垃圾股火焰范文

垃圾股火焰范文第1篇

[摘 要] 根据多年工作经验，结合国内同行相关研究，阐述钢结构变形的主要种类，介绍焊接变形的火焰矫正施工方法。

[关键词] 火焰矫正 焊接变形 施工方法

1 问题的提出

目前，钢结构已在厂房建筑中得到广泛的应用。而钢结构厂房的主要构件是焊接H型钢柱、梁、撑。这些构件在制作过程中都存在焊接变形问题，如果焊接变形不予以矫正，则不仅影响结构整体安装，还会降低工程的安全可靠性。

焊接钢结构产生的变形超过技术设计允许变形范围，应设法进行矫正，使其達到符合产品质量要求。实践证明，多数变形的构件是可以矫正的。矫正的方法都是设法造成新的变形来达到抵消已经发生的变形。

在生产过程中普遍应用的矫正方法，主要有机械矫正、火焰矫正和综合矫正。但火焰矫正是一门较难操作的工作，方法掌握、温度控制不当还会造成构件新的更大变形。因此，火焰矫正要有丰富的实践经验。本文对钢结构焊接变形的种类、矫正方法作了一个粗略的分析。

2 钢结构焊接变形的种类与火焰矫正

钢结构的主要构件是焊接H型钢柱、梁、撑。焊接变形经常采用以下三种火焰矫正方法：（1）线状加热法；(2)点状加热法；（3）三角形加热法。下面介绍解决不同部位的施工方法。

以下为火焰矫正时的加热温度（材质为低碳钢）

低温矫正 500度～600度 冷却方式：水

中温矫正 600度～700度 冷却方式：空气和水

高温矫正 700度～800度 冷却方式：空气

注意事项：火焰矫正时加热温度不宜过高，过高会引起金属变脆、影响冲击韧性。16Mn在高温矫正时不可用水冷却，包括厚度或淬硬倾向较大的钢材。

2.1翼缘板的角变形

矫正H型钢柱、梁、撑角变形。在翼缘板上面（对准焊缝外）纵向线状加热（加热温度控制在650度以下），注意加热范围不超过两焊脚所控制的范围，所以不用水冷却。线状加热时要注意：（1）不应在同一位置反复加热；（2）加热过程中不要进行浇水。这两点是火焰矫正一般原则。

2.2柱、梁、撑的上拱与下挠及弯曲

一、在翼缘板上，对着纵长焊缝，由中间向两端作线状加热，即可矫正弯曲变形。为避免产生弯曲和扭曲变形，两条加热带要同步进行。可采取低温矫正或中温矫正法。这种方法有利于减少焊接内应力，但这种方法在纵向收缩的同时有较大的横向收缩，较难掌握。

二、翼缘板上作线状加热，在腹板上作三角形加热。用这种方法矫正柱、梁、撑的弯曲变形，效果显著，横向线状加热宽度一般取20—90mm，板厚小时，加热宽度要窄一些，加热过程应由宽度中间向两边扩展。线状加热最好由两人同时操作进行，再分别加热三角形三角形的宽度不应超过板厚的2倍，三角形的底与对应的翼板上线状加热宽度相等。加热三角形从顶部开始，然后从中心向两侧扩展，一层层加热直到三角形的底为止。加热腹板时温度不能太高，否则造成凹陷变形，很难修复。

注：以上三角形加热方法同样适用于构件的旁弯矫正，加热时应采用中温矫正，浇水要少。

2.3柱、梁、撑腹板的波浪变形

矫正波浪变形首先要找出凸起的波峰，用圆点加热法配合手锤矫正。加热圆点的直径一般为50～90mm，当钢板厚度或波浪形面积较大时直径也应放大，可按d＝（4δ＋10）mm（d为加热点直径；δ为板厚）计算得出值加热。烤嘴从波峰起作螺旋形移动，采用中温矫正。当温度达到600～700度时，将手锤放在加热区边缘处，再用大锤击手锤，使加热区金属受挤压，冷却收缩后被拉平。矫正时应避免产生过大的收缩应力。矫完一个圆点后再进行加热第二个波峰点，方法同上。为加快冷却速度，可对Q235钢材进行加水冷却。这种矫正方法属于点状加热法，加热点的分布可呈梅花形或链式密点形。注意温度不要超过750度。

