1范围 本方法适用于地面水、地下水及工业废水中甲基对硫磷、对硫磷、马拉硫磷、乐果、敌 敌畏、敌百虫的测定。 本方法用三氯甲烷萃取水中上述农药,用带有火焰光度检测器的气相色谱仪测定。在测 定敌百虫时,由于极性大、水溶性强,用三氯甲烷萃取时提取率为零,故采用将敌百虫转化 为敌敌畏后再进行测定的间接测定法

1范围 本方法适用于工业废水及地表水中苯、甲苯乙苯、对二甲苯、间二甲苯、邻二甲苯、 异丙苯、苯乙烯8种苯系物的测定。 本方法选用3%有机皂土/101担体+2.5%邻苯二甲酸二壬酯/101担体,混合重量比为35: 65的串联色谱柱,能同时检出样品中上述8种苯系物。采用液上气相色谱法,最低检出浓度 为0.005mg/L,测定范围为0.005.1mg/L;二硫化碳萃取的气相色谱法,最低检出浓度为 0.05mg/L,测定范围为0.05~12mg/L

为了耦合缩孔和疏松模拟凝固过程三维微观组织,对元胞自动机-有限元(CAFE)法的物理本质和数值计算方法进行了分析,采用CAFE法对易切削钢9SMn28铸件进行了凝固过程、缩孔和疏松及三维微观组织的模拟.模拟结果表明:在空冷条件下,铸件表层的凝固是在连续降温过程中进行的,内部是先等温凝固,后降温凝固;缩孔和疏松模拟结果与实际铸件的基本相符;实现了9SMn28合金三维微观组织的模拟,模拟结果与实验吻合较好

以煤油作为辉钼矿的主要捕收剂,以气溶胶形式进行加药,进行了煤油用量实验、浮选时间实验、pH值和磨矿细度影响实验,研究采用气溶胶浮选技术提高某铜钼矿钼回收率.气溶胶浮选技术可使铜钼混合浮选阶段钼回收率提高3%,且浮选时间缩短20%左右;在相同的回收率下,气溶胶浮选法使用的煤油用量可节省40%;气溶胶浮选的最佳磨矿细度为0.074mm占65%,浮选矿浆最佳pH值为9.与传统浮选工艺相比,气溶胶浮选技术具有浮选效率高、药剂用量少等特点,在低品位难选矿石浮选方面具有一定优势

幂法的收敛速度主要取决于比值/,若比值越小 则收敛越快;当接近于1时,则收敛很慢这时采用原点平移 法可加快幂法的收敛速度. 设A的特征值为,2,…n,则A-p的特征值为 -p,2-p,…n-p,且A与A-p1的特征向量相同对矩阵A-p

采用碱性氢化物体系发生原子吸收方法测定了钢铁中的微量铅.选择铁氰化钾-酒石酸钠为氢化物发生的氧化剂和配位剂,还原剂硼氢化钾的质量浓度为1g,L,测定液中氢氧化钠的质量浓度为3.6g/L,用12.5g/L的草酸酸化,方法特征浓度为0.073ng/mL,检出限为0.20ng/mL.此体系允许2.5 mL测定液中含铁、钴、镍的量为30,3,3 mg,可以满足直接测定钢铁中的微量铅的需要.通过对含铅0.002%(质量分数)的样品测定实验,得到了满意的结果

前面我们根据区间[ab]上给出的节点做 插值多项式Ln(x)近似表示f(x)。一般总 以为Ln(x)的次数越高,逼近f(x)的精度 越好,但实际并非如此,次数越高,计 算量越大,也不一定收敛。因此高次插 值一般要慎用,实际上较多采用分段低 次插值

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t

采用通量箱、比表面积分析仪、扫描电子显微镜和X射线光电子能谱仪测试了电石法聚氯乙烯(PVC)行业中高汞触媒、低汞触媒和废高汞触媒的汞挥发速率、比表面积、成分及汞形态.研究表明:高汞触媒、低汞触媒和废高汞触媒的汞挥发速率分别为1.04×10-7、5.90×10-8和2.47×10-4mg·g-1·min-1.高汞触媒使用后氯化汞被还原为单质汞,且汞吸附于触媒表面,导致废高汞触媒汞挥发速率远高于新汞触媒