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EDTA配位滴定法在野外检测多金属矿石中锌量的应用
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作者 陆迁树 叶元顺 +2 位作者 王银剑 刘振超 陈金伟 《岩矿测试》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期812-820,共9页
多金属矿石中锌量检测的准确性和速度直接影响到野外锌量勘查的准确性和效率。目前,将多金属矿石样品运输到实验室检测的方式存在采加化周期偏长、检测高含量锌稳定性和准确性不足的问题。本文对比了不同方式去除多金属矿石样品中有机... 多金属矿石中锌量检测的准确性和速度直接影响到野外锌量勘查的准确性和效率。目前,将多金属矿石样品运输到实验室检测的方式存在采加化周期偏长、检测高含量锌稳定性和准确性不足的问题。本文对比了不同方式去除多金属矿石样品中有机质和硫、不同氧化剂、样品溶液是否离心、不同除氨方式对多金属矿石样品中锌量检测速度、稳定性和准确性的影响,建立了一种能在野外现场快速检测多金属矿石样品中锌量的EDTA配位滴定法。采用该方法对低、中、高锌含量的4个多金属国家标准物质分别进行6次平行分析,锌量的相对偏差为0.00%~2.11%,相对误差为0.00%~2.41%。结果表明,采用高温灼烧多金属矿石样品去除有机质和硫,将多金属矿石样品溶液离心后过滤可显著提升样品前处理速度;采用较为温和的氧化剂、滴加盐酸除氨,可提升检测方法的稳定性和准确度。 展开更多
关键词 野外检测 配位滴定 多金属矿石
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金沙江下游乌东德和白鹤滩库区土壤养分空间分异特征
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作者 廖丹琦 张连凯 +6 位作者 杨万涛 张亚 李强 刘朋雨 王杰 宋琳 兰明国 《生态学报》 北大核心 2025年第11期5124-5136,共13页
干热河谷库区土壤养分的维持对水土保持和生态修复具有关键作用,但在库区不同位置的土壤养分特征尚不明确。研究以金沙江下游的乌东德和白鹤滩库区为案例,于库首、库中和库尾,按表层(0—10 cm)和次表层(10—20 cm)分层采集表层土壤样品... 干热河谷库区土壤养分的维持对水土保持和生态修复具有关键作用,但在库区不同位置的土壤养分特征尚不明确。研究以金沙江下游的乌东德和白鹤滩库区为案例,于库首、库中和库尾,按表层(0—10 cm)和次表层(10—20 cm)分层采集表层土壤样品,测定土壤养分含量。基于第二次土壤养分分级标准,集成模糊综合评价、随机森林模型和自然断点分析方法,构建土壤养分空间分异特征分析模型,厘清土壤养分空间分异特征,并提出分区管理策略。结果表明:(1)研究区土壤呈弱碱性,土壤有机质、全钾、速效钾、有效锰和有效铜含量较高,处于1级,有效锌含量为2级,阳离子交换量、有效硼和有效钼含量较低,处于4级,全磷处于5级;(2)0—10 cm土层土壤养分整体较高,处在0.53—0.66范围内,高值出现在乌东德和白鹤滩的库尾区,10—20 cm土层土壤养分整体处于0.43—0.58之间,其中土壤养分指数高值则出现在水电站的库中区。(3)表层土壤主要受人为活动和植被影响,次表层则更多受地形和土壤属性影响,库首大部分区域处在土壤养分保持区,库中总体为养分恢复区,库尾则是风险防控区,对于库尾应更多考虑增加植被种植,控制社会经济发展和人口增长带来的负面影响。研究通过系统构建可比的综合指标,能够分析梯级水电库区表层土壤养分的空间异质性,以实现上下游库区的综合管理,指示干热河谷地区的生态修复策略。 展开更多
关键词 干热河谷 土壤养分 梯级水电 金沙江 空间异质性
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王水水浴消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定地质样品中镉、硒和银 被引量:2
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作者 何袖辉 段文 +4 位作者 王银剑 高鑫磊 黎宏新 王志凯 冯俊 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第5期683-689,共7页
地质样品中镉、硒和银的测定对于了解地质体系的成因和演化具有重要意义,采用王水溶样(1+1)-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定地质样品中Cd、Se和Ag,考察了干扰元素Zr、Nb、Mo和Sn对Ag、Cd、Se的干扰消除问题。在样品消解阶段最主要... 地质样品中镉、硒和银的测定对于了解地质体系的成因和演化具有重要意义,采用王水溶样(1+1)-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定地质样品中Cd、Se和Ag,考察了干扰元素Zr、Nb、Mo和Sn对Ag、Cd、Se的干扰消除问题。在样品消解阶段最主要难溶干扰元素Zr、Sn和Nb等的提取率可以有效控制在较低水平,而Ag、Cd、Se的提取趋于完全,在样品预处理阶段实现了待测元素和干扰元素的有效分离,减少了多原子离子和同量异位数的干扰。在测试中使用内标元素Rh校正基体效应和信号漂移,用KED模式消除质谱干扰。Cd、Se和Ag的方法检出限分别为0.008、0.012和0.014μg/g,对不同含量样品12次测定的相对标准偏差RSD为4.3%~7.6%,Δlg C小于0.1。测定国家一级标准物质,准确度和精密度都能优于规范要求,工作效率得到较大的提高,实现了绿色环保的高效分析。 展开更多
关键词 ICP-MS 王水水浴消解 AG Cd SE
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基于BP神经网络模型的黄海水体叶绿素a质量浓度反演 被引量:1
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作者 刘子华 尤中义 +7 位作者 刘玖芬 刘晓煌 赵晓峰 李子奇 张文博 李洪宇 尹永会 石连武 《现代地质》 北大核心 2025年第2期420-428,共9页
海洋水体叶绿素a质量浓度是评估海洋生态环境与水质状况的重要指标之一,对于海洋资源管理和海洋保护具有重要意义。以黄海海域为研究对象,基于2022年VIIRS遥感数据,利用BP神经网络机器学习方法,构建了3隐藏层、4-6-4节点架构的神经网络... 海洋水体叶绿素a质量浓度是评估海洋生态环境与水质状况的重要指标之一,对于海洋资源管理和海洋保护具有重要意义。以黄海海域为研究对象,基于2022年VIIRS遥感数据,利用BP神经网络机器学习方法,构建了3隐藏层、4-6-4节点架构的神经网络模型,采用同时段多波段遥感反射率和海洋表面温度作为输入层数据,实现了黄海水体叶绿素a浓度反演模型;并与常用OC2模型、OC3模型、linear模型及cubic模型结果进行了比对研究,表明5种模型均可用于黄海海域叶绿素a浓度的分布反演,但本研究设计的模型反演结果误差更小(相对误差基本小于12%,平均相对误差8.2%),优于其它模型;为进一步评估模型性能,本研究运用综合评价指标对神经网络模型进行了全面评估,证明模型反演效果(MAE=0.122,RMSE=0.153,R^(2)=0.937)满足预期。另外,使用研究区域2021年2月的VIIRS遥感数据与海洋表面温度数据进行了模型泛化能力实验,经过验证,本模型的泛化能力较好,可以完成同区域其他时段水体叶绿素a浓度反演任务。本研究证明基于VIIRS数据的BP神经网络模型监测海洋叶绿素a技术的可能性,并为相关实践和研究提供了基础。 展开更多
关键词 黄海 机器学习 BP神经网络 叶绿素A 海表温度 海洋遥感
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