3 结语

火焰矫正引起的应力与焊接内应力一样都是内应力。不恰当的矫正产生的内应力与焊接内应力和负载应力迭加，会使柱、梁、撑的纵应力超过允许应力，从而导致承载安全系数的降低。因此在钢结构制造中一定要慎重，尽量采用合理的工艺措施以减少变形，矫正时尽量可能采用机械矫正。当不得不采用火焰矫正时应注意以下几点：

1) 烤火位置不得在主梁最大应力截面附近；

2) 矫正处烤火面积在一个截面上不得过大，要多选几个截面；

3) 宜用点状加热方式，以改善加热区的应力状态；

4)加热温度最好不超过700度。

垃圾股火焰范文第2篇

1 基于动态的火焰目标区域检测

运动目标检测就是对包含运动信息的图像序列运用数字信号处理技术进行适当的处理, 从而去除静止的背景, 检测出运动的目标及其携带的运动信息, 并对这些运动信息进行整合, 得到关键参数。

火焰燃烧体现在图像中是运动物体, 分析图像前景和背景, 作为火焰检测的基础。背景减除法, 就是找到一个背景模型, 然后利用当前帧与背景减除法, 从而提取出运动目标。帧间差分法, 利用相邻帧作减法, 从而获得运动目标。

由于火灾发生危害大, 因此对运动火焰目标的检测要实时准确。另外, 本文研究的是基于视频的室内火灾火焰的识别研究, 所以在这采用的是背景减除法对运动火焰目标的检测。它是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术, 传统的实现背景减除方法分为三部分:首先, 为背景中每个像素进行统计建模;其次, 将当前图像和背景模型进行比较, 计算出在一定阈值限制下当前图像中出现的偏离背景模型值较大的那些像素, 据此, 再对图像进行二值化处理, 从而得到前景像素集合;此外, 模型还要进行周期性的背景更新以适应动态场景变化。

背景减除法表述如下:d (i, j, k) =|I (i, j, t) -B (i, j, t) |

D (i, j, k) =1, 如果d (i, j, k) >Th, 否则D (i, j, k) =0其中d (I, j, k) 表示差值图像, I (i, j, k) 表示当前视频图像, B (I, j, k) 表示背景图像, D (i, j, k) 表示目标运动图像, Th是二值化时的阈值。

2 基于颜色特征的火焰目标检测

由于火焰有其重要的区别于其它事物的重要特征即颜色特征, 本文考虑的是利用火焰的颜色特征过滤掉经运动检测所提取运动目标中不具有火焰颜色的运动目标, 以便更好地识别火焰。

2.1 基于颜色特征的分割原理

在实际应用中, 可对彩色图像的各个分量进行适当的组合转化成灰度图像, 然后再对灰度图像进行阈值分割, 整个过程主要分为4个步骤。

(1) 对获取的RGB模型表示的彩色火焰图像转化为用HIS模型来表示的图像信息。

(2) 利用HIS模型中的S参数来区分火焰图像的高饱和区和低饱和区。

(3) 对用S参数分割后的火焰图像再利用H参数来对高饱和区进行分割, 由于在高饱和彩色区S值大, H值量细化, 可采用色调H的阈值进行分割。

(4) 另外利用I参数对低饱和区进行分割, 在低饱和区H值量粗化, 无法直接用于分割, 但由于比较接近灰度区域, 因而可采用I来进行分割。

2.2 二维最大熵阈值分割

针对传统的图像分割方法仅仅考虑了像素点的灰度信息, 没有考虑像素点的空间信息, 在图像信噪比降低时分割不是太理想。由此引入了二维最大熵分割方法。

图像可看作一个二维灰度函数, 其中包含NN个像素点, G={1, 2, ..., L}为灰度取值范围。二维阈值化方法同时考虑像素的灰度值及其邻域平均灰度值。定义映射f:NxNC, 则位于坐标 (x, y) 像素的灰度值为f (x, y) 。定义像素 (x, y) 处的nn邻域平均灰度值为:

