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城市污泥土地利用对作物的重金属污染风险

中国给水排水 2012年第15期28卷 98-101页

作者：郑国砥陈同斌高定刘洪涛杨军徐汭祥杨苏才中国科学院地理科学与资源研究所环境修复中心北京100101

城市污泥中的重金属是否会在作物中富集是人们最为关心的问题之一。通过总结国内外大量的研究结果,发现短期施用城市污泥,作物中重金属含量都没有超出各国的食品质量和安全标准,没有发现超标现象。对于长期施用污泥对农产品中重金属含... 详细信息

城市污泥中的重金属是否会在作物中富集是人们最为关心的问题之一。通过总结国内外大量的研究结果,发现短期施用城市污泥,作物中重金属含量都没有超出各国的食品质量和安全标准,没有发现超标现象。对于长期施用污泥对农产品中重金属含量的影响,部分研究结果则显示长期大量施用城市污泥的农产品中出现重金属超标的现象。考虑到国外过去污泥中重金属的含量普遍偏高,相关研究的污泥施用量非常大[60～510 t/(hm2.a)],而现在中国城市污泥中重金属的含量普遍低于国外当年城市污泥中的重金属含量,因此国外过去的部分研究即长期施用污泥对作物重金属污染风险的结果不适用于中国现在的情形。

关键词：城市污泥重金属土地利用作物吸收

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复合污染土壤中水稻根际元素特性及效应研究

植物营养与肥料学报 2016年第3期22卷 719-728页

作者：邢轶兰杨俊兴郑国砥周小勇万小铭杨军徐汭祥邸利刘志彦陈桂珠曹柳卢一富甘肃农业大学资源与环境学院甘肃兰州730170 中国科学院地理科学与资源研究所环境修复中心北京100101 华南师范大学生命科学学院广东广州510631 中山大学环境科学与工程学院广东广州510275 济源市环境科学研究所河南济源459000

【目的】以广东大宝山重金属复合污染农田为生长介质,通过研究水稻不同部位生长量、金属含量、对金属的富集系数,及其与根际、非根际土金属含量、形态变化的相关关系,探讨根际效应可能对水稻体内金属积累转运以及生物量的影响。【方法... 详细信息

【目的】以广东大宝山重金属复合污染农田为生长介质,通过研究水稻不同部位生长量、金属含量、对金属的富集系数,及其与根际、非根际土金属含量、形态变化的相关关系,探讨根际效应可能对水稻体内金属积累转运以及生物量的影响。【方法】选取了广东大宝山稻田重金属复合污染(As、Pb、Fe、Cu、Zn)土壤及当地常见的20个水稻品种进行根际袋试验,即将根际袋内的土视为根际土,根际袋外的土视为非根际土,将供试水稻品种种植于根际袋土壤中60天后收获,测定水稻各部位的生长量、不同金属的含量,根际土和非根际土中各金属有效态的含量。【结果】Fe、Cu、Pb、Zn、As在根部的富集系数均大于其在茎叶的富集系数,各金属在茎叶和根部的富集能力排序分别为Zn>Cu>As≈Pb≈Fe和Fe>Zn>As>Cu>Pb。根际土和非根际土中各种金属有效态含量均为Fe>Cu>Pb>Zn>As。研究还发现,有效态Fe、Cu和Zn浓度对整株干重的影响显著,作用强弱顺序为Cu>Zn>Fe,对水稻生长影响作用显著的三种有效态金属Fe、Cu和Zn均为植物生长所必需的元素。供试土壤中有效态Cu浓度对水稻的生长所起的作用最强。根际土有效态Fe浓度对根系Fe的积累作用效果显著,有效态As浓度显著抑制了根系Fe的积累,且有效态As浓度的作用强于有效态Fe。【结论】根际土中有效态Fe对株高、根干重、茎叶干重和整株干重均起着抑制作用,有效态Cu对水稻生长起到了促进作用。根际土有效态As和非根际土有效态Zn对根部Fe的积累起到了抑制作用,根际土有效态Fe和非根际土有效态Cu则起到了促进作用。非根际土有效态Fe和有效态Zn对水稻根长的增加均起到了促进作用。

关键词：复合污染重金属水稻根际非根际

直射喷嘴结构对超低温氮气射流温度和速度的影响

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第7期55卷 2516-2526页

作者：何奇汭杨东安徽大学机械工程系安徽合肥230601

液氮冷却低温切削是实现钛合金等难加工材料的绿色、高质量加工的有效手段之一。为实现面向超低温氮气射流过程温-速控制的喷嘴结构优选,采用数值模拟结合实验研究的方法,探析锥直型喷嘴入口直径D、出口直径d、收缩角α0以及长径比l/d... 详细信息

