理化指标（精选九篇）
理化指标 篇1
关键词：生物柴油,理化指标,检测
随着能源需求的日益增长和目前世界范围内石油资源的枯竭以及由此引发的矛盾, 新能源的产生显得尤为重要。而新生能源不仅要考虑到能量的提供, 同时也要适应新时代对环境清洁的要求。生物柴油就是在这种形式下呗开发利用出来的。
生物柴油是由含氧量极高的有机混合物组成的, 这些混合物几乎包括所有种类的含氧有机物, 如:有机酸、酯、醚、醛、酚、酮、醇等。目前的生物柴油研究中普遍采用的是利用植物油或动物脂肪的酶交换反应来进行制备。煎炸废油和植物油 (大豆和油菜籽等油料作物、工程微藻等油料水生植物以及动物油脂、废餐饮油等) 经过酯基转移反应可制成生物柴油。具体方法有碱催化法、酸催化法、酶催化法和超临界法。
生物柴油物理性质主要包括:燃烧性能、馏程、沸点、运动黏度、酸度及酸值、闪点、密度、碘值、残炭及水分。而生物柴油的化学成分分析主要采用气质联用法和高效液相色谱法。
1 物理性质分析及检测
1) 燃烧性能体现在生物柴油的十六烷值上, 即柴油的十六烷值影响着整个燃烧过程。一般认为适宜的柴油的十六烷值应为45到60之间。采用“同期闪火法”。也可通过经验公式利用柴油的物性参数来求得十六烷值。
2) 馏程指标主要用来指示柴油在发动机气缸内迅速蒸发气化和燃烧的性能。单生物柴油是混合物, 成分较为复杂, 所以会形成一个温度范围, 称为沸程或馏程, 采用减压蒸馏测定分析法。
3) 生物柴油的沸点采用有机化学经典沸点测定方法。沸点即化合物受热时其蒸气压升高, 当达到与水界大气压, 相等时, 液体开始沸腾, 此时液体的温度即是沸点, 物质的沸点与外界大气压的改变成正比。
4) 运动黏度用毛细管粘度计法进行测量。测量时把被测油装入合适的毛细管黏度计中, 在某一恒定的温度下测定一定体积油在重力作用下流过该毛细管黏度计的时间, 黏度计的毛细管常数与流动时间的乘积即为该温度下油的运动黏度。
5) 酸度及酸值是衡量油品腐蚀性和使用性能的重要依据, 测量方法是用氢氧化钾标准溶液滴定。称取定量油品, 加入乙醇, 用酚酞作指示剂, 加入氢氧化钾溶液中和, 再加入酚酞试剂, 再用氢氧化钾标准溶液滴定至为红色达到滴定终点, 利用酸碱中和的原理即可计算出酸度值。
6) 密度的大小对燃料喷嘴喷出的射程和油品雾化质量的影响很大。使用称量法来确定生物产油的密度, 准确量取一定体积的油, 放在已知重的烧杯中, 然后准确称重, 利用密度公式计算即可得。
7) 油品的碘值为100g油脂吸收碘的克数, 是反应生物柴油所含不饱和脂肪酸酯的一个重要指标。用氯化碘与硬脂酸中不饱和酸起加成反应, 然后用硫代硫酸钠滴定过剩的氯化碘和碘分子, 计算出与硬脂酸中的不饱和酸所消耗的氯化碘相当的硫代硫酸钠溶液的体积, 再计算出碘值。
8) 残炭是评价油品在高温条件下生成焦炭倾向的指标, 含量要求一般为≤0.05%。采用康氏法莱测定残炭量, 使用仪器为康氏残炭测定仪。
9) 水分的检测采用卡尔·费休氏法。方法根据无水碘和二氧化硫在吡啶和甲醇溶液中能与水起定量反应的原理进行测定。
2 化学组成分析及检测
在生物柴油的各种成分中, 软脂酸、硬脂酸、油酸、亚油酸等长链饱和与不饱和脂及酸同甲醇或乙醇所形成的酯类化合物占主体。常用方法为气质联用法和高效液相色谱法。
