巯基棉富集-分光光度法测定地球化学样品中铂钯的野外快速分析方法研究

对于地球化学样品中铂钯的测定,传统和现代分析方法均是建立在试金或树脂及活性炭富集后用分光光度法或电感耦合等离子体质谱法测定,而在野外满足不了这些条件。本文基于样品的性质及分光光度法的适应性强等特点,开发了一种适合于野外简单条件下快速测定地质样品中铂和钯的分析方法。样品用盐酸-氯酸钾-氯化钠-氟化氢铵常温常压密闭分解,巯基棉分别富集铂和钯,灰化处理后采用三氯甲烷-石油醚(1∶3)为萃取剂,DDO为显色剂萃取比色测定铂、钯的含量。巯基棉对钯的吸附率可达98%;加入氯化亚锡-水合肼(还原剂)使铂的吸附率提高到99%。方法检出限为Pt 0.05μg/g,Pd 0.02μg/g,标准物质的测定值与推荐值基本一致,野外地质样品的测定值与实验室分析结果吻合。     

From pollen percentage to vegetation cover: evaluation of the Landscape Reconstruction Algorithm in western Norway

The Landscape Reconstruction Algorithm (LRA) with the two models REVEALS and LOVE is developed to transform pollen percentage data to vegetation cover. This paper presents the first study to evaluate LRA in a region with large topographic variations within a short distances. The REVEALS model estimates regional vegetation abundance based on pollen assemblages from large lakes (100–500 ha). Pollen surface samples from one large and 28 small lakes are used together with a combination of regionally derived pollen productivity estimates and available estimates from other regions of Europe. The results show a good relationship between REVEALS‐estimated forest cover and vegetation abundance based on the CORINE land‐cover data. The REVEALS results using various sets of pollen assemblages from small lakes were comparable to those using one large lake. Local vegetation abundance using the LOVE model was estimated around 26 lakes. For common taxa, such as Pinus and Poaceae, the LOVE‐based estimates of plant abundance match well with the distance‐weighted plant abundances based on vegetation maps. Our results indicate that the LRA approach is effective for reconstruction of long‐term vegetation changes in western Norway and other regions with high topographic relief when no major gradients exist in the pollen data.     

化探样品中部分元素测定溶矿方法的改进

文章研究了用 1∶1王水分解化探样品中Cu、Pb、Zn、Co、Ni、Fe、Mn等元素新的样品溶解测定方法 ,即王水分解测定法 ,该法的检出限、准确度、精密度均达到 1∶5万化探样品分析要求。此法已用于化探及区域地质普查样品分析 ,并取得了较好效果     

热解—动力学光度法测定岩石和化探样品中痕量溴

以五氧化二钒为熔剂,用热解分离富集痕量溴,吸收于0.036mol/l 氢氧化钾中,在1.34mol/l 硫酸和硝酸混合溶液中,溴离子催化高锰酸钾对碘的氧化,用苯萃取未反应碘,然后用硫氢酸汞—硫酸高铁铵比色法测定溴。本方法灵敏度高,远择性好,操作简便、快速,方法检出限为0.35ppm 溴,标准偏差为11.63％。     

对磺基苯偶氮变色酸分光光度法测定岩石样品中的氟

采用对磺基苯偶氮变色酸分光光度法对岩石样品中氟的含量进行测定。确定的最佳测定条件为:测定波长570 nm,放置2 h后测定,盐酸介质浓度0.84 mol/L,显色剂用量5.0 mL。氟离子浓度在0~1.4 mg/L时符合比尔定律,方法检出限为0.06μg/g。以岩石标准物质代替氟标准溶液制作标准曲线,可有效降低杂质元素的干扰。对国家一级标准物质和日本玄武岩标准物质6次测定的相对标准偏差(RSD)为2.37%~6.32%。     