液氮冷却低温切削是实现钛合金等难加工材料的绿色、高质量加工的有效手段之一。为实现面向超低温氮气射流过程温-速控制的喷嘴结构优选,采用数值模拟结合实验研究的方法,探析锥直型喷嘴入口直径D、出口直径d、收缩角α0以及长径比l/d对出口射流场温-速分布的影响规律。研究结果表明:存在一核心结构场使得场内射流速度和温度与喷嘴出口处的一致,而核心结构场外速度衰减幅值与温升幅值随出口直径d增加而减小。在实验条件下,当d从2.0 mm增至4.0 mm时,射流速度衰减幅值自386.3 m/s降至40.1 m/s,射流温升幅值自92.7 K降至41.1 K;射流速度核心区长度sn1和射流温度核心区长度sn2与d呈线性正相关,且sn1的变化率为sn2变化率的1.4倍;相较于l/d,d对出口轴心射流速度um的影响更显著。随着d从2.0 mm增至4.0 mm,um降低了74.9%;随着长径比l/d从1增至4,um增加了3.2%,表明减小喷嘴出口直径和增大长径比有利于提高锥直型出口射速。

关键词：超低温氮气射流直射喷嘴结构射流核心区长度轴心射流速度数值模拟

中国生活垃圾处理处置公众参与和社会监督法规现状研究

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环境科学与管理 2013年第8期38卷 26-28页

作者：刘洪涛余杰徐汭祥郑海霞中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 北京市环境保护科学研究院北京100037

随着中国城市化进程的加快,城市生活垃圾产生量逐年增加,生活垃圾处理处置压力也与日俱增,迫切需要建立针对处理处置的公众参与机制。本文分析了国内外环境保护公众参与相关法律制度现状以及中国生活垃圾公众参与的情况,参与积极性不强... 详细信息

随着中国城市化进程的加快,城市生活垃圾产生量逐年增加,生活垃圾处理处置压力也与日俱增,迫切需要建立针对处理处置的公众参与机制。本文分析了国内外环境保护公众参与相关法律制度现状以及中国生活垃圾公众参与的情况,参与积极性不强,参与渠道和方式有限,相关法律法规不健全,环境立法忽视公民的环境权和参与决策权。指出要在中国生活垃圾处理处置全过程中引入公众参与,并全面建立废弃物处理处置信息公开制度,并贯彻实施,必须明确环境权和采取信息公开的制度。

关键词：生活垃圾公众参与法规

利用HHO-LSTM-SVR模型预测TBM掘进参数

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铁道标准设计 2024年

作者：满轲曹子祥刘晓丽宋志飞刘汭琳清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点试验室北方工业大学土木工程学院

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)... 详细信息

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)。利用HHO-LSTM-SVR模型进行不同隧道围岩等级TBM掘进参数的预测，并选择哈里斯鹰优化算法优化的GRU模型和BP模型与HHO-LSTM-SVR模型进行预测误差对比分析，最后采用灰色关联度分析方法计算预测模型输入变量对输出变量的重要性。结果表明：隧道围岩等级越高，掘进参数的预测精度越高，Ⅱ级围岩各掘进参数平均相对误差绝对值为0.01，而Ⅳ级围岩为0.05；推力、转速和扭矩的预测精度相对较高，施工速度的预测精度最低；HHO-LSTM-SVR模型预测结果平均相对误差绝对值比各单一模型小57.68%，各单一模型预测性能相较于HHO-LSTM-SVR模型更低；TBM掘进不同等级的隧道围岩时岩机相互作用规律存在较大差异；利用改进最小二乘法集成组合2个单一模型可以有效提高模型预测准确度、泛化性和鲁棒性。

关键词： TBM 掘进参数隧道围岩等级岩机相互作用规律 HHO-LSTM-SVR模型

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二维碳基Janus薄膜的研究进展

高分子材料科学与工程 2024年第5期40卷 181-190页

作者：李汭文徐祖顺杨婷婷姚丽湖北大学材料科学与工程学院湖北省高分子材料重点实验室湖北武汉430062

以碳纳米管(CNTs)及石墨烯为代表的碳纳米材料具有卓越的物理、化学、电学和光学性质。其可控组装的二维碳基薄膜具有高比表面积、高透过率和良好柔性,广泛应用于柔性薄膜、微电子器件及储能领域。在此基础上引入高分子组分结合形成二... 详细信息

