共沸蒸馏法制备电气石超细粉末

分别以水和正丁醇为研磨介质，得到电气石超细粉末的液相悬浮体，利用水和正丁醇可以形成共沸物的特点，分别采用直接加热和共沸蒸馏法脱分散介质干燥悬浮体制备电气石超细粉末。透射电镜分析结果表明，直接加热脱去水或正丁醇会使电气石超细颗粒发生硬团聚，而共沸蒸馏法则可有效防止硬团聚的产生；拉曼光谱结果表明，共沸蒸馏法制备的电气石粉末表面存在O—H和C—H键，说明正丁醇在颗粒表面为化学吸附，而直接干燥法得到的电气石粉末表面则没有；X射线粉晶衍射结果表明，研磨过程降低了粉末衍射峰的强度，但直接加热干燥和共沸蒸馏干燥均未破坏电气石的晶格结构。正丁醇中的丁氧基在共沸蒸馏过程中在电气石颗粒表面可取代羟基，产生化学吸附，能有效防止液桥的产生，阻止干燥过程中超细粉末的硬团聚。     

渗透蒸馏浓缩柠檬酸

渗透蒸馏是适用于浓缩生物制品的一种新型膜过程．以ＮａＣｌ—柠檬酸稀溶液为研究体系，对渗透蒸馏的传质过程进行了研究，实验结果表明，水通量大于６７Ｋｇ／ｍ２·ｄ，柠檬酸可由３００ｇ／Ｌ浓缩到５００ｇ／Ｌ以上，同时还探索了渗透蒸馏和膜蒸馏浓缩柠檬酸的集成膜过程．     

真空蒸馏法提纯汞

废汞的提纯方法很多，作者对真空蒸馏提纯的方法进行了改进，并用自己设计制造的装置进行了生产性试验，取得了很的经济效益，为废汞提纯提供了较为实用的方法。     

凯氏蒸馏法和元素分析仪法测定沉积物中全氮含量的异同及其意义

氮循环是生物地球化学研究领域中最重要的课题之一,全氮含量的测定是农业、生物和环境等多领域研究中的常规测试项目。凯氏蒸馏法和元素分析仪法作为常规方法通用于上述领域的全氮含量测定,但两种方法在实际应用中的差异却常被忽视。通过对中国北方某盐湖沉积物序列近百个样品的全氮含量分析,对两种方法测定结果的异同进行了对比研究。凯氏蒸馏法的分析精密度高于元素分析仪法(前者标准偏差为0.007,后者为0.024),但在样品硝态和亚硝态氮的含量较高时,凯氏蒸馏法所测结果显著低于元素分析仪法的测定结果,此时选择元素分析仪法进行全氮含量的测定更为可靠和准确;对硝态和亚硝态氮含量极低的样品,两种方法的测定结果无显著差异。研究表明,选择全氮含量的测定方法,必须对所测样品的无机氮含量有初步的了解。对于中国北方的多数盐湖和地表环境样品,由于其无机氮的含量较高,选择凯氏蒸馏法进行全氮含量的测定是不适当的。尽管如此,对所研究的湖泊沉积物剖面而言,两种方法的对比却可以提供有价值的气候和环境演变信息。随着沉积物剖面的由深到浅,两种方法的测定结果由一致变化到存在显著差异,表明了湖泊水体从早期的淡水向今天的盐湖演化的过程。因此,凯氏蒸馏法和元素分析仪法测定结果的差异可以作为一种独立的地球化学气候代用指标。     

铼-锇同位素分析样品预处理研究进展

文章评述并归纳了近年来地质样品中Re-Os同位素分析的化学前处理方法研究进展。总结了锍镍火试金法、碱熔法、Carius管溶样法以及HPA-S高温高压釜溶样法等常用的Re-Os同位素样品消解方法。归纳了离子交换、溶剂萃取富集Re以及蒸馏、萃取等分离富集Os的方法。由于地质样品的复杂性,Re、Os含量的不均一性及测试方法的多样性,要求在具体分析过程中不同的样品使用不同的消解方法和分离富集方法。当前国内应用较成熟的Re、Os分离方法是Carius管逆王水分解样品,原位蒸馏或CCl4萃取方法分离Os,阴离子交换法或丙酮萃取分离Re。     

水蒸气蒸馏-离子色谱法测定岩石中的氟和氯

氟和氯的化学性质活泼,在酸性介质中具有挥发性,试验建立了样品经磷酸溶解用水蒸气将氟和氯带出,用离子色谱法测定Ｆ,Ｃｌ的方法,该法具有操作简单,快速,可靠等优点。     

蓬勃发展的日本海水淡化业

1 日本的水资源概况 日本位于太平洋西侧,由4大岛及3000余个小岛组成,其国土面积的76％为群山所覆盖,大部分地区属海洋性温带季风气候,年平均降雨量1800毫米。本土上河流短而窄,水流湍急,水力资源蕴藏量约为3680万千瓦。     

GC-AED多元素模拟蒸馏在地质学中的应用研究

在气相色谱一原子发射光谱联用仪上进行原油中C，H，S，N，Ni，V，Fe多元素的模拟蒸馏研究。考察和讨论了不同形状进样衬管的沸点歧视，H元素的非线性响应及其校正等影响准确模拟蒸馏测定的因素，建立了正十二烷到正九十八烷之问各正构烷烃的沸点校正曲线和各元素的校正因子参数。结果表明，模拟蒸馏沸点测定误差不超过1℃，标样测定值与标准值一致。原油多元素模拟蒸馏结果提供的特征明显，信息量大，具备相互比较基准的数据，可以详细表征石油类物质，确定其类型和来源，使油一油、油一源对比等模式识别工作有了新手殷。     

对抗与蒸馏耦合的高光谱遥感域自适应分类方法

高光谱遥感域自适应分类旨在利用有标注样本的源域知识对无标注的目标域场景进行分类,是高光谱跨场景分类的重要方法之一。目前流行的域自适应分类方法利用对抗训练模式实现目标域与源域的特征对齐,但未考虑源域知识是否充分转移至目标域这一关键问题。为了有效提取并迁移源域知识,本文提出一种基于对抗与蒸馏耦合模式的高光谱遥感自适应分类方法 UDAACD(Unsupervised Domain Adaptation by Adversary Coupled with Distillation)。该方法采用类内样本自蒸馏方式对源域信息进行提炼,提高自适应分类模型对源域监督知识的提取能力;同时,构建知识蒸馏与对抗耦合机制使目标域与源域特征在对抗与蒸馏中实现对齐,利用对抗与蒸馏耦合机制相互补充、相互促进,提升高光谱遥感知识从源域至目标域的迁移能力,进而完成目标域高光谱影像的无监督分类。本文选用Pavia University、Pavia Center、Houston 2013及Houston 2018高光谱遥感场景数据集进行了4组跨场景图像分类实验,结果表明所提出的模型优于其他高光谱域自适应方法,在相同样本条件...