气相色谱指纹法在海上油污染源鉴别中的应用   总被引：4，自引：0，他引：4  

陈伟琪  张珞平 《海洋科学》2003,27(7):67-70

通过一个具体案例,探讨了气相色谱指纹法在海上油污染源鉴别中的应用。该鉴别方法基于样品的正构烷烃气相色谱指纹分析,选择既能表征油种固有特性,又受风化影响较小的正十七烷(n-C17)、正十八烷(n-C18)、姥鲛烷(phy)、植烷(phy)和正二十烷(n-C20)等特征烷烃作为判据,可信度大,而且整个操作流程短(一般不超过半天),较简便易行。  相似文献   

大港油田板深22井油气地球化学异常特征     

姚锦其  王国华  付瑞忠 《矿产与地质》2003,17(4):540-544

根据板深22井中不同地球化学指标的背景含量和异常特征，重点探索和总结了不同油气层的化探指纹指标，并根据地表指纹指标的异常组合、配套关系及异常特征，对油气层的埋深进行了初步预测，为今后该地区地表开展预测油气藏埋深的工作提供了一定的地球化学依据。  相似文献   

黑龙江省砂金指纹（化学成分）特征   总被引：5，自引：0，他引：5  

吴尚全  王春宏 《黄金地质》1997,3(3):1-7

对黑龙江省８４个砂金，７个岩金样品的化学成分进行了研究。通过Ｒ型聚类分析、探讨了不同元素之间相关性及其地质意义。通过Ｑ型聚类分析将所有样品进行分类，探讨了砂金样品与已知岩金样品之间的成因联系，并对砂金的可能原生金源的剥蚀程度进行了估计。  相似文献   

利用两种指纹因子判别小流域泥沙来源   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

陈方鑫  张含玉  方怒放  史志华 《水科学进展》2016,27(6):867-875

为精确识别黄土高原丘陵沟壑区典型小流域泥沙来源,分析了流域内“源-汇”地区土壤的理化性质及生物标志物（正构烷烃）作为潜在指纹识别因子,并建立了复合指纹模型。结果显示:单独的土壤理化指纹及正构烷烃均不能有效识别泥沙来源;土壤理化指纹和正构烷烃分别在林地、农地及沟道的辨别上显示出其局限性。多元化的复合指纹（碳优势指数CPI、Ca、TP、C₂₀、C₂₉、Fe）则能辨别90.5%的泥沙来源。模型结果显示沟道是该流域泥沙的主要来源,占60.8%,其次为农地占20.7%,林地占11.3%,草地占7.2%。研究表明,结合生物标志物的复合指纹法能更精确地反映泥沙来源,适用于各泥沙源头的地质条件差异较小的流域,对黄土高原小流域水土流失治理具有指导意义。  相似文献   

柴油的中重度风化鉴别指标研究     

贺世杰  王传远  于洪军  徐兴永 《海洋科学》2014,38(1):27-32

以柴油为研究对象,采用溢油风化模拟实验,从分子级水平揭示中长期风化作用对溢油组成的影响。利用相对偏差和重复性限法进行评价和筛选,研究表明,柴油在较短时间(10 d)内,phytane/n-C18和pristine/phytane特征比率可较好地作为油品鉴别的依据;在10~30 d的风化期间,pristine/phytane仍可作为油品鉴别的依据;较长期的风化过程后,上述三个正构烷烃特征比率对于油品鉴别已不再具备意义。所选多环芳烃诊断比值指标中,除MNR、MP/P外,其他参数(MPI-1,MPI-2,Rc,MPDF1,MPDF2,MNR)相对标准偏差在1.10%~5.40%,可较好地用于重度风化溢油源鉴定。  相似文献   

短期风化对混合溢油组成的影响     

贺世杰  王传远  韩彬  于洪军  周涛 《海洋科学》2014,38(12):69-77

对两种原油进行混合配比实验,将混合后油样置于人工气候箱进行风化模拟实验,采用气相色谱质谱联用仪(GC-MS)检测风化样品中的生物标志化合物,短期风化作用对混合溢油的油指纹、生物标志化合物诊断指标等的影响。结果表明,混合溢油的正构烷烃总质量变化与单一原油油品的变化规律相近,即前期风化较快,质量减损较多,而后期风化趋缓,不同混合比例的溢油表现差异不明显。常用于短期风化的诊断比值对各混合油样的风化具有指示意义,但难以定性鉴别油品是否发生混合。重复性限法检验只能判定短期风化过程前后的油样为同一油源,而难以反映油样是否为混合油源的特征,各诊断比值的RSD%值较大可能是混合溢油的一个表现。  相似文献   

基于Wi-Fi和Android平台的室内定位技术研究     

徐元坤 《测绘信息与工程》2014,(5):21-24

由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。  相似文献   

一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法     

朱顺涛  卢先领  于丹石 《测绘通报》2018,(2):11-15,20

针对传统指纹定位算法采集带标签训练数据成本高的问题,本文提出了一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法。首先以流形假设为依据,利用批量输入的带标签数据与无标签数据之间的相似度构建图拉普拉斯算子;然后与极限学习机算法相结合,通过随机特征映射建立隐含层;最后在流形正则化框架下,求解隐含层和输出层之间的权值矩阵,从而建立位置估计模型。仿真结果表明,与INN、SVR、ELM 3种算法相比,该算法的训练和测试时间相对较短,且在带标签训练数据稀疏的前提下仍能保持较高的准确率与稳定性。  相似文献   

自动推算室内接入点坐标算法   总被引：2，自引：1，他引：1  

郑加柱  高业何敏 《测绘通报》2018,(2):21-24,29

随着基于位置服务的应用与发展,室外和室内定位技术都得到了飞速发展。特别是在WiFi定位技术的不断完善下,室内定位技术有了广泛的应用,但是,WiFi定位技术的两种定位方式均需预先知道室内网络接入点的精确坐标,这一要求无法满足一些紧急情况下的定位需求。因此,本文提出了一种基于M估计的自动推算室内接入点坐标算法。该算法借助在室内外交界处同时获取卫星定位信息和WiFi信号的RSSI信息,巧用分段RSSI测距算法提高长距离RSSI测距精度,结合残差绝对和最小的M估计改进距离交会定位算法,最终推算出室内接入点的三维坐标,实现自动化推算过程。试验结果表明：该方法的定位精度比常规距离交会最小二乘算法提高了50%,能够快速实时较精确地推算室内接入点的坐标,进一步完善了WiFi定位技术。  相似文献   

WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈国良  张言哲  汪云甲  孟晓林 《测绘学报》2015,44(12):1314-1321

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。  相似文献