氮掺杂纳米氧化锌的制备及其光催化去除水中2,4,6-三氯苯酚

以尿素为氮源,用溶胶-凝胶法制备了氮掺杂纳米氧化锌(N-ZnO),用FT-IR、UV-Vis、PL、XRD和XPS对NZnO的微观结构和性能进行了表征。以2,4,6-三氯苯酚(TCP)作为目标污染物,研究了N-ZnO在可见光下的催化性能。结果表明:掺杂后,N-ZnO的氧空位缺陷增多,N-ZnO光响应波长向可见光区移动,掺杂摩尔比为0.25时,NZnO的光催化性能最好(91%)。

食用农产品检验检测的质量控制及细节问题分析

食用农产品检验检测是一项关乎国计民生的工作,控制食用农产品检验检测质量尤为重要,能够及时地发现、处理“问题”农产品,避免其流入市场和餐桌,保证公共卫生安全和消费者健康,杜绝食品卫生安全事故的发生。基于此,本文概述了食用农产品检验检测的必要性,分析了食用农产品检验检测质量控制及细节问题,并探讨提升食用农产品检验检测水平的对策。

酞菁镍-ZnO复合光催化剂的合成及其降解亚甲基蓝性能研究

采用水热法以25∶1,50∶1,100∶1和150∶1的掺杂比例,制备酞菁镍(NiPc)敏化半导体ZnO纳米粉末光催化剂,并用IR、UV、XRD及XPS等方法对NiPc-ZnO进行微观结构表征。研究了在可见光照射下,NiPc-ZnO对模拟染料废水中有机染料亚甲基蓝的降解性能。结果表明:NiPc能有效地扩展ZnO的可见光吸收范围,并提高其光催化性能,当酞菁镍掺杂比例为50∶1时,亚甲基蓝的降解率最高,达到53.7%,比纯ZnO提高了30.6%。

金属酞菁光复合催化剂的制备及光催化性能研究

采用固相熔融法制备了不同中心金属的酞菁配合物MPc(M=Mn2+、Co2+、Ni2+)光复合催化剂,研究MPc对亚甲基蓝的催化降解效果。结果表明,可见光照射下,MPc对亚甲基蓝的降解效率Ni Pc> MnPc> Co Pc,最佳反应条件为:空气通入量120 m L/min,催化剂Ni Pc的加入量1. 0 g/L,反应150 min时,10 mg/L亚甲基蓝的降解率达97. 5%。降解反应符合一级动力学议程。

奎屯河流域的土壤样品中六六六(HCH)残留量分析研究

用气相色谱方法对新疆奎屯河流域五个采样点的土壤样品中残留的HCH进行分析,结果表明:天北新区葡萄园HCH残留量最高,HCH s达2 415.46μg/kg,远远超过了无公害农产品粮食类产地土壤质量指标(≤500μg/kg)。其次是古尔图镇北11 km棉地,125团西侧2 km弃耕地,古尔图镇北6 km棉地,苏来曼克斯套林场。HCH在土壤剖面中的纵向分布总体上是随着土壤剖面的加深而降低。HCH各异构体中以γ-HCH残留最大,可能是使用林丹粉(主要成分是-γHCH)的缘故。

苹果中吡虫啉残留的检测方法探索

本文建立了一种苹果中吡虫啉残留量的检测方法,苹果样品分别采用QuEChERS法与传统固相萃取法进行前处理,以乙腈进行农药残留提取,在经过多重净化后,以超高效液相色谱仪结合紫外检测器进行检测。结果表明,当吡虫啉农药浓度范围在0.05~1.00μg/mL时,在苹果机制中呈现较好的线性关系,其R2≥0.999,此方法下吡虫啉的加标回收率范围为80.2%~91.3%,相对标准偏差值范围为3.8%~7.5%。该方法能够有效检测苹果中的吡虫啉残留,且结果精准、效率较高,适合推广使用。

基于高光谱技术和改进型区间随机蛙跳算法的番茄硬度检测

为了准确、快速的检测番茄硬度,该文提出了一种基于改进型区间随机蛙跳算法优选高光谱特征波长的番茄硬度检测模型。在获取番茄高光谱图像后,首先对光谱数据进行多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和归一化预处理。针对区间随机蛙跳算法(interval random frog,i RF)所需迭代次数大、算法收敛慢等缺点,该文提出了改进型区间随机蛙跳算法(modified interval random frog, miRF),并将其应用于特征波长选择。最后建立偏最小二乘回归模型(partial least squares regression, PLSR)预测番茄的硬度。iRF共选出特征波段100个,算法收敛时间为32.1 min,而miRF共选出特征波长47个,算法收敛仅需1.6 min。同时miRF-PLSR番茄硬度预测精度也更优,测试集相关系数达到了0.968 5,均方根误差为0.004 0 kg/mm^2。试验结果表明:结合高光谱技术和miRF算法可实现对番茄硬度的快速、无损检测。