采用气质联用技术分析生物柴油的化学组成。在400℃下能够汽化的有机化合物几乎都可以采用气相色谱法进行分析, 而生物柴油中的组分的沸点基本上都低于400℃, 则可以用气相色谱进行分析。通过外标法可以对各种组分进行定量, 同时利用质谱来对生物柴油中的组分进行定性, 两者结合完成组分分析。色谱条件可以考虑为:进样器温度330℃, 检测器温度300℃, 程序升温的确定视具体情况而定, 如有必要可设三阶;载气N2, 流量为45m L·min-1, H2流量为30m L·min-1, 空气为助燃气, 流量为400m L·min-1, 分流比为20∶1;进样量1μL。
也可采用高效液相色谱法, 较之气相色谱法好处在于不用考虑各种组分的沸点来确定程序升温的具体设置, 只需选择合适的流动相考察出分离条件即可进行定量测定, 同样采用外标法加以定量。
3 小结
以上即为生物柴油物理性质和化学组成的分析手段的简要介绍。尽快地建立起生物柴油的系统的检测方法, 一方面可以为即将到来的生物柴油市场做足准备, 一方面也可以对车用柴油有一定的启发, 可以制定出更好契合当今环境法规的要求的检测标准。
生物柴油属清洁可再生能源, 能有效降低环境污染。生物柴油开发应用的同时也可带动经济发展, 利用闲散土地种植油料作物, 提高土地利用率, 增加农村就业人口;解决城市废弃油, 双重保护环境。建立完善的生物柴油的分析测试方法, 长远来看是利国利民的。
参考文献
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[2]司利增, 边耀璋, 张春化.生物柴油特性分析与应用[J].小型内燃机与摩托车, 2006.
[3]张哲, 魏海国.生物柴油生产技术进展[J].石油规划设计, 2009.
[4]孔德芳, 沈颖刚, 彭益源等.生物柴油的理化特性对柴油机性能的影响研究[J].2009.
[5]黄小明, 谢文磊, 彭红, 李海涛.生物柴油的标准和质量控制[J].粮油食品科技, 2005.
理化指标 篇2
蛋鸡粪便理化指标与其肥料成分含量相关关系研究
为了寻找快速、简便、精确地测量液体蛋鸡粪便中总氮(TN)、总磷(TP)、有机物(OM)、铵态氮(AN)和总钾(TK)含量的方法,研究了采样前将样品搅拌或静置对所取样品代表性的影响,并用75份生长期为4～6月龄蛋鸡的液体粪便样本建立了密度(SG)与TN、TP、OM,电导率(EC)与AN和TK的`一元线性回归模型以及SG、EC、pH与TN、TP、OM、AN和TK的多元线性回归模型.结果表明,对于TN、TP、OM、AN,采样前将样品充分搅拌是获得代表性样本的前提条件,而搅拌与否并不影响TK代表性样本的获得.SG与TN、TP、OM,EC与AN和TK均存在显著的线性相关性(P<0.001),模型的决定系数(R2)均较高,分别为0.94,0.94,0.95,0.94和0.94,多元线性模型的决定系数高于一元线性模型的决定系数.用另外15份样本对5个一元线性回归模型进行验证,并对模型系数b和常数项a进行t检验,得出在显著水平α=0.05上,假设Ha0:(a)=0和Hb0:(b)=1全部接受.由此认为,SG与TN、TP和OM,EC与AN和TK所建立的一元线性回归模型均具有较好的预测效果.
