行的地质类学术刊物。是中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),《中国学术期刊综合评价数据库(CA-JCED)》统计源期刊,《中国学术期刊影响因子年报》统计源期刊;被《中国期刊全文数据库(CJFD)》、《中国学术期刊(光盘版)》、"万方数据库—数字化期刊群"、重庆维普资讯网等多家数据库全文收录。本刊多次获得有色金属行业优秀期刊和广西优秀科技期刊奖。     

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苏州设计中标贵州遵义高新产业园规划及建筑项目

<正>近日,苏州设计研究院股份有限公司(以下简称"苏州设计")中标贵州遵义高新产业园规划及建筑项目。该项目位于遵义北部新城工业园板块,总用地面积为42万平方米,总建筑面积为65万平方米,包含标准厂房、公共配套、核心办公、居住小区等组成部分。据介绍,在规划方面,该项目方案结合了贵州山区传统村落的布局方式,即以道路或者河流为核心,紧密布局建筑,逐步向外拓展,建筑密度逐步降低,形成向心汇聚     

基于乡土案例的学生合作探究学习——以“常州市交通运输方式和布局变化的影响”为例

一、教学设计背景本节内容课标要求"结合实例,分析交通运输方式和布局变化对聚落空间形态和商业网点布局的影响",教材的着眼点是交通运输布局变化的影响,强调一个"变"字,体现两个"影响"。教材文字较少,案例很多,但离学生的生活也较远,笔者设想结合"常州市"城市发展的典型性,利用乡土案例来突破教学的重难点。课前布置任务和问题,让学生以学习小组的形式搜集资料,课堂以小组合作探究、展示交流的方式来学     

三峡电站年发电988亿千瓦时 首次居全球首位

<正>三峡电站全年发电量创造了新的世界纪录。中国长江三峡集团公司于2015年1月1日宣布,截至2014年12月31日24时,三峡电站全年发电量达988亿千瓦时,创单座水电站年发电量新的世界纪录。2014年度,三峡水库来水量比多年平均偏枯2.8%,三峡电厂坚持精益管理,不断提高监测水平,调整设备运行方式,加强安全管理和隐患排查,强化电站设备状态分析与评估,科学制定年度检修计划,使机组运行工况达到最优,始终处于安全稳定状态,为机组满发多发创造了良好条件。去年,长江电力三峡梯调中心着力强化了流域水雨情预报和发电计划制作能力,通过开展四库联合调度,合理安排检修计划和运行方式,充分发     

样本输入方式对极端学习机预报日长变化的影响

针对极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)用于日长(Length-Of-Day,LOD)变化预报过程中,样本输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用跨度、连续和迭代3种样本输入方式对日长变化进行预报。结果表明,不同的样本输入方式对预报结果有很大影响,样本按跨度输入的预报精度最低;样本采用连续输入方式在短期和中长期预报中预报精度较高,但计算速度较慢,较适合中长期预报;样本按迭代输入方式的短期预报精度稍优于连续输入方式,而中长期预报精度则不如连续输入方式,但具有较高的预报效率。这对于日长变化的实时快速预报有着较高的现实意义。