其中nN, n一般取奇数。

对于一幅图像, 如以灰度、邻域平均灰度数据对[f (x, y) , g (x, y) ]来表示图像, 以hi, j表示相应灰度一邻域平均灰度对出现的频数, 0hi, jN2, 则可定义相应的联合概率密度:pi, j=hi, j/n2 i, j=1, , 2

且i∑L=1j∑L=1pi, j=1。

在二维灰度直方图上共有L2个点, 每一点的函数值即为hi, j, 若图像的分割阈值矢量为 (S, T) , S, T∈G, 则直方图被分成4块, 在目标和背景处, 像素的灰度值和邻域平均灰度值接近, 在目标和背景的分界邻域, 像素的灰度值与邻域平均灰度值差异较大;因此目标和背景中的像素将出现在对角线周围, 故方块A和B包含了目标类和背景类的分布;远离对角线的方块C和D, 对应边缘和噪声二维熵阈值化就是选择阈值 (S, T) , 使目标类和背景类的后验熵为最大。因此, 定义离散二维熵为:

则目标类和背景类的熵分别为:

熵的判别函数定义为:ϕ (S, T) =Hobj (S, T) +Hbgd H (S, T) 取使ϕ (S, T) 最大的 (S, T) 就是所求的分割阈值 (图1、图2、图3) 。

将经过图像转换后得到的HSI图像进行阈值分割, 采用二维最大熵图像分割方法, 本文提出的方法具有一定的稳定性和准确性。受噪声影响较小, 得到的分割图像更加准确且边缘部分比较清晰, 效果较好有利于火灾火焰的进一步识别和判断。

3 运动目标检测与颜色检测结合

由于火焰具有动态的特性, 本文提出了把运动目标检测应用于火焰检测的思想, 把火焰看作一种运动物体, 对其进行火焰目标区域检测。另外受其它运动光源的干扰, 本文提出利用火焰的视觉特征分析提取出火焰目标。首先从视频中检测出运动区域, 然后根据火焰颜色从运动区域中提取出具有火焰颜色的运动区域。这样就排除了许多具有火焰颜色静止物体的干扰, 从而对该物体进一步判断是否为火焰。

摘要：基于火焰燃烧具有动态特性和具有一定的颜色特征, 本文针对火焰具有的这两种特性提出了基于火焰动态和颜色特征相结合的检测方法。

关键词：目标检测,动态,颜色特征,阈值分割

参考文献

垃圾股火焰范文第3篇

校园安全一直是我们关注的重点, 而同时校园监控又是我们保障校园安全的重要手段, 随着信息技术的迅猛发展, 将先进的计算机技术、网络技术运用到校园监控中, 是我们研究的热点。因此, 采用先进的计算机技术来进行智能监控安全预警, 研究专门针对高校的监控系统, 形成完整地监控管理服务平台, 具有重要的研究意义。

在国外, 第一代监控集成管理平台产品出现在20世纪中后期, 代表是大型计算机的集中式监控集成管理平台;第二代出现在八十年代, 典型代表是微软的Project;第三代出现在20世界末, 主要是以项目控制论、项目协同学和互联网电子政务思想为基础。在国内, 对于校园监控的研究各个大学研究侧重点不同, 同济大学提出了可持续发展理念, 侧重于校园节约研究。福州大学在2011年与电信运营商合作, 指出在5年合作期间, 福州大学将进行基础设施建设、教育网及校内网络互联建设、建设、一卡通建设、校园数字安防管理平台建设等项目。

二、火焰检测

本文在研究校园安全和监控的结合中, 重点研究校园中的火灾预警。而火灾预警又离不开火焰检测。在主流的研究当中, 火焰检测并不难, 难点在于火焰特征的选择与提取。如何提升我们预警的准确度和效率, 就要攻克这一难点。一般情况下, 火焰的特征被分为静态和动态两类, 但检测阶段不会单独使用静态或动态特征, 而是使用多特征融合的方式进行最后判决。

