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关键词： 大豆分离蛋白   蓝莓花青素   pH值指示膜   巴氏杀菌乳   生物可降解  

摘要： 以大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)、聚乙烯醇(polyvinyl alcohol,PVA)和蓝莓花青素(blueberry anthocyanin,BA)为原料,通过流延法制备一种新型pH值智能指示膜(SPI/PVA-BA膜),用于监测巴氏杀菌乳的新鲜度。对不同BA添加量的指示膜进行微观结构、机械性能、含水率、水溶性、紫外线透过率、水蒸气透过率和pH值敏感性表征。结果表明,当BA添加量为12%时,指示膜的断裂伸长率最高(105.12%);BA添加量为8%时,拉伸强度达到最高值(11.58 MPa),且对pH值变化的颜色敏感性最佳。将含8%BA的指示膜应用于巴氏杀菌乳新鲜度监测中,发现72 h内((22±1)℃),随着pH值下降、酸度上升,杀菌乳变质,指示膜颜色随之改变,能够有效反映其新鲜度。此外,指示膜在土壤中经过10 d基本完全降解,显示其良好的生物降解性。因此,该智能包装膜不仅能够指示产品新鲜度,还可避免生物基塑料对环境的污染。

关键词： 空气污染   空气质量健康指数(AQHI)   日门诊就诊   暴露水平  

摘要： 目的基于乌鲁木齐市人口加权大气污染暴露水平(population-weighted exposure level,PWEL)与日门诊就诊人数构建可反映健康危害风险的空气健康指数(air quality health index,AQHI)。方法收集乌鲁木齐市2018—2023年逐日污染物暴露数据(CO、SO_(2)、NO_(2)、PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)-8 h)、空气质量指数(AQI)、同期气象数据(平均温度、平均气压、平均相对湿度、日平均风速)、常住人口分布栅格数据(1 km×1 km)及定点医疗机构日门诊就诊量数据。计算得到逐日PWEL并与日门诊就诊量构建类似泊松广义相加多污染物模型,利用暴露反应关系得到日AQHI,并对其进行验证。结果各污染物2018—2023年逐年PWEL浓度除SO_(2)与O_(3)-8 h外,与原始站点平均浓度相比均有增加。多污染物滞后模型结果显示,NO_(2)移动平均滞后效应lag01 d的影响最大,ER值为47.17%(95%CI:38.06%~56.28%)。PM_(2.5)单日滞后lag7 d产生的影响最大,ER值为2.25%(95%CI:0.26%~4.25%),PM_(10)、SO_(2)、O_(3)对日门诊就诊量的影响均无统计学意义。选择PM_(2.5)-lag7 d和NO_(2)-lag01 d构建AQHI,时序交叉验证结果显示平均绝对误差(MAE)的均数为5.18,均方根误差(RMSE)的均数为5.57。每日AQHI与AQI呈高度正相关(r=0.738,P<0.01),偏相关分析结果显示,AQHI与不同医疗机构类型日门诊就诊量均呈正相关(P<0.01)。结论基于PWEL构建的AQHI对空气污染物程度预报比AQI更为准确,可以反映健康效应。

关键词： 人工智能   环境监测   空气质量   水体污染   土壤质量   噪声污染  

摘要： 全球气候变暖、生态退化和污染频发使环境问题日趋严峻,而传统监测手段在精度、覆盖范围和时效性上存在不足,难以满足现代需求。为了提升环境监测能力,应推动人工智能技术的深度融合。本文探讨了人工智能在空气质量、水体污染、土壤质量及噪声污染等领域的应用,在分析当前技术瓶颈的基础上提出了优化监测点布局、多源数据融合、设备维护与数据安全保障等应对策略,这对于改善环境治理水平、优化生态保护工作具有重要的现实意义。

关键词： 玉米酒糟菌群   化学需氧量   宏基因组技术  

摘要： 研究采用玉米酒糟菌群富集培养处理生活污水并进行宏基因组分析,结果表明,玉米酒糟菌群处理生活污水24h时COD去除率达75%,为最佳水力停留时间;宏基因组分析显示处理后污水中优势菌门为变形菌门,拟杆菌门与厚壁菌门,为污水处理提供了新的微生物资源。

关键词： 化工企业   职业卫生   噪声与有害气体   风险评估   防护对策  

摘要： 化工企业生产过程中噪声与有害气体的产生对员工健康构成了严重威胁,同时也影响了企业的安全生产与社会形象。本文通过分析化工企业噪声源及有害气体的种类与特性,构建了职业卫生风险评估方法,包括噪声与有害气体的单独评估和综合风险模型的设计。在此基础上,探讨了噪声控制和有害气体防护的技术措施,并提出基于监测数据的优化策略,以期为化工企业的职业卫生管理提供参考,助力职业健康与安全发展。

