简介:摘要:随着工业化进程的加快,水体中重金属污染问题日益严重,传统的重金属检测方法如原子吸收光谱法和电感耦合等离子体质谱法虽然准确,但成本高、操作复杂。近年来,光谱分析技术因其操作简便、成本较低而受到重视。本研究围绕紫外-可见光谱法、红外光谱法、拉曼光谱法及原子荧光光谱法在水体重金属检测中的应用进行了深入探讨。通过与传统方法对比,验证了光谱分析方法在灵敏度、选择性及操作便利性方面的优势,并通过案例分析展示了其在实际水体监测中的应用效果。研究结果表明,光谱分析技术在快速监测水体中重金属污染方面具有显著优势,为未来的环境监测技术发展提供了新的方向。
简介:摘要:有机磷农药因其高效性和广泛使用,已成为农业生产中不可或缺的化学品。然而,其在水体中的残留问题引起了全球范围内的关注。本研究旨在探讨水体中有机磷农药的检测方法,并对其进行生态风险评估。通过采用高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)技术,实现了对水体样本中多种有机磷农药的高灵敏度检测。同时,结合生态风险评估模型,分析了有机磷农药在水体中的环境行为及其对生态系统的潜在影响。研究结果表明,有机磷农药在水体中的分布广泛,且部分区域存在较高的生态风险,提示了加强农药管理和减少农业面源污染的必要性。
简介:摘 要:随着智能电网的发展,对电力系统输电线路的即时监控与故障识别提出了更高要求。本研究首先评述大数据技术在数据采集、预处理及分析领域的进展与应用实例,随后梳理传统输电线路故障诊断的局限性,以及智能化识别方法的发展趋势。本文提出一种基于大数据技术的故障自动识别框架,通过对故障数据的特征分析,开发具有自适应性和高准确度的自动识别算法。通过对比实验,验证了所提算法在故障检测和分类中的有效性,为电力系统的故障预警与处理提供了新的技术途径。本研究不仅强化了大数据技术在电力系统中的应用,同时也为提高电网系统可靠性和智能化水平做出贡献。