以碳纳米管(CNTs)及石墨烯为代表的碳纳米材料具有卓越的物理、化学、电学和光学性质。其可控组装的二维碳基薄膜具有高比表面积、高透过率和良好柔性,广泛应用于柔性薄膜、微电子器件及储能领域。在此基础上引入高分子组分结合形成二维碳基Janus薄膜,不仅维持了其导电导热性,还结合了高分子的刺激响应和调控特性,通过非对称特征,实现了物理和化学性质的协同,大幅拓宽了其应用领域。文中综述了二维碳基Janus薄膜的研究近况。首先从物理法和化学法两方面介绍了二维碳基Janus薄膜的制备方法及其优缺点,物理法包括界面成膜法、真空抽滤法和层层组装法等;化学法包含界面聚合及化学接枝等方法。然后总结了二维碳基Janus薄膜在传感、驱动、海水淡化、油水分离等多个领域的应用现状。最后讨论了二维碳基Janus膜的发展前景及面临的挑战。

关键词： Janus膜二维碳基薄膜传感器驱动器海水淡化油水分离

人民清廉感知如何影响其制度性政治参与行为：政府信任的中介效应

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重庆大学学报(社会科学版) 2024年

作者：李志陈汭刘敏重庆大学公共管理学院

公民有序政治参与是民主政治建设的重要环节，也是促进决策科学化、社会现代化的有效途径。党的二十大报告强调，要扩大人民有序政治参与。有序政治参与即制度化政治参与，在此背景下，探究影响人民制度化政治参与的因素及其作用路径具... 详细信息

公民有序政治参与是民主政治建设的重要环节，也是促进决策科学化、社会现代化的有效途径。党的二十大报告强调，要扩大人民有序政治参与。有序政治参与即制度化政治参与，在此背景下，探究影响人民制度化政治参与的因素及其作用路径具有尤为重要的意义。公民制度化政治参与会受到内外部因素的多重影响，清廉感知水平作为公民对政府作风形象的直接评价、政府信任程度作为政府公信力的体现与公民政治生活的心理基础，均可能对公众的政治参与行为产生影响。为此，本研究基于中国综合社会调查（CSS）数据，以计划行为理论为分析框架，试图探究清廉感知与制度化政治参与的内在影响机制，具体包括：清廉感知与政治参与作用路径；政府信任是否是路径中的一环；人民对于各级政府的信任是否存在差异、是否在路径中发挥有差异性的作用。通过运用SPSS及Process插件对数据进行分析检验，本研究得出以下主要结论：（1）清廉感知水平正向影响公民政治参与行为；（2）清廉感知水平正向影响政府信任水平；（3）政府信任水平正向影响公民政治参与行为（4）政府信任水平在清廉感知与政治参与的关系中起完全中介作用；（5）我国存在差序政府信任，自地方到中央，人民的信任水平依次升高；（6）在政府信任的完全中介作用中，起主要作用的是中央政府信任。据此，本研究进一步从拓宽制度化政治参与渠道、增进公众了解、宣扬反腐成效、加强政府形象塑造几个方面提出了有针对性的对策建议，以期完善参与的各个链条，进而提升公民对于反腐倡廉的实感，拉近政民距离，促进公民有序政治参与，进而推进我国新时代政治民主化进程建设。本研究从反腐与民主的两大宏观议题着手，从微观个体层面探究清廉感知、政府信任与政治参与的关系，在学理上，是一种新尝试，丰富了制度化政治参与的研究视角，完善了其路径建构；在实践上，是一个新的落脚点，为切合实际的科学决策与民主化政治建设提供了一定启示性建议；在现实意义上，对反腐与民主的宏观议题的内在逻辑构建有一定程度的借鉴意义，两者共同服务于我国社会主义民主政治的本质特征——人民当家作主。

关键词：清廉感知政府信任以人民为中心制度性政治参与差序政府信任计划行为理论

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基于深度学习的隧道衬砌病害的智能识别研究

基于深度学习的隧道衬砌病害的智能识别研究

作者：刘汭琳北方工业大学

学位级别：硕士

隧道衬砌裂缝作为隧道结构缺陷的早期指标,在运营维护中具有重要意义。然而,目前隧道病害样本数据稀缺,且目标检测模型存在计算量大且对小目标检测精度不高的不足,这些问题这限制了其在实际应用中的有效性。对此,本研究从目标分类和目... 详细信息

