关键词： 微波消解-原子吸收   光谱法   化工废水   重金属离子检测  

摘要： 随着工业化进程的加速,化工废水中重金属离子污染问题日益严重,严重危害生态环境和人类健康。本文对微波消解-原子吸收光谱法在化工废水中重金属离子检测的应用进行深入探讨,详细分析样品前处理与微波消解步骤、微波消解参数的优化与控制、原子吸收光谱法检测条件的优化、检测方法的验证与质量控制、数据处理与结果分析方法等关键技术,旨在提高化工废水中重金属离子检测的准确性与效率,并为环境保护提供科学依据。

关键词： 微波消解   小米   电感耦合等离子体质谱法   钠   镁   钾   钙  

摘要： 小米富含多种营养元素,能够分析测定小米中的矿物元素对提高食品质量和控制食品安全都有着极其重要的意义。本文采用微波消解法处理小米样品,选择^(23)Na、^(24)Mg、^(43)Ca、^(39)K为测量同位素,使用微波消解法处理,电感耦合等离子体质谱技术分析测定小米样品中Na、Mg、K、Ca的方法。优化了前处理实验条件,校准曲线的相关系数不小于0.9995,通过对小米成分的标准物质中Na、Mg、K、Ca进行12次平行分析测定,相对标准偏均在7.54%以内。该方法测定结果准确可靠,适用于大批量小米样品中Na、Mg、K、Ca的分析测定。

关键词： 政策细化   政策模糊   模糊延续   层层加码   政策执行  

摘要： 在应然层面,政策细化能够消解政策模糊,中间层政府通过嵌入地方情境,分解政策任务,从而实现政策目标的逐层清晰、政策工具的逐层适配、技术标准的逐层精细、考核要求的逐层明确。但是,在复杂情境中,政策模糊为中间层政府预留了自主性的行动空间,中间层政府在政策细化时便可能偏离应然轨道,造成细化的偏差,表现为因细化不足而导致的模糊延续和因细化过载而造成的层层加码。政策细化偏差的形成具有四重机制:多任务情境中的边界超越、权责错位情境中的责任转移、不确定性情境中的风险规避、地方竞争情境中的绩效竞逐,致使中间层政府在政策细化中选择不同的方式,最后导致政策细化难以实现应然功能。模糊延续和层层加码虽然有利于增强中间层政府应对不确定性风险的灵活度,防止科层执行力的衰减,但也存在阻滞政策行动和加重基层负担的负效应。对此,需要促进任务与资源的平衡协调,根据政策权力建立和完善责任清单,增强中间层政府应对不确定性风险的能力,完善政策细化的绩效考核方式。对政策细化消解政策模糊功能的分析,证明了政策细化与政策清晰之间并非线性关系,这有利于更加理性、全面地把握政策细化的角色定位。

关键词： 间接边界积分方程法   虚拟波源   人工神经网络   粒子群优化   波动问题求解  

摘要： 间接边界积分方程法IBIEM(indirect boundary integral equation method)求解波动问题时控制方程基本解构造依赖经验判断和试算,导致宽频散射求解不够稳定。本文通过粒子群优化-人工神经网络建立IBIEM控制方程基本解构造模型,以数据驱动代替经验判断,处理基本解构造过程中的不确定性。以二维峡谷对平面SH波散射IBIEM模拟为例验证所建模型的可靠性。结果表明,所建IBIEM控制方程基本解构造模型可对虚拟波源位置和数量的最优设置进行有效预测,兼顾计算效率和精度,大幅提高IBIEM求解波动问题时的稳定性和高效性;虚拟波源位置和数量最优设置方案受入射波频率和场地几何条件影响显著,且表现出非单调变化特征,依据经验设置基本解可靠性较差,以数据驱动的预测模型具有明显优势。本文所建方法可为IBIEM求解其他类型场地地震波动问题提供参考。

关键词： 神经网络算法   遗传算法   大规模路网   交通流短时预测   特征提取   EM算法  

摘要： 针对大规模路网交通流在短时间内具有高度复杂性以及非线性特征,对交通流短时预测精度有一定影响的问题,提出了基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测方法。利用构建大规模路网函数,通过将路段视为路网核心,将道路节点视为相应的连接元素实现路网函数优化。以优化后的路网函数为基础,通过K均值算法与EM(Expectation-Maximization)算法结合的方式提取交通流特征。通过遗传算法与Elman神经网络算法相结合的改进方式,对该路网的交通流进行短时预测,得到相关的预测结果。经实验证明,改进的方法单点平均速度预测结果与实际值更为接近,大规模路网交通流短时预测误差较低,预测结果可靠性更高。

关键词： 工业互联网平台   装配式建筑构件   智能调度   遗传算法   多目标优化  

摘要： 针对装配式建筑构件生产中多品种、小批量以及工艺复杂等难题,提出基于工业互联网平台的智能生产调度算法。借助工业互联网平台的三层架构,实现生产全流程数据的整合与即时剖析。采用融合遗传算法与局部搜索策略的调度算法,解决多约束条件下的排产问题。研究表明,该算法能显著提高设备利用率、增强生产灵活性、降低企业运营成本,为装配式构件的智能化生产提供理论与可行的操作方案参考。

关键词： 推进轴系   传递效率   响应面法   遗传算法  

摘要： 为降低船舶在航行过程中传动设备的功率损失,提高推进轴系的传递效率,并改善轴系振动性能,基于响应面模型与遗传算法(GA)对某船舶轴系实验台进行了多目标优化设计.采用星点设计(CCD)方法,在优化设计空间中选取合理实验点,拟合构建最小总功耗和振动响应幅值的响应面模型.基于GA,利用MATLAB软件求解响应面模型回归函数的Pareto最优解.对比分析各组优化结果,获得最佳优化设计方案,研究结果表明采用这种联合方法后,轴系功耗损失降低了约7.10%,轴系振动幅值降低了2.30%,能有效提高轴系传递效率和抑制推进轴系振动问题,从而验证了船舶推进轴系多目标优化方法的正确性和可行性.