作 者：兴丽 韩鲁佳 XING Li HAN Lu-jia 作者单位：中国农业大学工学院,北京,100083;中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京,100083刊 名：安全与环境学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SAFETY AND ENVIRONMENT年，卷(期)：20066(6)分类号：X7关键词：环境工程 蛋鸡粪便 总氮 总磷 密度 电导率 pH
理化指标 篇3
关键词：葡萄酒；酿酒葡萄；理化指标；Person相关分析；回归分析
2.理化指标之间关系
由表1可见，红酿酒葡萄与相应葡萄酒中的总黄酮完全线性相关，联系极强；与花色苷、总酚高度相关，与单宁、A*显著相关，联系较强；与白藜芦醇、b*微弱相关，联系极弱。白酿酒葡萄与相应葡萄酒中的单宁、总酚、总黄酮显著相关，联系较强；与DPPH低度相关，联系较弱；与白藜芦醇、A*、b*微弱相关，联系极弱。
3.酿酒葡萄与葡萄酒的各理化指标之间的函数关系
针对以上的分析，应用SPSS软件进行回归分析，得到酿酒葡萄与葡萄酒的各个理化指标之间的联系和函数关系式。
3.1酿酒红葡萄与红葡萄酒的各理化指标之间的函数关系式
4.总结
通过Person相关分析得到酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间关系：红酿酒葡萄与相应葡萄酒中的总黄酮完全线性相关，联系极强；与花色苷、总酚高度相关，与单宁、A*显著相关，联系较强；与白藜芦醇、b*微弱相关，联系极弱。白酿酒葡萄与相应葡萄酒中的单宁、总酚、总黄酮显著相关，联系较强；与DPPH低度相关，联系较弱；与白藜芦醇、A*、b*微弱相关，联系极弱。
并且通过SPSS软件回归分析得到酿酒葡萄与葡萄酒的各理化指标之间的函数关系式。（作者单位：大连理工大学建设工程学部）
参考文献
[1]李华，王华.葡萄酒化学[M].北京：科学出版社，2005
[2]郝黎仁.SPSS实用统计分析[M].北京：中国水利水电出版社，2003
[3]李学文.数学建模优秀论文[M].清华大学出版社，2011
几种航空汽油理化指标对比 篇4
长期以来, 我国国内只有中石油兰州石化一家有生产资质的企业在生产航空汽油, 中国民航飞行学院是目前为止对航空汽油需求量最大的消费单位, 为应对多机型的需要, 现使用的航空汽油为100号国产高铅、100LL国产低铅以及100LL进口低铅三种航空汽油。表1对比了在用的这三种航空汽油主要的理化指标标准。
由表1 可以看出, 国产低铅与进口低铅的主要理化指标标准差异集中在颜色、标准密度对应的温度、四乙基铅含量以及显见铅沉淀;国产高铅与国产低铅的主要理化指标差异集中在辛烷值、四乙基铅含量。
表2 列出了三种航空汽油出厂化验单上的质量指标, 其中国产航空汽油100与国产低铅航空汽油100LL炼厂化验单由中石油兰州炼油厂提供, 进口低铅航空汽油100LL由生产企业委托SGS化验室提供。
由表2 可以看出, 进口低铅航空汽油与国产低铅航空汽油相比在很多指标上都存在差异。国产航空汽油四乙基铅测定采用的是我国国家标准GB/T2432汽油中四乙基铅含量测定法 (络合滴定法) , 进口航空汽油中铅含量测定采用的是美国材料学会标准ASTMD3341 (一氯化碘法) , 从理论上将ASTM标准中的总铅含量最大值0.48g/l转化为四乙基铅为1.06 g/kg, 与国产低铅航空汽油100LL四乙基铅含量最大值1.11 g/kg相差并不是很大。但在储存过程中我们发现, 国产100LL 10%的蒸发温度不稳定:2014年8月接收入罐做重新评定10%蒸发温度为69℃11月变化至75℃, 12月仍然为75℃, 到2015年3月增至79℃, 已经超过标准中规定的10%蒸发温度小于等于75℃的要求 (表1) , 需降低标准作为95号使用。同时, 在实际的飞行训练中, 部分机型使用国产高铅航空汽油的发动机普遍出现了气缸压缩性低及衰减快的问题, 经检查, 气缸内部的严重积铅是导致密封性变差的主要原因。而在使用低铅航空汽油后, 气缸压缩性和孔探检查正常, 无燃油原因导致的故障。综上说明:国产高铅航汽已经不能满足飞机发动机对积铅的要求, 新生产的国产低铅航汽虽然在铅含量方面满足了需要, 但稳定性还不成熟, 目前来看无法满足大量长时间的储存需要。
注:其中国产低铅航空汽油 (100LL) 中的标准LSZB 205~2014由兰炼炼厂出厂化验单提供
无论从环保还是功能的角度, 高铅航空汽油退出市场只是时间早晚的问题, 而低铅航空汽油在航空发达国家已经经过3多年的发展, 技术相对成熟。在2013年, 荷兰Shell公司宣布成功开发了无铅100 号航空汽油 (2) , 壳牌公司称其无铅航空汽油满足所有关键的航空汽油性能, 马达法辛烷值超过行业标准值 (100) , 预计几年后有可能在Piper量产的飞机中使用无铅航空汽油。我国在近几年已经意识到发展低铅航空汽油的必要性, 但从实际使用的情况看来, 和成熟的低铅航空汽油相比稳定性还有差距。除了兰州炼油厂, 中国民航局已经向山东东营华亚国联航空燃料有限公司、广汉天舟航空发动机燃料科技有限公司、中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司三家企业颁发了生产低铅航空汽油适航批准书, 引入竞争机制势必会加快我国低铅航空汽油的研究与发展。同时, 我们在航空汽油的研发推广进度上也应该存在一定的紧迫感, 如果壳牌公司的无铅航汽获得成功并投入使用, 在我国多数通用飞机还依赖进口的前提下, 为满足个别机型的需要, 航空汽油也可能会在很长一段时间内依赖进口。
摘要：介绍了三种航空汽油的各项质量指标及炼厂出厂化验单实测结果, 指出了三种航空汽油理化指标存在的差异, 并对其中的主要差异——铅含量做了简要分析, 叙述了航空汽油在实际应用中存在的问题。
关键词：航空汽油,国产100,国产100LL,进口100LL,理化指标
参考文献
[1]袁明江.我国航空汽油产业现状及发展趋势分析[J].中外能源, 2012, 20 (7) :72~75.