基于高通量测序的玉米秸秆自然发酵过程中细菌菌群结构特征

采用DNS、苯酚硫酸法每隔2 d检测自然发酵秸秆发酵液中的还原糖与总糖质量浓度,运用高通量测序方法,对秸秆自然发酵初期、中期、末期样品细菌16SrRNA基因的V4~V5区测序,分析不同时期的玉米秸秆腐烂样品中细菌群落组成和多样性.研究发现:随发酵时间的延长,发酵液中的还原糖与总糖质量浓度均呈现下降-上升-下降的趋势,测序共获得80575条有效序列,3307个操作分类单元序列,共涉及细菌18门,194属.自然发酵过程中,样品中细菌群落多样性和微生物丰度显著提高.微生物群落组成分析发现,在发酵中后期,拟杆菌门的菌群明显增加,变形菌门菌群持续减少,厚壁菌门呈现先下降后上升的趋势,末期菌属的数目相对于发酵初期,增加了69.3%.参与秸秆发酵的细菌多样性极为丰富,且在不同时间段出现不同的优势菌群.

考虑直径影响的苹果霉心病透射光谱修正及检测

针对苹果霉心病近红外透射光谱信息受果实直径影响的难题,提出了一种能够修正果实直径对透射光谱影响的方法。基于透射光谱采集平台获取327个红富士苹果的可见/近红外光谱(350～1 100 nm)信息,采用电子游标卡尺获取其直径(光程)信息。以直径为80 mm健康苹果的平均光谱作为参考光谱,将327个苹果的光谱与参考光谱进行比较,结合直径信息利用公式求得透射光在果实内的衰减系数P,用衰减系数P进行透射光谱的修正。修正后光谱建立支持向量机(SVM)模型、误差反向传播神经网络(BP-ANN)模型,并与修正前原始光谱建立模型进行对比。实验结果表明,应用此光谱修正方法能够显著提高模型判别精度,其中应用SVM算法对修正后的光谱建立模型效果最好,对训练集和测试集的判别准确率分别为99. 34%和90. 20%,相对于原始光谱建立的模型判别准确率分别提高了7. 84和5. 89个百分点。基于此方法修正果实直径对于透射光谱的影响是可行的,构建的模型能够实现苹果霉心病的准确判别。

利用叶绿素荧光动力学参数识别苗期番茄干旱胁迫状态

为实现作物干旱胁迫状态无损识别,该研究提出了基于叶绿素荧光动力学参数的苗期番茄干旱胁迫状态识别方法。首先利用叶绿素荧光成像系统采集不同干旱胁迫程度的植株冠层叶绿素荧光图像,并将顶层叶片图像像素均值作为该植株的叶绿素荧光参数值;然后,采用连续投影法(Successive Projections Algorithm,SPA)、迭代保留信息变量法(Iteratively Retains Informative Variables,IRIV)和变量空间迭代收缩法(Variable Iterative Space Shrinkage Approac,VISSA)分别提取与干旱胁迫高度相关的叶绿素荧光参数。并分析3种算法提取的5个公共荧光参数(光适应过程中L2时刻的实际光量子效率、光适应过程中L3时刻的非光化荧光淬灭、基于“Lake”模型光适应过程中L2时刻的光适应光化学淬灭、基于“Lake”模型的稳态光适应光化学淬灭和基于“Lake”模型暗弛豫过程中D3时刻的光适应光化学淬灭)在不同干旱等级下的变化趋势。最后,利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)和k最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)建立干旱胁迫状态识别模型。其中,IRIV-LDA和VISSA-LDA建模效果最好,识别准确率均可达97.8%,且IRIV-LDA对干旱胁迫程度的区分度更好,对适宜水分、轻度干旱、中度干旱、重度干旱的识别率分别为100%、95%、98%、98%。仅用5个公共参数建立干旱识别模型的识别准确度最高可达83.7%,说明这5个荧光参数与番茄干旱胁迫高度相关。试验结果表明,利用叶绿素荧光动力学参数可以较准确的检测苗期番茄干旱胁迫状态。该研究为苗期番茄干旱胁迫早期监测和胁迫等级判定提供了一种新方法,也可为其他作物的干旱胁迫状态监测提供技术参考。

论云南省红河州农产品质量安全工作发展的对策建议

随着时代的发展和社会的进步,人们的生活质量和生活水平也不断提高,农产品质量安全问题也成为群众最关心、最直接、最现实的问题之一。本文主要分析了云南省红河州目前的农产品检测体系建设和绿色有机农产品认证情况,了解当前的农产品质量安全,分析存在的问题以及困难,并提出了如何做好农产品质量安全工作的方法,仅供参考。