关键词： 福寿螺   吡螺脲   农药残留   消解动态   超高效液相色谱⁃串联质谱法  

摘要： 目的建立水稻及稻田环境吡螺脲残留检测方法,测定其残留量,并观察其消解动态。方法2022年7月选取浙江省农业科学院水稻田作为试验田,将试验田分为空白对照组(不施药)、1倍施药浓度组(剂量1 kg/667 m^(2))和5倍施药浓度组(剂量5 kg/667 m^(2)),每组面积100 m^(2)。1倍和5倍施药浓度组分别在水稻分蘖初期施用20%吡螺脲硫酸盐悬浮剂1次,施药后2 h以及1、2、3、5、7、11、14、21、28、35、49 d和63 d分别采集水稻植株、稻田水、土壤样本,施药后98 d采集各组秸秆、田间土壤、糙米和稻壳样本。采用快速、简便、廉价、高效、稳定和安全(quick,easy,cheap,effective,rugged,and safe,QuEChERS)前处理方法提取和净化样本中吡螺脲,采用超高效液相色谱⁃串联质谱(ultra performance liquid chromatography⁃tandem mass spectrometry,UPLC⁃MS/MS)技术检测各样本中吡螺脲含量,配制溶剂标准工作液和基质标准工作液,以吡螺脲浓度为横坐标、峰面积为纵坐标拟合线性回归方程,计算基质标准曲线斜率k与溶剂标准曲线斜率K的斜率比值以评价吡螺脲在样本中基质效应。根据《农作物中农药残留试验准则(NY/T 788—2018)》,设置水稻植株中吡螺脲添加水平为0.005、0.050、5.000 mg/kg和1000.000 mg/kg,稻田水中吡螺脲添加水平为0.005、0.050、2.000 mg/kg和10.000 mg/kg,土壤中吡螺脲添加水平为0.005、0.050 mg/kg和2.000 mg/kg,糙米、稻壳吡螺脲添加水平为0.005、0.050 mg/kg和5.000 mg/kg,计算吡螺脲添加回收率和相对标准偏差(relative standard deviation,RSD),评价UPLC⁃MS/MS技术检测吡螺脲含量的有效性。对不同时间采样的各样本中吡螺脲的浓度进行一级动力学方程拟合,分析吡螺脲在水稻植株、稻田水和土壤中的降解趋势,计算不同样本中吡螺脲半衰期。结果在0.0001~0.0200 mg/kg浓度范围内,吡螺脲在溶剂和基质条件下质量浓度与检出峰面积间存在良好线性关系(R2=0.9858~0.9997,t=-0.47~1.62,P均<0.01)。吡螺脲在水稻植株、糙米和稻壳中基质效应分别为70.26%、65.42%和65.12%,均<80%,为基质抑制效应;在土壤中基质效应为87.06%,为弱基质效应。田间试验各样本中吡螺脲添加回收率范围为77.61%~100.12%,RSD范围为1.43%~6.74%,定量限为0.005 mg/kg,添加回收率和RSD符合《农作物中农药残留试验准则(NY/T 788—2018)》要求,验证了该检测方法的有效性。施用剂量为1 kg/667 m^(2)的吡螺脲后,水稻植株和稻田水样本中吡螺脲半衰期分别为6.24 d和3.43 d;施药后98 d糙米和稻壳样本中吡螺脲最终残留低于定量限0.005 mg/kg。施用剂量为5 kg/667 m^(2)的吡螺脲后,水稻植株和稻田水样本中吡螺脲半衰期分别为15.75 d和7.62 d,施药后98 d糙米中吡螺脲最终残留低于定量限0.005 mg/kg,稻壳中吡螺脲最终残留量为0.049 mg/kg。结论本研究通过采用QuEChERS前处理方法提取和净化基质样本中吡螺脲、UPLC⁃MS/MS技术检测吡螺脲在水稻植株及稻田环境中残留量,建立了一套操作简单且准确度、精确度均较高的吡螺脲残留检测方法。在稻田中施用吡螺脲后,水稻植株及稻田水中吡螺脲浓度随时间推移逐渐下降,最终残留浓度较低。

关键词： 液位监测   遗传算法   LSTM神经网络   边缘计算  

摘要： 针对城市排水体系建设的需求,构建了一种基于GA-LSTM模型的雨水管道液位监测系统,实时采集液位数据,通过物联网设备上传到云端,并采用遗传算法对超参数进行优化调整实现液位预测的边缘计算,避免在采用LSTM模型预测液位高度时因主观选择超参而陷入局部最优,实现精准预测雨水管道未来液位。结合对比BP神经网络模型和LSTM模型,结果表明,GA-LSTM模型是一种预测精度较高的模型,在雨水管道液位预测时误差为±0.2 cm,且当其装载在边缘设备前端时,也具备高精度预测的能力。

关键词： 船体分段   小组立工位   计划工时   部件流向   部件批次   工作包   遗传算法  

摘要： 针对传统的船体分段小组立工位计划工时编制存在的问题,进行基于部件流向批次的计划工时优化研究。以船体分段制造任务工作包在约束范围内的提前制造天数为优化变量,以计划周期内的小组立工位日计划工时与日平均工时的方差最小化为优化目标,建立非线性数学模型,设计遗传算法,采用造船企业的实际数据进行数值试验。结果表明所提出的遗传算法可辅助编制更加均衡的船体分段小组立工位计划工时,并提高计划工时的编制效率。