基于葡萄酒理化指标的葡萄酒分级 篇5
关键词：假设检验,因子分析,聚类分析,分级
1 引言
当今, 葡萄酒文化已成为全人类的文化, 它被越来越多的人所关注。因此, 对葡萄酒评价的知识需求也急剧上升, 更多的人加入到品尝与鉴定葡萄酒的行列之中。现如今, 确定葡萄酒质量时, 一般是聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分, 然后求和得到总分, 从而确定葡萄酒的质量。这种评价方法未免带有主观因素。
考虑到酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系, 葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。因此, 考虑通过相关理化指标建立葡萄酒质量的评价模型来得到客观理性的评价结论, 根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。
本文数据来自2012年全国大学生数学建模竞赛A题, 先对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量的数据进行预处理, 选出合理数据。接着, 利用因子分析法进行分析, 建立模型求解, 得出各样品的得分。然后利用ward聚类法对酿酒葡萄进行聚类, 再根据各类葡萄对应葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行分级。
2 模型的建立与求解
对于问题根据酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级, 我们需要对酒葡萄的理化指标进行筛选, 选出合理数据。接着, 利用因子分析法进行分析, 得出各样品的因子得分, 然后利用聚类分析法对酿酒葡萄进行分类, 最后根据各类酿酒葡萄对应的葡萄酒的质量 (第二组专家打分的平均值) 的平均值, 确定各类酿酒葡萄应处的级别。
2.1 用因子分析法求公因子及得分[1]
对于红葡萄的分析我们选取红酿酒葡萄的部分理化指标氨基酸, 蛋白质1, 蛋白质2, VC1, VC2, 总糖1总糖2, 总糖3和葡萄酒的质量对葡萄进行分析, 我们采用因子分析法。过程及结果如下:
因子分析 (P模型) 的数学模型:设xi (i=1, 2, …, p) 为p个变量, 如果表示为
即X=AF+ε, F1, F2, …Fm称为公共因子, 是不可观测的变量, A= (aij) p×m为因子载荷阵。aij表示第i个变量在第个因子上的载荷 (loading) , εi是特殊因子, 是不能被前m个公共因子包含的部分, 并且满足Cov (F, ε) =0, F, ε不关联。
利用SAS软件编程求解, 运行得到以下一系列结果。
图1显示了9个因子的特征值、因子贡献率等, 通常确定因子个数时, 要求因子累计贡献率大于80%。结果表明应选取3个因子, 记为F1, F2, F3, 贡献率分别为45.78%, 32.56%, 13.71%。
图2是确定的因子载荷阵系数, 得到初始的特征向量。由于对于实际问题, 公因子的实际意义不好解释。因此考虑将指标的系数极值化, 即让系数趋于1或0, 趋于1说明公共因子与该指标密切相关, 趋于0说明相关程度低。因此, 要做因子旋转实现系数的极值化。本题中采用方差最大化正交旋转法进行因子旋转。因子旋转结果见下图3。
根据因子得分系数, 可以得到以下因子得分函数:
由因子分析得到的三个公因子都是综合因子, 并非9个因子中的几个, 每个因子都分别由理化指标氨基酸、蛋白质1、蛋白质2、VC1、VC2、总糖1、总糖2、总糖3和葡萄酒的质量及其对应的系数构成, 系数的数值反映出这些理化指标对于公因子的贡献度。
根据以上得到的因子得分函数, 可以计算出各个样本的因子得分, 见下表1。
2.2 用聚类分析法进行酿酒葡萄分级[1,2]
2.2.1 聚类分析前的一般步骤
(1) 确定聚类类型, 对样品聚类成Q型分类, 对变量聚类成R型分类。