多源数据的土地覆被样本自动提取

随着遥感数据获取能力的不断增强,自动化程度已经成为大尺度遥感土地覆被分类面临的关键问题。然而,现有训练样本的人工选取方法成为制约土地覆被分类自动化的瓶颈。本文以河南、贵州两省为研究区,提出一种基于多源数据的土地覆被样本自动提取方法,以构建适用于大尺度的土地覆被自动分类。首先,以2010年1∶10万土地利用数据CHINALC和30 m分辨率全球土地覆被数据Globle Land30为样本数据源;然后,利用空间一致性分析及异质性分析确定样本初选区域;最后,通过样本提纯去除无效样本。结果表明:(1)应用多源数据的土地覆被样本自动提取方法获得的分类产品总体分类精度高于人工样本提取方法制作的全球土地覆被产品MCD12Q1。(2)与单源样本自动提取方法相比,应用多源数据的土地覆被样本自动提取方法,可获得更好的分类稳定性。综上,多源数据的土地覆被样本自动提取方法可在保证精度的同时,提升土地覆被分类的自动化程度。     

堆浸生产中高锑样品金的测定

堆浸提金生产中,高锑样品的湿法测金,用氯化铵和溴化氢挥发法除去锑对金测定的干扰,用氢醌容量法测定,快速、简单,效果明显。     

滤管两端均不在含水层层面的承压不完整井近似计算方法研究

不完整井在实际工程中应用广泛,且存在某些承压不完整井,其滤管顶、底均不在含水层层面,不能直接按常规的方法进行计算。可根据流线图中的水平流线对渗流场分层后进行简化计算,但分层位置的确定非常困难。因此,提出了简便可行的渗流场分层方法,包括假设上下部渗流场渗径相等的等渗径改进方法、假设上下部渗流场中井滤管长度与其含水层厚度比值相等的等比例改进方法和以等比例方法为基础的等效阻力法,并以此为基础对计算简便、精度较高的沙金煊公式进行完善,得到了适用于滤管顶、底均不在含水层层面的承压不完整井近似计算方法。经过算例验证和与有限元比较,该方法计算精度较高,实用性较强。     

基于不确定性的大样本集抽样设计

本文研究是针对全球森林覆盖变化检测系统的大训练样本选择的优化问题。样本自动标记系统自动标记了"千万个"代表森林和非森林的像元。为了提高精度和效率,我们需要从千万个样本的大样本集中选择对训练分类器有益的样本。本文提出了两种方法:第一种方法是传统的分层等距离采样;第二种方法是基于不确定性的样本优化,通过研究相同样本间的相似性度量指标、样本不确定性度量指标及样本特征空间分布,来实现基于不确定性的训练样本选择策略。实验通过精度评价验证了基于不确定性的采样策略能比传统的分层等距离采样策略获得好的效果。     

低压密闭消解-电感耦合等离子体发射光谱法测定地质样品中的硼

采用酸溶-电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定地质样品中的全硼量,关键环节在于如何防止样品消解过程中硼元素的损失,降低测量过程中的基体干扰、光谱干扰和记忆效应。基于以上问题,本文采用氢氟酸-硝酸-高氯酸-磷酸在低压密闭溶样罐中消解样品,溶出的硼元素与少量磷酸充分络合,防止硼的挥发损失;以基体及主成分浓度与样品相类似的地质类固体标准物质绘制标准曲线做线性校准,有效匹配和降低样品的基体干扰;采用仪器自带的操作软件,观察分析谱线附近是否存在其他元素的干扰,来确定背景扣除最佳的位置及宽度,降低ICP-OES测量中的光谱干扰;以10%的王水作为进样系统的冲洗液,有效消减测量过程中的记忆效应。当稀释因子为200时,方法的检出限(3SD)为1.2μg/g,定量限(10SD)为4.0μg/g;用岩石、土壤及水系沉积物国家一级标准物质对精密度及准确度进行分析验证,11次测定相对标准偏差为1.8%～7.9%,相对误差为-3.6%～6.3%;以外检分析结果为参考,对硼含量在定量限以上的样品测定,相对误差为-9.3%～12.5%。