火焰检测的关键是特征提取。静态特征包括火焰的颜色、纹理和形状等特征。火焰动态特征, 常见的有帧间相关性、面积变化率、火焰闪动频率及形状变化特征等。火焰区分于一般运动物体和光照的一个显著特征就是燃烧过程中火焰闪烁的特性。通过阅读大量文献我们发现, 虽然静态和动态特征都可以反应火焰特性, 但是火焰的动态特征可以反应更多火焰信息, 其可分性相较于其他物体更好。

本文利用OpenCV来进行火焰检测, 主要通过颜色来进行判断火焰, 当然火焰的特征很多, 第一包括火焰形状, 由于火焰内部和边缘都具有较为丰富的高频信息, 所以待检测火焰区块内部像素点的空间梯度较高。第二包括火焰闪烁特点, 火焰在燃烧过程中不仅形状随时间不断变化, 亮度也随时间明暗不定。针对火焰的闪烁特征, 在时域上分析火焰像素的亮度变化及闪烁效果。

三、需求分析

本文从实际调研出发, 系统需要实现以下功能需求, 见表1。

四、系统软硬件设计

(一) 硬件结构

本文设计的系统包含硬件和软件设计。硬件设计不是本文研究的重点, 在这里仅对系统的硬件结构做简单介绍。整个硬件结构是和软件系统相对应的, 对于前端, 我们对应的硬件有监控探头、网络硬盘、交换机、路由器等;对于后台监控中心, 我们需要架设服务器, 提供相应的运算、处理、存储等服务, 而我们的监控软件, 就安装在中心服务器上。同时还要提供存储服务, 存储我们相应的录像备份等, 需要相应的存储服务器。

(二) 软件设计

1. 录像管理模块

录像管理模块可以对录像进行各种增删改查操作, 修改录像名称、备注等基本信息, 并记录下录像每次操作的日志信息。用户可以通过本平台对录像进行操作, 通过与数据库的各种对话, 对录像进行处理。同时为了保障数据的安全, 要保存和备份一定时间内的监控录像, 以备查看。视频播放窗口的设计与实现界面, 包括视频窗口部分和云台控制面板。双击图像窗口, 实现窗口的全屏化, 拖动鼠标可以控制摄像头任意方向转动查看图像。

2. 火焰检测模块

火焰检测的流程是:首先启动系统, 定期截取监控视频的画面, 之后进行前景检测, 此部分包括对颜色特征和运动特征的综合运用, 判断图片前后是否有明显变化, 获得疑似火焰的分块区域, 若无疑似火焰区域则进行下一帧的检测, 若存在疑似火焰区域, 进行特征提取, 检测其绿色分量, 判断是否有火焰, 如果有则报警并录像。

五、总结

本文针对校园安全, 采用了目前主流的火焰检测技术, 分析了系统具体模块的数据流程, 本文较好的完成了监控预警平台的设计, 对于推动智慧校园建设具有重要的价值。

摘要：本文基于火焰检测技术, 设计和研究了校园监控预警平台, 本文重点分析了监控系统的数据流程, 建立了学校监控预警平台, 本平台通过监控预警平台自动对监控中的火灾异常事故进行分析, 智能预警可能的危险事件, 对提升校园安全具有重要价值。

关键词：视频监控,火焰检测,预警

参考文献

[1] 李杰.智能视频监控系统的研究和应用[D].北京:北京邮电大学, 2012.

[2] 王燕梅.某智能校园安防系统的工程设计与实现[D].厦门:华侨大学, 2015.

[3] 戴静.火焰图像快速检测方法研究及应用[D].绵阳:西南科技大学, 2017.

[4] 耿庆田, 于繁华, 赵宏伟, 王闯.基于颜色特征的火焰检测新算法[J].吉林大学学报 (工学版) , 2014, 44 (6) :1787-1792.

