X射线荧光光谱法测定钛酸钡中主次元素含量

用粉末压片X射线荧光光谱法测定BaTiO3中Ba、Ti、Mg、Si、Fe、Sr含量。根据钛酸钡样品中主次成分含量范围,采用在高纯钛酸钡样品(纯度≥99.99%)中加入梯度量各杂质元素标准溶液的方法制作校准样品系列,解决了无钛酸钡标准样品的问题。采用经验影响系数法纠正基体效应,并对较准样品的配制方法、压片机压力、粒度效应等进行了探讨。方法用于钛酸钡中主次元素含量测定时,测定结果与化学分析法相符,相对标准偏差均小于6.73%。

胶束增溶分光光度法测定食品中的铝含量

建立了Al-CAS-CPC-OP胶束增溶分光光度法测定食品中的铝含量。在pH6.55的六次甲基四胺缓冲溶液中,配合物的最大吸收波长为630nm,表观摩尔吸收系数为1.49×105L/(mol·cm),Al(Ⅲ)的浓度在0～0.2μg/mL范围内符合比耳定律。利用该方法对食品中的铝含量进行测定,加标回收率为93.7%～102.0%,测定结果的相对标准偏差为2.3%～6.8%。

新能源汽车在中国的发展及未来展望

纵观世界经济史,人类社会经历的每一次重大转型都与能源变革息息相关。第一次以煤炭取代木柴成为主要燃料,第二次以石油取代煤炭成为主导能源。每次能源的革新创造出巨大的生产力,为世界经济带来能源要素解放,重构世界能源体系,推动能源转型、技术更新换代和产业升级,成为经济持续增长的强大引擎。近年,恶劣气候和环境迫使多国政府采取行动,新一轮能源革命正以去碳化、去中心化、去资本化呈现,中国也顺应变革推出"中国制造2025"战略。本文将着重论述与生活联系最密切的主流新能源汽车行业,从产业现状和局限性分析新能源汽车在中国的未来发展之路。

长链脂肪酸及溶剂对浮选富集锶的效果影响

试验了4种有机溶剂(苯、氯仿、正丁醇和甲基异丁基酮)和作为捕集剂的4种长链脂肪酸(十二烷基磺酸钠、十四酸、十六酸和十八酸)对浮选法富集锶效率的影响。试验中,于含锶(Ⅱ)的溶液(约10mL)中加入2g·L^(-1)脂肪酸的乙醇溶液(4种脂肪酸中的任一种),将溶液的酸度调至pH 8,并移入自制浮选柱中,加入任一有机溶剂10mL,通入流量为8～12L·min^(-1)的空气浮选5min,按预选的仪器工作条件用火焰原子吸收光谱法测定有机相中锶的含量。根据所测得结果,选择十八酸作为捕集剂和甲基异丁基酮作为有机溶剂进行浮选富集效果最好,回收率在90%以上。

一种立体全景图像显著性检测模型

三维全景给用户提供360°视角的同时给人以强烈的三维立体真实感,虽然近年来研究人员开发了大量的算法来检测二维及三维图像中的显著区域,但针对立体全景图像显著性检测的研究较少。考虑到全景图像的投影特点、立方体投影(CMP)图像有助于消除顶部与底部引起的扭曲及边框效果,利用等矩形投影(ERP)图像中所有可用的上下文信息,以ERP作为全局信息、CMP作为局部信息,融合了全局和局部的视觉显著图。提出的立体全景显著性检测模型由颜色相似度算法和区域对比度算法两部分组成。首先,对图像进行多尺度线性迭代聚类超像素分割,根据像素块的颜色差异得到颜色对比特征图;然后依据空间分布紧凑性计算区域对比度;根据颜色对比特征和区域对比度特征得到图像显著图。通过结合赤道偏移并且融入深度信息得到最终的立体全景显著图。最后,将所得结果在公开的立体全景图像数据库ODI中进行了对比验证,实验结果表明,所提方法得到的显著结果具有较高的准确率、召回率和F-measure值,其综合性能优于6种经典的显著预测算法。所提模型既能够充分利用图像信息,又能有效地抑制复杂的背景区域,可得到更加符合视觉感知的显著图。

胶束增溶分光光度法测定食品中铝的含量

建立了Al-CAS-CPC-OP胶束增溶分光光度法。采用单纯型优化设计进行显色条件的优化,找到一种独特的样品预处理方法。在六次甲基四胺缓冲溶液(pH6.55)中,配合物的最大吸收波长为630nm,表观摩尔吸收系数为1.5×105L/(mol·cm),Al(Ⅲ)在0.00～0.20μg/mL范围符合比耳定律。采用该方法对部分食品中的铝含量进行测定,加标回收率94%～102%,变异系数2.3%～6.8%。