气相色谱指纹法在海上油污染源鉴别中的应用

通过一个具体案例,探讨了气相色谱指纹法在海上油污染源鉴别中的应用。该鉴别方法基于样品的正构烷烃气相色谱指纹分析,选择既能表征油种固有特性,又受风化影响较小的正十七烷(n-C17)、正十八烷(n-C18)、姥鲛烷(phy)、植烷(phy)和正二十烷(n-C20)等特征烷烃作为判据,可信度大,而且整个操作流程短(一般不超过半天),较简便易行。     

大港油田板深22井油气地球化学异常特征

根据板深22井中不同地球化学指标的背景含量和异常特征，重点探索和总结了不同油气层的化探指纹指标，并根据地表指纹指标的异常组合、配套关系及异常特征，对油气层的埋深进行了初步预测，为今后该地区地表开展预测油气藏埋深的工作提供了一定的地球化学依据。     

黑龙江省砂金指纹（化学成分）特征

对黑龙江省８４个砂金，７个岩金样品的化学成分进行了研究。通过Ｒ型聚类分析、探讨了不同元素之间相关性及其地质意义。通过Ｑ型聚类分析将所有样品进行分类，探讨了砂金样品与已知岩金样品之间的成因联系，并对砂金的可能原生金源的剥蚀程度进行了估计。     

利用两种指纹因子判别小流域泥沙来源

为精确识别黄土高原丘陵沟壑区典型小流域泥沙来源,分析了流域内“源-汇”地区土壤的理化性质及生物标志物（正构烷烃）作为潜在指纹识别因子,并建立了复合指纹模型。结果显示:单独的土壤理化指纹及正构烷烃均不能有效识别泥沙来源;土壤理化指纹和正构烷烃分别在林地、农地及沟道的辨别上显示出其局限性。多元化的复合指纹（碳优势指数CPI、Ca、TP、C₂₀、C₂₉、Fe）则能辨别90.5%的泥沙来源。模型结果显示沟道是该流域泥沙的主要来源,占60.8%,其次为农地占20.7%,林地占11.3%,草地占7.2%。研究表明,结合生物标志物的复合指纹法能更精确地反映泥沙来源,适用于各泥沙源头的地质条件差异较小的流域,对黄土高原小流域水土流失治理具有指导意义。     

川纹笛鲷消化道优势菌群PCR-DGGE指纹图谱比较分析

采用免培养的16S rDNA梯度凝胶电泳技术（DGGE）对集约化海水网箱养殖川纹笛鲷（Lutjanus sebae）的消化道胃壁、胃内容物、肠壁、肠内容物优势菌群结构进行了比较分析。研究结果显示,川纹笛鲷消化道存在着丰富多样的细菌群落,对DGGE指纹图谱聚类分析表明菌群组成相似度高于55％,其中胃内容物及胃壁细菌组成相似度最高（90％）,这可能与摄食饵料在消化道推移有关;而胃壁与肠壁相似度相对最差,可能反应了由于生理环境不同引起的宿主差异性。通过建立川纹笛鲷消化道16S rDNA-DGGE指纹图谱及比较分析,为澄清川纹笛鲷消化道微生物区系奠定了基础。     

油源对比常规方法的使用误区

通过采用不同方法得出不同认识的三个实例 ,说明油气地球化学研究中较常采用的正相关系数法、分布指纹对比法以及碳同位素类型曲线法存在误区与使用不当之处 ,应该提倡采用多参数、多指标的散点图法以及多元统计分析等来进行油源综合对比     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

运用GD-PBIBD编码的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。     

北极孔斯峡湾表层沉积物中溶解有机质的来源与转化历史

在北极地区孔斯峡湾采集28个表层沉积物样品,测定了其中水溶性有机质(也称溶解有机质,DOM)的分子量分布、紫外/可见吸收光谱和三维荧光光谱特征,并利用平行因子分析(PARAFAC)模型对DOM的荧光组分和来源进行了解析。结果表明:孔斯峡湾表层沉积物中有色溶解有机质(CDOM)及其中的荧光溶解有机质(FDOM)含量均从内湾向外湾方向呈逐渐累积的趋势,但CDOM中的FDOM所占比例逐渐减小,与DOM趋于老龄化密切相关。沉积作用减弱以及长期的光化学降解和微生物降解作用对此起主要贡献,并导致腐殖质和小分子组分在沉积物DOM中所占的比例呈逐渐递增的趋势。沉积物DOM包含陆源类腐殖质、自生源类腐殖质和类蛋白等三个荧光组分,但是其组成比例空间差异很大。吸收光谱斜率比(S_R)随自生源所占百分比增加而减小,随DOM腐殖质组分中陆源与自生源的比值增加而增加;腐殖化指数(HIX)随类腐殖质与类蛋白质比值和水深的增加而增加,生物源指数(BIX)随自生源比例增加而增加。峡湾沉积物DOM的组成和来源存在着高度的空间差异,在冰川湾区由水体颗粒有机质(POM)的近期转化和迁移而来,而在峡湾中央及口门附近以较老的腐殖质为优势,主要源于水体DOM长期迁移和转化。研究表明,FDOM/CDOM,S_R,HIX和BIX等构成的CDOM光谱指纹信息可以作为揭露沉积物溶解有机质来源及迁移转化历史的工具,对探索海洋与冰川相互作用影响下的峡湾环境演变有着重要意义。     

Establishment and application of an intelligent treating method for oil spill identification

In the identifying process of an oil spill accident, manual integral and artificial visual comparison are commonly used at present to determine the oil spill sources, these methods are time-consuming and easily affected by human factors. Therefore, it is difficult to achieve the purpose of rapid identification of an oil spill accident. In this paper, an intelligent method of automatic recognition, integration and calculation of diagnostic ratio of Gas Chromatography-Mass Spectrometer (GC/MS) spectrum are established. Firstly, four hundreds of samples collected around the world were analyzed using a standard method and Retention time locking technology (RTL) was applied to reduce the change of retention time of GC/MS spectrum. Secondly, the automatic identification, integration of n-alkanes, biomarker compounds, polycyclic aromatic hydrocarbons and calculation of the diagnostic ratios were realized by MATLAB software. Finally, a database of oil fingerprints were established and applied successfully in a spill oil accident. Based on the new method and database, we could acquire the diagnostic ratios of an oil sample and find out the suspected oil within a few minutes. This method and database can improve the efficiency in spilled oil identification.