[5] 许宏科, 房建武, 文常保.基于亮度与火焰区域边缘颜色分布的火焰检测[J].计算机应用研究, 2010, 27 (9) :3581-3584.

[6] 阳婷.基于视频监控的火灾探测系统的研究与实现[D].上海:东华大学, 2016.

垃圾股火焰范文第4篇

1 实验部分

1.1 仪器和试剂

TAS一990原子吸收分光光度计, 碲空心阴极灯, 日本岛津精密电子天平。碲标准溶液ρ (Te) =1.00mg/m L准确称取1.0000g金属碲 (99.99%) 于250m L烧杯中, 加入30m L盐酸和1m L硝酸, 于低温电热板上加热溶解, 完全溶解后移入1000m L容量瓶中, 用水稀释至刻度, 摇匀备用。碲的工作溶液:准确移取25.00m L1mg/m L碲标准溶液于250m L的容量瓶, 用5%的硝酸溶液定容, 摇匀。此溶液1m L含有100μg碲。酒石酸 (200g/L) ;硝酸;盐酸;王水。

1.2 实验方法

准确称取0.2000g一0.4000g样品于200m L烧杯中, 加少量水润湿, 加20m LHNO3, 在低温电热板上加热溶解, 蒸至10m L, 加20%酒石酸15 m L, 继续加热溶解并蒸至10m L, 加5 m L HCl继续加热至样品溶解完全, 蒸至10 m L, 用水清洗杯壁, 加热煮沸, 冷却至室温, 移入100m L容量瓶中, 用水稀释至刻度, 摇匀, 澄清。按选定的仪器条件与碲标准溶液一起测定。

1.3 仪器测定条件

分析线:214.3nm;负压:300V;灯电流:4m A;光谱带宽:0.2nm;燃烧器高度:6mm;燃气流量:1300ml/min。

2 结果与讨论

2.1 乙炔流量选择

按实验方法, 故选用1300ml/min的乙炔流量。

2.2 燃烧器高度选择

按实验方法, 故选用6nm的燃烧器的高度。

2.3 灯电流选择

按实验方法, 故选用4m A的灯电流。

2.4 酒石酸浓度和酸度的影响

按实验方法, 实验结果表明:在4%的王水介质中吸光度最大, 且空白值最小。

由于多数金属离子的存在, 会与碲发生共沉淀现象, 加入酒石酸可防止共沉淀, 并分别在1%~10%的酒石酸介质中进行实验, 实验结果表明:小于2%的酒石酸吸光度偏低, 3%~4%的酒石酸介质中吸光度最大, 大于5%的酒石酸吸光度偏高, 且空白实验的值很高。故选用4%的王水加3%的酒石酸作为介质。

2.5 共存离子的影响

在选定的实验条件下, 按实验方法测定3μg的碲, 相对误差≦±5%, 下列倍数的离子不干扰测定:50倍的Fe3+、Ti4+、Al3+、Ca2+、Mg2+;10倍的Si O2、Cu2+、Ni2+、Mn2+;5倍的As3+、P5+、Cd2+、Co2+;等量的Mo6+、Cr2+、V5+、Pb2+。

2.6 线性范围及检出限

碲标准系列溶液:分别准确移取0.50m L、1.00m L、2.00m L、3.00m L、4.00m L、5.00m L的100μg/m L的碲标准溶液于100m L的容量瓶中, 加3m L硝酸, 20%的酒石酸2ml, 用水稀释至刻度, 摇匀。在TAS990型原子吸收分光光度仪上测定其吸光度A。以吸光度A为纵坐标, 碲的标准溶液的浓度C为横坐标。碲的浓度在0.5~4.0μg/m L内与吸光度A有良好的线性关系, 其回归方程为y=0.2969x-0.0024, 线性回归系数R为0.9997, 检测限为0.08μg/m L。

