墙体材料行业绿色工厂评价导则标准编制说明(征求意见稿)

正1工作简况1.1任务来源2018年9月,中国建筑材料联合会发布了《关于转发工业和信息化部办公厅关于印发2018年第三批行业标准制修订和外文版项目计划的通知的通知》(中建材联标发[2018]138号),下达了行业标准《墙体材料行业绿色工厂评价导则》的编制计划,计划号2018-1508T-JC,完成时限12个月。标准编制工作由     

搅拌预热对马铃薯淀粉体微波糊化效果的影响

采用酶水解法及X-射线衍射法等就马铃薯淀粉体经搅拌预热对微波糊化效果的影响进行了研究。试验结果表明：对马铃薯淀粉体进行搅拌预热，可明显增加微波辐射对样品α度及结晶度的作用效果；与未进行搅拌预热的马铃薯淀粉体相比，搅拌预热后形成了悬乳液状的马铃薯淀粉体，经过微波辐射加热后，其样品的α度更高，结晶度更低。试验结果还显示，马铃薯淀粉体的含水量不同，经微波辐射加热后，其样品的α度及结晶度也不同。     

城市污水处理系统运行特性与调控机制

项目组经过连续多年全面深入的工程调研分析、全过程关联的试验观测与工程验证,完成城市污水处理系统从产生源头到接纳水体各关键环节的工程运行特性、作用机理和影响因素研究,揭示和阐明了城市污水管网污染物转移转化、生物除磷脱氮功能微生物响应、活性污泥膨胀及生物泡沫、污泥稳定化、新型微量污染物迁移转化、接纳水体水质演变的工程运行特性、技术机理和调控机制,创新发展了城市污水处理系统工艺设计与优化运行的工程基础理论、技术方法和工程对策措施,为我国城市污水处理系统设计建设、优化运行、技术标准和政策制定提供了强有力的理论指导和技术支撑.     

封闭式圆形煤场结构选型对比分析

针对我国目前600MW机组圆形煤场采用的两种结构形式,提出了圆形煤场的结构选型原则,并进行了技术经济对比分析,为《大中型火力发电厂设计规范》的修编提供了依据。     

高尔夫时刻

绿的草,白的屋,蓝的天,整个房子犹如碧海中的一粒贝壳,不沾染一丝红尘俗事,合着泥土、花草的清香。显然,这个家是为度假与运动准备的。     

免疫亲和柱净化-高效液相色谱法检测两种饮料中双酚A含量

建立了免疫亲和柱净化-高效液相色谱荧光检测法(IAC-HPLC-FL)检测豆奶及橙汁饮料中的双酚A含量。采用甲醇提取、离心、磷酸缓冲溶液稀释后,经免疫亲和柱纯化,用1 mL甲醇-水(80:20,体积/体积)洗脱,应用高效液相色谱法检测。以C₁₈柱为分离色谱柱,甲醇-水(60:40,v/v)溶液为流动相洗脱,流速0.4 mL/min,柱温30℃,进样量10 μL,荧光检测器检测,激发波长228 nm,发射波长310 nm。结果表明:在1.0~300.0 ng/mL的浓度范围内,双酚A的浓度与峰面积呈良好的线性关系(相关系数R2=0.9998),检出限定为1 ng/mL。平均回收率为82.5%~104.6%,相对标准差为2.3%~6.4%。分别选取玻璃瓶装和塑料瓶装的豆奶和橙汁饮料进行双酚A含量检测,玻璃瓶装的豆奶和橙汁饮料中双酚A含量均小于检出限1 ng/mL,而某款塑料瓶装的豆奶和橙汁饮料检测出极其微量的双酚A,其双酚A含量分别为1.44、1.57 ng/mL,处于可接受水平。该方法简单快速、灵敏度高、重复性好,能够有效地分离和检测饮料中的双酚A,适用于豆奶和橙汁等饮料中的双酚A的测定。     

便携式SO2智能测试仪的设计

为更有效地监测SO2对大气的污染,设计了一种便携式SO2智能测试仪,装置采用了新型电化学SO2传感器和单片机测试技术.电路主要包括:电化学SO2传感器、前置放大器、A/D转换器、8031单片机、接口电路及显示电路等.为有效保护测试参数,还设置了掉电保护电路.测试仪具有体积小、使用方便、运行可靠和制作经济等特点.     

琼胶酶及其综合应用的研究概况

琼胶酶是一组能降解琼胶多糖的酶，主要有α-琼胶酶、β-琼胶酶两种类型，降解产物在很多方面有独特的活性，除此以外，琼胶酶在分子生物学方面也多有应用，本文从琼胶酶的种类及作用机理、来源，分子生物学研究状况以及应用等方面概述了琼胶酶的研究进展。     

基于磁偶极子模型的集输管道腐蚀非开挖检测

针对埋地集输管道在非开挖条件下的腐蚀检测难题，根据磁偶极子模型，考虑腐蚀缺陷磁荷分布，建立一种埋地集输管道腐蚀缺陷自漏磁场模型。通过数值模拟方法研究了腐蚀缺陷磁感应强度波形特征及不同离地高度、腐蚀缺陷尺寸对磁感应强度的影响。结果表明：腐蚀缺陷处B_x和B_z出现极值特征且方向相反，B_y出现过零点特征且峰值改变方向；离地高度与B_x和B_z的极值及B_y的峰值成反比；腐蚀缺陷尺寸与B_x和B_z的极值及B_y的峰值成正比。根据油田现场检测数据，选取14处开挖点验证了腐蚀缺陷磁感应强度分布特征，选取3处开挖点验证了离地高度及腐蚀缺陷尺寸与磁感应强度间的关系。     

热轧带钢表面缺陷自动判定系统及其应用

带钢表面缺陷形成机理复杂、发生频次高，对成品质量的影响大，是最重要、最难控制的质量指标之一。针对当前卷积神经网络模型存在系统消耗大、处理时间长、无有效特征输出，以及热轧带钢表面缺陷数据量庞大、伪缺陷众多，不能及时、准确地判断其表面缺陷的问题，基于卷积神经网络深度学习技术，开发了一种带钢表面缺陷自动判定系统。介绍了该系统中在线采集模块、多通道结合分析模块、典型特征提取模块、缺陷严重性细化分类模块、缺陷自动评审模块的功能，缺陷分类准确率约90%,可以实现热轧带钢表面缺陷的快速、准确分类及自动判定。