(2) 数据预处理, 如数据变换等。
(3) 为了将样品进行分类, 就需要研究样品之间的关系。通常有以下两种方法:1) 用相似系数。性质相近的相似系数的绝对值接近于1, 彼此不相干的相似系数的绝对值越近于0。2) 计算距离。将样品视为P维空间的一点, 计算不同样品的距离, 距离接近的点归为一类, 距离远的点归为不同类。
(4) 计算距离矩阵或相似矩阵D。
2.2.2 聚类分析的一般步骤
(1) 每个样本独自成类, Gi{Xi} (i=1, 2, …, n) 。
(2) 由距离矩阵或相似性系数矩阵D, 找到当前最小的Dij, 并将类Gr={Gi, Gj}合为一类得到一个新类Gr={Gi, Gj}。
(3) 重新计算类间的距离, 得到新的矩阵D。
(4) 重复第2步直到全部合为一类。
聚类分析法分为最短距离法, 最长距离法, 中间距离法, 重心法, 类平均法, 可变类平均法, 可变法和利差平均和法8种方法。本文选取利差平方和法进行聚类, 如图4和图5。
计算各类内各样品酒整体评价的平均值, 依据平均值的大小确定各类的级别, 分级结果见下表2和表3。
3 总结
本文运用了统计分析法中的因子分析和聚类分析来对葡萄酒进行分级。因子分析是根据原始数据的信息进行组合, 找出影响变量的公因子, 化简数据。通过旋转使得因子变量更具有可解释性, 清晰性高。聚类分析模型的结果直接, 结论形式明确。
参考文献
[1]汪晓银, 周保平.数学建模与数学实验[M].北京:科学出版社, 2011, 3.
理化指标 篇6
1 材料与方法
1.1 样品来源
按照计划定期采集在本市农贸市场和超市销售的各种食品。
1.2 监测项目
重金属污染物包括铅、镉、汞、铜、铝;农药有机磷类:敌敌畏、甲胺磷、乙酰甲胺磷、灭线磷、甲咪磷、氧化乐果、乙拌磷、氯唑磷、久效磷、乐果、甲基毒死蜱、皮蝇硫磷、毒死蜱、甲基对硫磷、马拉硫磷、杀螟硫磷、对硫磷、杀扑磷、丙溴磷、乙硫磷、三唑磷、哒嗪硫磷、亚胺硫磷、伏杀硫磷;氨基甲酸酯类农药:克灭威、甲萘威、抗蚜威、仲丁威、苏灭威、异丙威、残杀威、灭多威;拟除虫菊酯类农药:氰戊菊酯、氯菊酯、高效氟氯氰菊酯、联苯菊酯、甲氯菊酯;有机氯农药:三氯杀螨醇;共4类41种农药。食品添加剂和漂白剂包括:甜蜜素、糖精钠、亚硝酸钠和二氧化硫4个项目。共采食品16大类,112份样品,共监测项目50项。
1.3 监测方法
采集和监测统一按照 《 2010年江苏省食品安全风险监测实施方案》和相应国家食品检验标准进行[1]。
1.4 评价方法
按照现行各类食品的相应国家卫生标准[2]和《农药安全使用规定》进行评价,监测项目中有1项或1项以上不合格者按不合格计。
1.5 主要仪器设备
AA-800型原子吸收分光光度仪(美国PE公司);高效液相色谱仪(美国安捷伦公司);离子色谱仪(瑞士万通公司);6890N气相色谱仪(美国安捷伦公司)。
2 结果
2.1 各类食品监测项目和总的监测结果
按照2010年宿迁市食品污染物监测计划,监测本市16大类食品,50个监测指标,112份食品样品,总的监测结果合格率为83%。见表1。
2.2 重金属污染物监测结果
2010年共监测10类食品41份样品中铅、镉、汞、铜、铝,各类食品中重金属污染物监测结果见表2～5。
2.2.1 铅的污染情况
从表2可以看出,本次监测6大类食品22份样品中,铅的含量范围在0.007～2.26 mg/kg,不合格样品有4份,总合格率为92.9%。其中蔬菜、蛋类、乳制品、鲜食用菌样品中的铅含量均低于国家最低限量标准。本次监测的5份粮食中有1份(1.24 mg/kg),铅含量超过国家限量标准,合格率为80%;本次监测的海产鱼,有2份(1.11 mg/kg和2.26 mg/kg)超过国家最低限量标准,合格率为44.3%。
2.2.2 镉的污染情况
从表3可以看出,6大类食品22份样品中,镉的含量范围在0.001～0.32 mg/kg,不合格样品1份(0.32 mg/kg),总合格率为95.5%。其中蔬菜、蛋类、乳制品、海产鱼,粮食样品中镉含量均低于国家限量卫生标准。本次监测的2份鲜食用菌有1份(0.32 mg/kg)超过国家最低限量标准,合格率为50%。
