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52.
我国锂钾主要矿产资源大多分布在西部偏远地区,其勘查找矿或综合利用迫切需要现场快速分析技术的支持。本文介绍了自行开发的便携式Li-K分析仪的主要性能及其在锂辉石中锂的分析应用。Li-K分析仪是一种基于大气压的液体阴极辉光放电光谱仪,以待测液体为放电阴极,实现样品中Li、K等元素的原子化和激发。该仪器以光纤传导CCD光谱仪作为检测器,其波长范围为345~1015 nm,分辨率3 nm;以Li 670.78 nm和K 769.90 nm分析谱线,在最佳仪器工作条件下测定Li、K的精密度(RSD,n=14)均低于2%,检出限为0.03 μg/mL,检测范围0.1~10 μg/mL。研究表明,不同酸度和酸的类型对谱线强度影响较大,且存在显著的样品基体效应,标准曲线法分析锂辉石中Li的结果偏差高达267%;而标准加入法可克服基体效应的影响,获得与ICP-OES一致性较好的分析结果,为现场开展固体样品中Li的测定奠定了基础。 相似文献
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对超高层建筑塔体进行周日摆动监测,为施工投点纠偏和选择合适投点时机提供科学依据,是施工控制网竖向传递的核心问题。文中针对现有方法在自动化采集及实时表达方面的不足,基于自适应阈值激光光斑中心定位方法,自主研发基于CCD的塔体摆动监测系统,并采用倾斜仪方法与之做同步比较研究。两种方法在广州市东塔施工第三方监测中互为检核验证,具有借鉴意义。 相似文献
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55.
浙江南麂岛海域是我国近岸贝类的重点养殖区,近年来一直遭受脂溶性贝类毒素(lipophilic shellfish toxins,LSTs)的污染,威胁着人类健康。为了建立有效的食品安全预警方法,本研究利用固相吸附毒素跟踪技术(solid phase adsorption toxin tracking,SPATT)在该海域进行了为期一年的野外监测和LSTs毒素分析。结果表明:7种LSTs毒素在SPATT(DIAION?HP20)中被检出,分别是大田软海绵酸(okadaic acid,OA)、鳍藻毒素-1(dinophysistoxin-1,DTX-1)、虾夷扇贝毒素(yessotoxin,YTX)及其衍生物homo YTX、扇贝毒素-2(pectenotoxin-2,PTX-2)及其衍生物7-epi-PTX2sa和环亚胺毒素(gymnodimine,GYM);有8种毒素在厚壳贻贝(Mytilus galloprovincialis)中被检出,分别是OA、DTX1、homo YTX、PTX2、7-epi-PTX2sa、GYM、原多甲藻酸贝类毒素-3(azaspiracid-3,AZA-3)和虾夷扇贝毒素衍生物45-OH-homo YTX。整体而言,SPATT(HP20)中吸附的毒素种类与贝肉中监测出的毒素种类大体上一致,且两者间OA、DTX1和PTX2的浓度在时间上具有较好的相关性,可见SPATT(HP20)对这些LSTs毒素具有较高的灵敏度,有望作为水体中LSTs毒素的预警监测材料。南麂岛海域LSTs分布特征明显,夏季最高,其次是春秋季,冬季最低,其中2014年夏季贝肉中OA毒素含量高达77.19ng/g贝肉,超出国家限量标准(45ng/g贝肉)比例达11.76%,为浙江南麂海域贻贝的食用安全带来隐患。 相似文献
56.
《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对空间中运动目标的六自由度测量,在研制的新型光笔基础上提出了一种六自由度测量方法。该方法既可以对目标进行六自由度测量,也可以进行单点测量。测量前,只要将光笔安装于被测目标上,利用激光跟踪仪技术和视觉测量技术分别获取光笔的位置和姿态;再将其位置与姿态融合于激光跟踪仪坐标系下的目标六自由度测量值。文中描述了六自由度测量系统的基本原理,并推导了测量系统中涉及到的关键算法。实验结果表明,该方法六自由度测量精度达到国外同类产品水平,基本满足高精度六自由度测量的需要。 相似文献
57.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。 相似文献
58.
在用EKF算法消除微弱GPS卫星信号中的噪声,并估计出多径幅度与码相位时延的码跟踪环中,由于各种误差的存在,从而降低了环路的跟踪性能。针对这一问题,该文在EKF算法的基础上提出了一种LSEKF算法,该LSEKF算法用最小二乘估计的原理对EKF算法所用的采样观测点进行修正,构造出一组无偏、均方误差和最小与空间分布确定的新型采样观测点,用来进行后续的滤波估计。仿真结果表明,相比EKF算法,LSEKF算法拥有更高的伪码跟踪精度,而且收敛速度更快,跟踪门限也更低。 相似文献
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60.