风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

在给定了一个测度空间以后,由定义在这个空间上的一个函数可以自然地产生出各 种各样的集.为用测度论的方法研究这个函数我们自然要求这些集是可测的.由此产生 了可测函数的概念在定义积分时候,对被积函数的一个基本要求就是这个函数必须是可 测的我们将看到可测函数是一类很广泛的函数.特别地,欧氏空间R上的 Lebesgue可 测函数是比连续函数更广泛的一类函数.而且可测函数类对极限运算是封闭的,这将使我 们在讨论积分的时候更加便利

(一)研究意义 微量有机污染物的来源复杂,有些污染物是通过排污道由污染源定量、定 点直接排放的,这些污染物可以通过人为控制排放而加以处理解决。而有些污 染物是溶解的或固体污染物从非特定的地点(非点源, nonpoint source),通过 大气颗粒物沉降、降水和径流冲刷作用进入受纳水体、土壤和沉积物中,引起 的水体、土壤或沉积物的污染。还有些则是在环境中相互反应形成的。从成因 上看,环境中的有机污染物的来源主要包括天然有机物的生物化学分解、农业 生产(包括农用化学品的施用、污水灌溉)直接分散进入、化石燃料的开发利 用、化学工业过程中产生的污染物通过大气降尘、地表径流作用进入水体、沉 积物和土壤中等。这些污染物污染源类型复杂、分布广、地理位置分散,没有 确定的污染源点,在时空上无法定点监测,治理和控制十分困难,非点源污染 物污染源解释已就成为了污染源研究的主要对象

改造积分定义的目的一是为了扩展可积范围,二是为了使得操作更方便。对 (R)积分而言,积分与极限交换顺序需要验证一个较为苛刻的条件:“fn(x)在E 上一致收敛于f(x)”,将“一致收敛”削弱为“处处收敛”甚至“几乎处处收 敛”是一种思路,在此介绍另一种削弱“一致收敛”条件的方法 从集合论的角度讲:“fn(x)在E上一致收敛于f(x)”是指0>0,No >0,当n>N时,E[|fn(x)-f(x)|≥0]=中,之所以我们认为“一致收敛” 条件苛刻,就在于它要求E[|fn(x)-f(x)≥0]从某项以后永远为空集