裂解温度和酸处理对生物炭中持久性自由基产生的影响

本研究利用电子顺磁共振波谱(electron paramagnetic resonance,EPR)和激光显微拉曼光谱分别测定不同裂解温度(200、300、500、700℃)和酸处理(HCl和HCl-HF)生物炭样品的自由基信号和化学键振动特征,以期探究不同裂解温度和酸处理对生物炭上自由基的影响机制.EPR结果表明,自由基信号随裂解温度的升高呈现先增强(200—500℃)后降低(700℃)的趋势,随酸洗程度的增加而增强(200℃除外).拉曼结果表明,生物炭的D峰峰面积(AD)和自由基强度随裂解温度的变化趋势一致,这显示低氧条件下的裂解过程会伴随着生物炭碳层结构的缺陷形成以及C—C键的断裂,从而形成以氧为中心的自由基(2.0044≤g因子值≤2.0049);AD随酸洗程度的增加而增加(200℃除外),这与自由基酸洗后信号增强的现象相一致.另外,酸洗后自由基信号的增加率远大于碳含量的增加率,这可能归因于酸洗会使有机—无机复合体的C—O—C和COOH上的C—O键的断裂而生成新的自由基.

苯多酸分子标志物法对NaClO氧化前后生物炭的性质描述

以九种多环芳烃和四种纯化合物为例探究生物炭经HNO 3氧化生成苯多酸(BPCAs)的过程,证明BPCAs方法可以对环境中炭黑或高缩合度有机质进行相对定量和定性的描述。并以纤维素(CE)和木质素(LG)为原料,在不同温度下( 0~500 ℃)制备生物炭,结合常规理化性质表征比较分析生物炭经NaClO氧化前后BPCAs信息的相关变化。结果表明,BPCAs总含量与苯六甲酸(B6CA)相对含量均随生物炭制备温度升高而增加,说明生物炭的缩合度随温度升高而变大且相同温度下木质素生物炭的缩合度高于纤维素生物炭。NaClO氧化导致生物炭1.8%~79.3%的BPCAs损失但各单体BPCA的百分含量并没有明显变化,证明NaClO氧化不会改变生物炭BPCAs的分布特征。苯五甲酸/苯六甲酸(B5CA/B6CA)和苯六甲酸/苯四甲酸(B6CA/B4CAs)作为辨析环境炭黑来源的特征值,氧化前后均指示相同的生物炭来源,表明BPCAs方法识别环境中生物炭来源具有高可靠性。

钢铁企业配电网存在的安全隐患及改进

随着钢铁市场的竞争不断激烈,为了更好地应对激烈的竞争环境,钢铁企业需要提高自身的管理水平以及设备,从而提高钢铁的质量。要想提高产品质量需要足够可靠的电力供应,对配电系统的要求也在逐渐提高。但是,很多钢铁企业的配电网中存在一些安全隐患,不能满足企业的需要,从而导致出现各种安全问题。钢铁企业需要针对配电网存在的安全隐患进行改进,从而避免影响产品质量。

论法治背景下公共图书馆与中小学图书馆融合发展

《中华人民共和国公共图书馆法》中明确指出了县级公共图书馆总分馆体系的发展方向,同时建议学校图书馆面向社会公众开放,实现与公共图书馆服务体系的融合发展,集中现有的基层图书馆资源,建立公共公益、平等包容、专业化的公共图书馆总分馆体系。本文从两类图书馆发展现状、优势互补等方面进行阐述,基于基层文化资源,发掘两类图书馆的融合发展的潜力,提升图书资源的利用率,满足基层人民群众对精神文化生活的需求。

图书馆档案管理工作现状与策略

档案是一个图书馆发展历史的真实写照,也是制定图书馆发展目标和决策的重要依据。基于此,对图书馆档案管理的趋势问题和图书馆档案管理工作现状进行分析,并对提高图书馆档案管理工作提出相关措施建议。

基于改进灰狼算法的无人矿车路径规划

针对露天矿山复杂地形环境下常规的运输路径规划方法易陷入局部最优、路径收敛速度慢、耗时长等问题,提出了一种改进的灰狼算法,对无人矿车进行路径规划。考虑矿区地形坡度起伏变化的特点,通过建立坡度-速度模型,将矿区栅格环境中矿车的速度引入到上下坡行驶状态转移规则中;构造一种结合正余弦变换的收敛因子,以更好地平衡全局和局部的搜索能力;将最优灰狼个体进行随机交叉扰动,加强狼群跳出局部最优的能力。仿真试验结果表明,在20 km×20 km复杂的矿区栅格环境下,改进的灰狼算法在规划平均路径和平均运行时耗上较遗传算法、正余弦算法和传统灰狼算法分别缩短了2.53%~4.77%和3.97%~12.32%。在寻优能力、收敛速度以及稳定性等方面均优于传统算法,研究可为智慧矿山建设中露天矿山无人矿车的运输作业工作提供借鉴。

麻雀搜索算法优化极端梯度提升模型的岩石爆破块度预测

为进一步提高岩石爆破块度预测效果,利用多个矿山的岩石爆破统计数据,通过优化极端梯度提升模型(extreme gradient boosting, XGBoost)超参数,建立一种基于随机森林(random forest, RF)特征选择的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化XGBoost爆破块度预测模型。利用麻雀搜索算法对XGBoost模型决策树数量、决策树最大深度、学习率3个核心超参数进行优化以提高运行效率;利用随机森林对输入特征进行筛选,并将优化后的特征集输入预测模型。结果表明:经特征集优化的模型,爆破块度预测效果整体上更加逼近实际值,且预测结果的可决系数(R-squared,R~2)、均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别为0.954、0.026和0.020,相较于BP(back propagation)神经网络、随机森林和XGBoost模型的效果更优,在实际应用中更具适用性,能为爆破参数设计和优化提供借鉴。

利用分子生物标志物法揭示种植芭蕉的农业土壤中有机质的来源与降解

采集并比较两类不同耕作活动下的土壤(BJ和YS),利用分子生物标志物法对其中土壤有机质(SOM)的组成、分布特征和降解状态进行分析比较,以研究不同耕作活动对SOM的影响。土壤总碳含量从1.75%(YS)降低至1.58%(BJ),表明BJ中SOM的含量显著下降;脂肪酸的含量从127.22 mg g^(-1) C(YS)增大至345.09 mg g^(-1) C(BJ),长链烷烃C29、C31,以及芭蕉叶和茎中未检测到的烷醇在BJ中大量出现,表明芭蕉来源有机质的大量输入。C/N值从14.94(YS)降低至11.47(BJ),烷烃的ACLFA值从23.87(YS)增大至24.97(BJ),3,5-DHBA/V值从0.52(YS)增大至0.64(BJ),表明BJ的降解程度高于YS。短链烷烃和木质素V类可能来自原始土壤中的有机无机复合体。以上结果证明:人为耕作活动加速了SOM在土壤中的周转。广泛了解人为耕作活动对SOM的影响,将会为土壤经营管理以及估算受人为干扰的生态系统中的碳循环提供重要的信息。