2.7 回收率和精密度实验

按实验方法, 做加标回收实验, 在样品中加入碲标准溶液, 回收率在99.1%~100.6%。

对试样进行外检分析, 本法测定碲的结果与外检测定结果符合规范要求。

上述试验表明, 该法是一个简便、易行、准确、稳定性好的方法, 对矿石中碲的测定是可行的, 结果令人满意。

摘要：样品经硝酸一酒石酸溶解后, 在王水一酒石酸介质中, 采用火焰原子吸收分光光度法直接测定矿石中的碲。研究了酒石酸浓度、酸度等有关工作条件对碲的影响, 最后实验结论表明:在4%的王水+3%的酒石酸混合介质中有良好的线性关系, 其回归方程为y=0.2969x-0.0024, 线性回归系数R为0.9997, 检测限为0.08μg/ml。本方法用于矿石中碲的测定, 回收率为98.0%101.8%, 相对标准偏为0.4%0.8%。大多数常见离子不干扰测定, 可以测定w (Te) : (0.1330) / (mg/g) 范围的碲。

关键词：原子吸收分光光度法,碲

参考文献

[1] 黄烈洪, 陈斌.火焰原子吸收光谱法测定精锑中碲[J].理化检验一化学分册.2000.36 (6) :277.

[2] 黄坚, 马玉天, 欧阳征会, 龚竹青.火焰原子吸收光度法测定含铅碲渣样中碲的研[J].稀有金属.2006.30 (1) :126.

[3] 肖金娥.从铜铅阳极泥中回收碲的质量控制[J].湖南冶金.2001. (5) :17.

[4] 王冬珍.阳极泥及碲回收物料中高含量碲的测定[J].岩矿测试.2002.21 (2) :143.

垃圾股火焰范文第5篇

1 实验过程

1.1 实验试剂

蒸馏水、高浓度的高氯酸, 正常贮存的钠标准溶液和盐酸溶液。

1.2 实验仪器

烧杯、玻璃棒、沙浴电炉和原子吸收分光光度计。

1.3 实验步骤

(1) 准备好实验所需的氟化铝, 并称出重量, 精确至0.0001g。同时称取十份平行样, 这是采用多次实验的方法以减少实验过程所产生的误差。 (2) 准备好蒸馏水, 将称好的氟化铝加入到少量蒸馏水中, 用玻璃棒轻轻搅拌使溶液混合均匀。再加入适量高浓度的高氯酸, 再次用一玻璃棒进行搅拌。 (3) 将装有氟化铝的玻璃烧杯放在沙浴电炉上进行加热, 直到烧杯中不再有白烟产生, 此时氟化钠中的氟已耗尽。取下烧杯放在石棉网上冷却。 (4) 再次向烧杯中加入200mL水和10mL的盐酸, 用玻璃棒进行搅拌, 观察烧杯中固体是否已经消失, 如果还未消失, 则将烧杯放在沙浴电炉上进行加热10分钟。然后取下烧杯放在常温下冷却, 冷却之后将溶液洗入容量瓶中。 (5) 将原子吸收分光光度计调节至589mm处。使用原子吸收分光光度计, 贫燃性气体乙炔火焰燃烧测其吸光度, 得出氟化铝中钠的百分含量。分析光度线采用钠元素的共振线, 分光光度曲线表如表1。 (6) 重覆实验, 并取平均值。

注意:实验结束后, 先洗喷去离子水, 清洁燃烧器, 然后关闭仪器。关闭仪器时, 必须先关闭乙炔气, 再关空气压缩机, 最后关闭电源。

2 可行性研究

原子吸收光谱法的原理是气态原子外层的电子对共振线的吸收, 它有着四大优点:灵敏度高, 准备度高、干扰小和测试范围广。由于气态的基态原子数与物质的含量成正比, 因此它在广泛应用于定量分析中。基态原子数与总原子数的关系如下。