2.2.3 铜的污染情况
本次监测2份猪肉,1份猪肾铜含量均低于国家限量卫生标准,合格率为100%。
2.2.4 汞的污染情况
本次监测的6大类食品22份样品中,汞的含量均低于国家限量卫生标准,合格率为100%。
2.2.5 铝的污染情况
从表5可以看出,2大类食品16份样品中,铝的含量6.4～332 mg/kg,不合格样品5份,总合格率68.8%。其中粮食加工制品有3份(303、310、332 mg/kg)超标,合格率为72.7%;膨化食品5份中有2份(226、239 mg/kg)超标,合格率为60%。
2.3 食品添加剂和漂白剂监测结果
全年对上市的4类24份样品进行甜蜜素监测,22份样品进行糖精钠监测,其含量均低于国家限量卫生标准。本次监测的8份白南瓜子,8份金针菇、茶树菇的二氧化硫,8份酱乳菜和8份熟肉类的亚硝酸钠,其含量均低于国家最低限量标准。见表6。
注:二氧化硫和亚硝酸钠单位为mg/kg;甜蜜素和糖精钠单位为g/kg。
2.4 农药残留量监测结果
对18种蔬菜4类41种农药残留量监测,其检出的农药有10种(乙酰甲胺磷、毒死蜱、乙拌磷、敌敌畏、三唑磷、残杀威、速灭威、异丙威、三氯杀螨醇、氯氰菊酯),其中毒死蜱、敌敌畏、三唑磷、残杀威和速灭威5种农药残留量超过国家限量标准,见表7。
注:农药残留标准:乙酰甲胺磷— 0.2 mg/kg; 毒死蜱— 0.5 mg/kg; 乙拌磷— 0.1 mg/kg; 敌敌畏— 0.2 mg/kg; 氯氰菊酯— 2.0 mg/kg; 三唑磷— 0.1 mg/kg; 残杀威— 0.05 mg/kg; 速灭威— 0.05 mg/kg; 异丙威— 0.2 mg/kg; 三氯螨醇— 1.0 mg/kg。
3 讨论
3.1 铅、镉、汞、铜、铝污染与防治
金属污染物在体内有蓄积作用。监测结果显示,粮食与海产鱼铅有污染,尤其是海产品污染严重,超标率66.9%,可能与环境中土壤和水体污染有关。因此,在今后日常重金属含量监测工作中,应该加大这些样品的监测力度,并找出问题的根本所在,采取相应的措施控制污染源。其次是食用菌镉超标,超标率50%。据研究表明,食用菌对镉有较强的富集作用,且富集作用是其本质的生物学特征决定的。食用菌中镉主要来自栽培基质,产地环境的土壤、水、空气中。因此,食用菌生产应从源头。重视栽培基质和产地环境的质量控制[3]。本次监测发现样品中的汞含量均低于国家限量标准。猪肉和猪肾中铜含量均低于国家的限量标准,这次由于只做3份样品中的铜含量,由于监测数量少,未能说明问题。本次监测发现粮食加工制品及膨化食品铝污染严重,超标率31.2%,其主要原因是食品及膨化食品在制作过程中过量加入了含铝食品添加剂造成的[4]。因此,在今后工作中,食品监管部门应加大此方面的宣传和监督力度,严格控制使用,改良产品加工工艺,提倡使用无铝膨化剂。对此专家建议消费者要加强自我保健意识,最好不吃或少吃油条、膨化食品等,尤其是在目前市场监管力度不够的情况下。
3.2 食品添加剂及漂白剂的污染和防治
本次监测的食品添加剂包括3种和1种漂白剂,监测结果显示,样品中的亚硝酸钠、甜蜜素、糖精钠及二氧化硫监测结果均低于国家限量标准,污染情况并不严重。
3.3 农药残留监测结果
本次共监测4类41种农药;其中检出10种农药残留,8种农药残留量超出国家最低限量标准,说明我市蔬菜受农药污染严重。长期食用农药残留量超标的农副产品,虽然不会导致急性中毒,但可能引起人和其他动物的慢性中毒,导致疾病发生。此种情况应引起各级政府高度重视,要从农药的销售、使用环节着手,严加管理,进行科学指导和规范使用,加强监测,切实消除农药的污染,确保食品安全,保障人民身体健康。
参考文献
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[3]张桃英,赵连佳,刘卫东,等.北京市海淀区2006年食品污染物监测理化指标分析[J].中国卫生检验杂志,2008,18(2):322-323.