融合不同成熟度的苹果可溶性固形物预测模型研究

目的为实现对不同成熟度的苹果可溶性固形物的预测,建立普适性强的混合分析模型。方法选取甘肃静宁241个不同成熟度的苹果作为研究对象,利用近红外光谱采集系统获取苹果漫反射光谱信息,并对苹果可溶性固形物含量进行测定。利用S-G卷积平滑、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、以及标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)等预处理方法结合竞争自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、随机蛙跳(random frog,RF)算法提取苹果可溶性固形物的特征变量,然后利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLS R)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立分析模型。结果对比发现,采用RF选取的特征波长变量数更少且预测精度优于CARS,原始波长点由1251个减少到55个,MSC-RF-PLSR建立的模型预测结果最好,其预测相关系数r和预测均方根误差分别为0.906和0.744。结论采用近红外光谱方法构建的苹果可溶性固形物混合分析模型可以实现对苹果不同成熟度的预测,为建立适用于不同成熟度苹果的可溶性固形物便携设备提供理论依据。

富士苹果采收成熟度光谱无损预测模型对比分析

针对苹果采收成熟度不一,导致果品贮藏品质不佳、病害率高等问题,基于可见/近红外光谱和成熟度评价指数建立快速无损判别采收成熟度的分类模型。根据盛花期后的发育时间,采集了3种成熟阶段(八成熟、九成熟和十成熟)样品的光谱信息。光谱预处理后通过"二审"回收算子法剔除异常样本,随机蛙跳(RF)算法提取特征变量,建立成熟度评价指数SIQI和综合评价指标FQI的偏最小二乘(PLSR)模型,SIQI指数和FQI指数的预测相关系数R为0. 938和0. 917。建立极限学习机(ELM)和支持向量回归(SVR)分类模型,并与2种成熟度评价指数结合SVR建立的分类结果进行比较。对比4种分类结果发现,基于SIQI+SVR构建的分类结果最好,优于直接分类模型,分类准确率为85. 71%。试验结果表明,可见/近红外光谱结合成熟度评价指数可实现苹果成熟度分类,为后续采收成熟度的无损检测设备研发提供理论参考。

影响数控机床加工精度的相关因素及改善对策

随着科学技术的不断发展,许多生产行业运用的数控机床都是自动化系统,极大提升了产品质量。在实际产品生产中,数控机床被广泛应用于生产制造过程中,但数控机床所生产的每一件产品的质量,都取决于数控机床的加工精度,因此对于数控机床的加工精度要有效控制,但当前有众多因素会影响数控机床的加工精度。本文通过对影响数控机床加工精度的因素进行分析,深入探讨如何改善数控机床的加工精度。

对幼儿美术活动中创造性培养的反思与建议

幼儿美术活动是幼儿教育的重要组成部分,对于培养幼儿的创造性具有重要的作用。文章分析了幼儿美术活动中创造性培养的重要性,提出了幼儿美术活动中创造性培养的思路与建议。

探讨混合教学法在高职美术课堂的实施——以学前教育专业为例

高职院校作为培养专业型人才的场所,更加重视学生的专业素养培养。美术作为高职院校学前教育专业重要的基础学科,关系到学生日后的就业情况。因此,必须要不断创新学前教育的美术教学课堂,实行新型教学模式。文章通过研究混合式教学法在美术课堂的实践作用,对高职院校教学起到一定的积极作用。

探讨如何在美术教学中培养学生的自信心

在教学课堂上培养学生的自信心不光能开发学生的智力，也是培养学生成才的重要保证。美术教学课堂是。科非常重要并且锻思考的课程，作为一名美术教育工作者，应该在课堂的教学过程中培养学生的自信心。本论文主要是针对在美术教学中如何培养学生的自信心进行了详细的论述。

核心素养下高职美术教育学生职业能力探究

随着新课改的深化,高职美术教育理念不断创新,高职院校逐渐注重对学生职业能力的培养,以促使学生适应未来的社会竞争,提升自身的职业适应能力,实现学生的全方面发展。基于此,文章从核心素养背景下高职美术教育学生职业能力培养的意义入手,深入开展分析,明确现阶段教学存在的问题,从多个角度提出全新的培养策略。

论运用微格教学提升学前美术师范生的教学技能

对于学前美术教育师范生来说,其教学技能的不断提升,能够为日后的工作提供更好的保障,所以教师可以采用微格教学的方式,不断锻炼其教学技能。在这一基础上,本文将阐述微格教学的内涵,从不同的角度入手,探究运用微格教学提升学前美术教育师范生教学技能的方式,最后分析这一过程中的注意事项。本文研究的目的是发挥微格教学的优势,提升师范生的教学能力,为教师提供参考。

在基础美术教学中培养学生的智力与创造能力

发展学生智力,培养学生创造能力是素质教育的重要目标。在美术教学中教师应注重培养学生的观察力、记忆力、想象力和发现美、表现美的能力,以及敢于探索,敢于创新的心理素质。