其中Ni与N0分别为激发态与基态的原子数;gi/g0为激发态与基态的统计权重, 它表示能级的简并度;T为热力学温度;k为Boltzman常数;Ei为激发能。

火焰原子吸收光谱法 (FAAS) 是利用火焰的热能使固体转化为气体基态的原子, 从而进行测量。这里要用到一个仪器, 那就是原子吸收分光光度计。它的工作原理是吸收特定元素发出的一定强度和波长特征的光, 由于在调节它的波长之后它不会再吸收其它元素的光, 因此它在测试中会有很好的效果, 在实际操作中, 它也是完全可以行得通的。采用贫燃性气体乙炔是由于含钠的溶液显碱性, 而且火焰的温度不是很高。在观察分光光度计时, 观察高度的选择也很重要, 必须要控制光源光束通过火焰区域。在火焰区内, 由于自由原子的空间分布不太均匀, 它在随火焰条件不断地变化。因此必须调节燃烧器的高度, 使测量光束从自由原子浓度大的区域内通过, 这样实验效果就有较高的灵敏度。另外, 分光光度计在测量时主要还有电离干扰、物理干扰和化学干扰。消除这些干扰对应的方法分别是:加入消电离剂 (主要是碱金属元素) ;配制标准溶液或者标准加入法;加入释放剂和缓冲剂。

3 结语

通过用火焰原子吸收光谱法对氟化铝中钠含量的测量, 可以看出, 这种方法在测量液体、固体或者晶体中微量元素中具有普遍的指导意义, 在操作方面, 它已经是一门成熟的方法, 在实际生活中, 它有着广泛的应用。如测定铁矿中铝的含量、水中钙的含量等等都可以采用这种方法。但它有着自己的不足之处, 如不能对几种元素同时进行分析, 对于难溶性元素它的测试灵敏度还不够高, 标准工作曲线的线性范围窄, 对于某些基体复杂的样品分析, 尚存某些干扰问题需要解决。在高背景低含量样品测定任务中, 精密度下降等等, 这给实际的研究工作带来很多不便, 相信在不久地将来这些问题都会得到圆满地解决, 让这种方法得到更为广泛地应用。到目前为止, 它在医学、物理和化学等学科上等起着积极的作用。

摘要：由于氟化铝的特殊性质, 使得在实际测定氟化铝中钠含量时并不容易, 但在工业生产中, 测定氟化铝中钠含量又具有十分重要的意义。本文主要是简单介绍一下如何用火焰原子吸收光谱法去测定氟化铝中钠的含量以及它的可行性研究。

关键词：氟化铝,钠含量,火焰原子吸收光谱法,原子吸收分光光度计

参考文献

[1] 本社.工业循环冷却水中铝离子的测定原子吸收光谱法[M].中国标准出版社, 2009, 7.

[2] 聂凤莲.原子吸收光谱法一灯多用技术在分析测试中的实验研究[J].黄金, 2010 (10) :110～139.

[3] 黄冰玲.原子吸收分光光度法测工业废水中重金属的含量[J].山东化工, 2010 (11) :123～155.

垃圾股火焰范文第6篇

1 火焰原子吸收光谱分析中的干扰因素的主要类型

1.1 化学干扰的影响

化学干扰不仅取决于样品中需要检测的元素与样品中其他元素之间的联系,而且还需要考虑火焰的温度、状态等因素。化学干扰是火焰原子吸收光谱分析中较为麻烦的干扰因素,有许多因素会导致化学干扰。例如,样品中的待测元素往往会与一些阳离子生成难熔化合物,这将大大加大火焰原子吸收光谱仪的检测难度。而有一些易挥发的化合物在遇到火焰时将会蒸发,这很有可能导致检测人员忽略这一化学元素,这势必会导致最终检测结果的不准确。

1.2 物理干扰的影响

在样品进入到雾化器时,样品中等待测试的元素的量与状态均会影响最终的检验结果,然而,样品在转移或原子化的过程中往往会出现一些物理变化,例如溶质的浓度或溶剂的化学性质等,这些不可避免地将使样品发生物理变化,使吸光值受到影响,导致检测的准确度下降。而有时在灼烧样品时,由于试液中大量的基体物质在火焰中会与样品一起被分解,而这些基体物质将会与样品中的某些元素形成一种较为稳定的物质来包裹住样品,这在很大程度上将减缓待测元素形成原子的速度,从而将影响最后的吸光值。