关键词： 扩展目标跟踪   随机矩阵   高斯-学生t混合分布   变分贝叶斯方法  

摘要： 针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。

关键词： 大数据   人工智能   生态环境治理   水质监测   深度数据分析  

摘要： 大数据和人工智能技术的飞速发展,为生态环境监测与治理带来了全新的解决方案。以水质治理为例,通过大数据收集并分析与水质相关的多维度信息,结合人工智能深度学习技术进行模型构建与预测。结果 显示,该方案能高效检测并预测水质变化趋势,显著提高了环境治理的准确性与时效性。此外,它还能对废水排放、水源保护等关键问题进行深度数据分析,为相关政策制定提供科学依据。实证研究表明,大数据与人工智能在水质治理中展现出极高的实用价值及广泛的应用前景。这种技术与策略的结合,不仅适用于水质治理,还可拓展至整个生态环境管理领域,推动实现环境的可持续治理。

关键词： 噪声   内镜下黏膜下剥离术   全身麻醉   术后恢复质量   术后疼痛  

摘要： 目的探讨降噪耳机隔离术中噪声对食管胃病变内镜下黏膜下剥离术后早期恢复质量的影响。方法该研究为前瞻性平行随机对照临床研究,选择2023年8月至2024年2月于气管插管全身麻醉下行择期食管或胃病变内镜下黏膜下剥离术的患者,年龄≥18岁,性别不限,ASAⅠ-Ⅳ级,采用随机数字表法分为观察组与对照组,观察组在全身麻醉下手术中使用降噪耳机来降低噪声强度,对照组不进行噪声隔离,记录术中平均噪声强度和噪声强度≥70 dB的术中时间比例。观察并比较的主要结局指标是15项恢复质量评分量表(QoR-15)测量的术后24 h恢复质量,次要结局指标包括:术后48 h的QoR-15评分;术后拔管即刻、离开复苏室时、术后24 h、48 h视觉模拟疼痛评分表(VAS)测量的静息和运动诱发疼痛评分,术中与术后48 h内镇痛药物消耗量;术后48 h采用匹兹堡睡眠指数(PSQI)量表评估的睡眠质量评分。结果与对照组比较,观察组术后24 h的QoR-15评分显著升高[(123.43±5.92)vs.(119.75±6.62),t=3.211,P=0.002]。观察组术后拔管即刻静息VAS评分[1(0,3)vs.2(2,3),Z=-3.755,P<0.001]与运动VAS评分[2(1,3)vs.3(2,3),Z=-2.959,P=0.002]均显著低于对照组,离开复苏室时、术后24 h、48 h的静息和运动VAS评分两组差异无统计学意义(P>0.05)。与对照组比较,观察组术中芬太尼用量显著降低[(0.23±0.05)vs.(0.27±0.06),t=3.515,P=0.01],术中瑞芬太尼用量及术后48 h内氟比洛芬酯补救镇痛次数差异无统计学意义(P>0.05)。同时,观察组术后PSQI评分较对照组显著降低[(5.40±2.57)vs.(6.63±3.23),t=2.313,P=0.022]。结论在全身麻醉食管胃病变内镜下黏膜下剥离术中,应用降噪耳机进行术中噪声隔离是一种安全有效的提高术后恢复质量、缓解术后疼痛和降低镇痛药物总消耗量的策略。

关键词： 图像比色   甲醛检测   RBG模型   快速检测   比色应用程序  

摘要： 本文聚焦于图像比色法在甲醛卫生检验中的应用探索,通过研究采用智能手机作为数码设备拍摄甲醛显色溶液,并基于RGB模型对图像进行精细处理,实现了对甲醛的准确定量或定性检测。通过影响因素的深入分析,研究中成功建立了适用于环保领域的数字图像比色方法,并自主开发比色分析应用程序colorpicker优化图像颜色参数,通过线性回归、多项式回归等方法拟合标准曲线,进一步提高了检测精度,具有操作简便、耗时短、经济便携等优势。本研究为甲醛等环境污染物的快速检测提供了新思路,可广泛推广至不同规模的实验室,并适用于职业教育中的化学实验课程和化学品检验检测实训。

关键词： 聚甲醛   行业发展   分析   建议  

摘要： 聚甲醛是力学性能最接近金属材料的一种工程塑料。对国内外聚甲醛行业的市场供需、消费结构、国内进出口状况进行了分析,在此基础上对聚甲醛行业及其发展趋势进行了分析和预测,并提出发展建议。