高效液相色谱-等离子体质谱技术在溴元素形态分析中的应用

溴是一种在自然水体中都含有的元素,通常以B r-的形式存在。目前最常用的水净化方式就是向水中通入臭氧以杀灭细菌;而臭氧分解的副产物即为B r-转换成的B rO3-,这是一种公认的致癌物质。本实验室曾使用阴离子交换高效液相色谱(HPLC)与等离子体质谱(ICP-MS)联用分析B rO3-和B r-,方法虽能有效地将这两种溴形态分离,但分析每个样品需8 m in。本文试图建立新的方法缩短分析时间,并验证该方法应用于实际水样分析时测定其他含溴化合物的能力。1实验部分1.1高效液相色谱分析条件表1列出了等度淋洗和梯度淋洗两种模式下HPLC的分析条件,完成形态的分离。等度淋洗和梯度淋洗在分析中显示出不同     

西藏驱龙斑岩铜钼矿床中UST石英的发现:初始岩浆流体的直接记录

单向固结结构(UST)是浅成侵位的岩浆出溶过程中形成的一种特殊结构,一般由梳状石英与细晶(斑岩)岩交互生长而成,少数产于斑岩与围岩接触部位,其内的原生包裹体被认为是初始流体出溶的可靠记录.作者在西藏驱龙铜矿床中首次发现了具有单向固结结构的石英.研究表明,驱龙UST石英存在于后期侵位的二长花岗斑岩与花岗闪长岩的接触部位,部分为高温β石英;UST石英中原生包裹体的成分主要为高盐度液相,除石盐子矿物外,还含有硬石膏等其他子矿物.阴极发光及显微测温结果表明,初始流体的出溶发生在高温(t≥573℃)、高压(P≥150～200 MPa)条件下,出溶的流体为高温、高盐度[w(NaCkeq)为44.5%～58%]流体,同时还具有较高的氧逸度.因形成压力较高,判断UST石英不可能由较浅侵位的二长花岗斑岩岩枝冷凝出溶而形成,从而推测驱龙铜矿床深部存在着孕育成矿斑岩的大型岩基.     

渤海湾盆地新生界生油岩系底界面温度分布

依据渤海湾盆地2000余口测温井的地温梯度数据、地层岩性描述、分层数据以及钻井资料,计算了该盆地各生油岩系底界面的温度。统计结果表明:渤海湾盆地沙河街组大部分凹陷区地层底界面温度介于90℃至150℃,目前仍具有大量生油的温度条件,而在隆起或一些凸起地区,该地层组段温度普遍小于90℃,未能达到生油的温度指标。东营组和孔店组地层也仍具有一定的生油温度条件。研究还表明:地层温度与地层界面埋深密切相关,温度随界面埋深的增大而升高,沉积厚度大的凹陷区地层界面温度大于沉积厚度小的凸起区或斜坡地带,说明地层界面埋深是决定地温高低的主要控制因素,而地温梯度对地层界面温度的影响相对较小。     

PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用

岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测。网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数：中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景。     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

张士灌区土壤中多环芳香烃菲垂向分布与迁移的影响研究

本文通过对典型环境功能区张士灌区包气带剖面样品和含水层样品的分析检测,比较和总结了菲的垂向分布特征,研究了总有机碳、粘粒含量、土壤含水率对菲垂向分布与迁移的影响规律和机理。对几个具有代表性采样点的研究表明、菲总含量在剖面中的变化趋势总体上是随着剖面的加深含量降低,以犁底层为界,表层土壤(5~20?)菲含量随着剖面深度变化平缓。同时分别对菲含量与总有机碳、土壤粘粒含量、土壤含水率进行二元相关分析,计算出的Pearson系数表明,土壤中总有机碳、土壤粘粒含量是影响菲垂向迁移的重要因素,而土壤含水率对菲垂向分布影响不大,同时利用SPSS的因子分析法进一步确定了总有机碳是制约菲垂向运移的主要因素。     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.     

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.