理化指标 篇7
一种科学的、合理的、具有可操作性的科技期刊评价指标的建立对我国科技期刊的发展具有十分重要的价值。这种评价指标的建立要密切结合我国学术期刊的实际情况, 也要充分借鉴当前国际研究成果, 力求做到充分反映期刊的质量和学术水平。在综合指标下, 一些小刊物在综合指标的体系下, 可能会显得不具竞争性, 但是这些小刊物也在我国的科学建设和学术探索中发挥着自己应有的作用。所以, 在总体指标相同的情况下, 在分类指标上对这些小期刊也应有所侧重, 这样才能保证科技期刊的健康发展。
二、模型建立与求解
1. 指标体系影响因素筛选。
(1) 半衰期的忽略:期刊的半衰期和期刊的排名是紧密关联的, 期刊排名在前十名和十名之外, 其半衰期的表现是不一样的。当排名在前十名时, 其半衰期是固定值;排名在十名之外时, 其半衰期是一个区间。为了模型的简化, 我们忽略了半衰期的存在。
(2) 2年期刊被引用高峰度的忽略。有些期刊的被引用高峰度并不会在前2年出现, 5年期刊被引用高峰度的离散程度要小于2年期刊被引用高峰度, 它更加稳定, 精度也更高, 与2年期刊被引用高峰度相比更为优胜, 所以我们忽略了2年期刊被引用高峰度。
2. 指标的最终确定。
通过对数据的对比分析, 我们以期刊论文总数、总引文数、即年指标和五年期刊被引高峰度四种指标来建立我们的期刊综合评价体系。
3. 用熵权法构建指标的权重。
首先, 我们要得到决策矩阵F (x) , 也就是将指标集形成判断的矩阵集合。
其次, 我们把决策矩阵Fx转换成归一化矩阵B (b) , 方法是每一列除以每一列的和:
由熵权法的定义知m个方案, n个指标确定的评价指标的熵为
评价指标的熵权值 (即权重) w:
4. 用TOPSIS法计算该值的贴近度。
(1) 不同指标的单位, 度量尺度不一样, 所以需要先用向量归一法得到无量纲化的决策层, 形成新的矩阵Y (y) , 其中:
(2) 用无量纲化的矩阵与各对应指标的权重值相乘得到加权决策矩阵V (v) , 其中:
(4) 按照相对度大小对各期刊综合评价指标进行排序, 相对贴近度越大的排在越前面。
5. 优化模型检验。
五个指标在综合指标中的权值分别为:总引文数 (0.2107) , 期刊论文总数 (0.1966) , 5年期刊被引高峰度IF5 (0.2311) , 特征因子 (0.1489) , 即年指标 (0.2126) , 这些数值都是用熵权法归一后的数值。综合指标就是这5个指标权值的相加。
根据交大JCR数据库得到的2015年度最新的数据对优化模型进行检验, 排前20的先后顺序依次如下 (括号前面是书的序号, 括号内数值是贴近度) :
优化模型结果分析:优化模型与原模型相比增加了一个重要的指标特征因子。特征因子的存在使得各个期刊的综合指标的数值都发生了改变, 由此可见特征因子在五个指标因素中的作用是明显的, 特征因子使得科技期刊的评价指标更加公平合理。
三、结论
本文对TOPSIS法进行了改进, 用熵权法确定各指标的权重, 然后利用TOPSIS对各指标进行排序, 通过对比分析可以看出这是一种更加科学合理的期刊综合评价方法。在构建合理化期刊评价综合指标方面, 这也只是在某一方面的一种有益的尝试, 还有很多方面有待我们做进一步的研究和探索, 使之更加完善和科学。