1.3 电离干扰的影响

当检测样品中含有一些电离电位较低的金属元素时,这些金属元素在火焰燃烧中发生电离导致火焰原子吸收光谱仪吸收的含有该金属元素的原子的数量减少,而当火焰温度逐渐升高时,这类金属元素越容易发生电离,使吸光度变得越来越低,严重影响到火焰原子吸收光谱分析的准确性。

2 火焰原子吸收光谱分析中的干扰因素的排除方法

2.1 化学干扰的排除方法

有些化学元素之能在温度较低时对样品中待测元素造成干扰,这时可以通过适当地调高火焰的温度来消除这类影响;而当样品中需要检测的元素与样品中其他元素形成难熔物质时,可以在溶剂中加入一种能与干扰元素生成更难挥发的化合物的物质,这样样品或溶剂中的干扰元素首先会选择这种物质来生成难熔物,这样就将待测元素隔离出来,方便火焰原子吸收光谱仪对它进行检测,除此之外,还可以在溶剂中加入能与待测元素形成络合物的有机保护剂,这样能将待测元素单独隔离出来,避免待测元素与干扰元素之间因发生化学反应而生成难熔物;当干扰元素与待测元素的化学反应受到干扰元素自身浓度的影响时,可以通过加大或减小溶剂中干扰元素的含量来达到保护待测元素的目的。

2.2 物理干扰的排除方法

经过大量的实验后,人们发现当试液提升量每分钟为4到6毫升时雾化的效果较好,因此,在取试液时应使用相同的吸液毛细管吸取含量相近的试液,这样可使每根毛细管中的试液相近,从而方便比对。而当遇到一些表面张力过大导致难以测量的待测试液时,可以自己配置与样品相似的标准试验来代替待测试液进行测试,这样可以避免待测试液的物理干扰,使火焰原子吸收光谱仪测量的准确度相对提高,同时也可以通过稀释待测试液来降低物理干扰的影响。

2.3 电离干扰的排除方法

为了排除电离干扰对火焰原子光谱分析的影响,最简单的方法是在待测试液中加入消电离剂来阻止待测元素发生电离。例如,氯化铬就能有效地消除钾和钠的电离干扰。除此之外,还可以通过使用富燃法降低火焰温度或者增加待测试液中易电离的原子的浓度来降低电离电位较低的金属元素发生电离的可能,或者,可以使用能够提供大量电子或含有比待测元素更易发生电离的元素的火焰来进行实验,这样能够有效地防止待测试液中的金属元素发生电离现象。(消除钾钠的电离干扰常用的一般为氯化铯和氯化锶吧)

3 结语

综上所述,我国经济正在不断地发展,与此同时,我国的环境污染也越来越严重,因此,近年来,我国对可持续发展越来越重视,因此,净化目前已被污染的土壤和水源是十分重要的,为此,人们需要了解土地和水源中的有害元素的种类及含量,以此为基础来制定出科学、有效的治理方法。以此,寻找出火焰原子吸收光谱分析中排除干扰因素的方法将大大地提高检测的准确度,能够为土壤中金属元素对环境的影提供一份准确的数据,使人们能够更好地解决环境问题。

摘要：随着我国科学技术的不断发展,人们对于一些微小元素的检验的准确度的要求越来越高,现在较常使用火焰原子吸收光谱仪来测定需要检测的金属元素,然而目前仍然存在着许多因素影响火焰原子吸收光谱仪的准确度。因此,本文将通过研究干扰火焰原子吸收光谱分析中的较为常见的干扰因素,从而,找出相应的解决方法,最终,使火焰原子吸收光谱仪测定样品的准确度大大提高。

关键词：火焰原子吸收光谱分析,干扰因素,排除方法

参考文献

[1] 佘静静.火焰原子吸收光谱法测定废水中重金属的质量控制[J].资源节约与保护,2015(5).