隧道衬砌裂缝作为隧道结构缺陷的早期指标,在运营维护中具有重要意义。然而,目前隧道病害样本数据稀缺,且目标检测模型存在计算量大且对小目标检测精度不高的不足,这些问题这限制了其在实际应用中的有效性。对此,本研究从目标分类和目标检测两个方面展开探索,提出对不同隧道病害进行分类,并针对衬砌裂缝这种小目标,提出了一种高精度轻量化的模型,并将其成功部署到边缘设备中进行硬件试验验证,验证其在实际应用中的效果。主要研究内容如下:(1)在目标分类阶段,依托Tensorflow深度学习框架建立ResNet模型,使用迁移学习作为一种模型优化,利用大型公开数据集Image Net对ResNet模型进行预训练,将预训练后模型的全连接层修改为适用于隧道病害的四种分类,利用Softmax函数,实现对隧道病害的智能识别。试验选取ResNet34和ResNet50两种网络结构,分别在有迁移学习和无迁移学习的基础上对样本数据集进行测试和训练,最后利用混淆矩阵等五类常用评价指标对四种网络的分类效果进行对比分析。研究结果显示:基于迁移学习的ResNet50对隧道裂隙和渗漏水识别准确率高达96.30%,相较于没有利用迁移学习方法的ResNet50准确率提高了5.94%。(2)在目标检测方面,研究提出了一种轻量级的目标检测器YOLOV5-lite,该方法基于迁移学习构建YOLOV5单阶段目标检测模型,并使用代替实现对YOLOV5损失函数的改进,实现模型收敛速度的优化。其次,通过通道剪枝算法大幅减少参数和计算的数量,并提出了一种新的知识蒸馏框架,在完成网络压缩的同时可以大幅弥补因修剪造成的精度损失。最后选用YOLOV3、Faster R-CNN等五种不同的模型的检测结果进行对比。试验结果表明:对比YOLOV3、Faster R-CNN,该研究提出的YOLOV5-lite模型大小分别减少了184.1MB、659.4MB,与此同时,FPS提高了6.69f/s、13.24f/s。相较于现有的隧道衬砌裂缝检测模型,本文所提出的方法不仅保证了模型精度,同时也减少了模型参数,降低了模型训练所需时间。(3)在模型部署阶段,将本文改进后的轻量化模型部署至移动端,选取树莓派作为移动边缘设备,搭载目标检测阶段轻量化处理后的模型对新采集的含有裂缝的隧道病害图像进行检测。经过在树莓派端的目标检测结果对比,验证了树莓派与YOLOV5模型可以相互适配以及轻量化后的模型展现了较好的检测效果。

关键词：隧道病害检测深度学习 ResNet YOLOV5 树莓派

基于改进RT-DETR的车门内拉手表面缺陷检测方法

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电子测量技术 2024年

作者：徐仟祥曾勇卢倩南玉龙盐城工学院机械工程学院

针对车门内拉手表面的缺陷目标小、多尺度、易反光等问题。首先，通过使用碗状光源和降低图像采集表面夹角的方法，解决内拉手表面图像采集时因表面弯曲和镜面反射导致的缺陷特征被覆盖问题。然后，针对传统的RT-DETR模型存在缺陷检测... 详细信息

针对车门内拉手表面的缺陷目标小、多尺度、易反光等问题。首先，通过使用碗状光源和降低图像采集表面夹角的方法，解决内拉手表面图像采集时因表面弯曲和镜面反射导致的缺陷特征被覆盖问题。然后，针对传统的RT-DETR模型存在缺陷检测精度差，速度慢等问题，提出一种改进的RT-DETR目标检测方法。该方法首先以RT-DETR为基础架构，在主干网络中采用并行的膨胀卷积与CA注意力机制并结合卷积重参数化的方式，以增加网络感受野和建立长距离的语义信息的同时提高网络推理速度。其次，通过添加额外的检测层来增加网络对小目标检测的特征提取能力。紧接着，在多尺度特征融合阶段使用了改进的BIFPN结构以提高模型信息交互的能力。最后，消融实验表明，相较于传统的基于RT-DETR的检测方法，本文提出的改进RT-DETR的检测方法，平均精度提升了6.5%，检测速度为传统模型的1.6倍，同时模型的参数量仅为原网络的76.5%。验证了本文所提方法的有效性。

关键词：车门内拉手缺陷检测 RT-DETR 膨胀卷积卷积重参数化 BIFPN