摘要：目前的科技期刊评价指标缺少一个统一的标准, 这是由科技期刊专业属性的互异性决定的。由于专业属性的不同, 所以对期刊的评价也是从不同的角度、不同的方面来进行的, 如果把这些不同角度、不同方面的评价指标综合起来对一个期刊进行评价, 各指标之间往往又会相互矛盾。灰色关联、主成分分析、TOPSIS等方法是目前在期刊综合评价方法上的一种有价值的探索。在对期刊进行综合评价上, 本文通过引入熵权法对TOPSIS法进行了改进, 各指标的权重可以用熵权法来确定, 权重确定后就可以通过常用的TOPSIS法来对期刊的综合指标进行评定。
关键词：评价指标,熵权法,TOPSIS
参考文献
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理化指标 篇8
1.传统时代的绩效管理考核指标
绩效考核指标是指通过明确绩效考核目标的单位或者方法, 对承担企业经营过程及结果的各级工作人员完成指定任务的工作业绩的价值创造的判断过程。如对企业员工考核指标执行就包括企业员工的品德、工作绩效、能力和态度等等进行综合的检查和评定, 以此确定其工作业绩和潜力的管理方法。
传统的岗位级绩效指标体系相对完善, 但缺乏其合理性。其具体体现在: (1) 指标体系设计不够全面。即对于绩效考核指标体系的科学确定, 体系整体流程设计的逻辑性和概括性考虑的还不是很完善; (2) 指标体系设计可操作性差。如员工仅凭特定的程序评绩效, 仅凭特定的绩效发工资, 即使员工因特殊原因没有绩效, 考核结果者也一律不予发放工资, 忽视了绩效考核指标的变化性与灵活性; (3) 指标体系设计过于苛刻, 考核形式化。指标体系设计过于严厉, 容易让员工长期处于一种紧张状态, 极易形成一种顾此失彼的状态。即使员工忙于应付绩效考核指标内规定的相关事项, 只注重于完成任务、完成任务, 而在提高自身整体素质与创新方面考虑不周。
2, 大数据时代
在现代高速发展的社会, 科技发达、信息流通使得人们对海量数据的挖掘和运用成为可能, 大数据就是这个高科技时代的产物:大数据又称巨量资料, 指的是所涉及的数据资料数量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具, 在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业进行经营决策的一种高效率的资讯。
大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维, 大数据开启了一次重大的时代转型, 我们正处于思维变革、商业变革和管理变革的大数据时代中。
2.1大数据时代的特点
大数据本身所具有的特点主要包括四个方面: (1) 巨量。大数据的起始计量单位至少是PB (1PB=1024TB) 、EB (1EB=1024PB) 或ZB (1ZB=1024 EB) 。有数据显示, 截止到2015年底, 全球的整体数据规模已经突破了1ZB。 (2) 多样。数据类型繁多, 由最初始的单纯文字数据发展到现在的文字、图片、视频、音频、3D虚幻模拟信息等等。 (3) 高值。从大量的数据中筛选出我们需要的信息, 这时的数据可以作为资源来运用和共享, 获取很高的商业价值。 (4) 高速。通过网络信息平台, 大量的数据可以迅速得到处理以得出我们需要的结果, 俗称一秒定律。
2.2大数据时代与传统时代的绩效管理考核指标差异
(1) 考核指标的宽度。一般情况下, 绩效管理部门会把公司内的所有数据通过数据库导出, 然后利用EXCEL等办公软件进行简单的处理得出相应的绩效考核结果。但这种做法使得领导只能看到员工某一方面或某一时期的表现, 考核指标涉及范围比较单一, 考核结果具有片面性和主观随意性。而大数据时代的考核指标运用数据信息的多样性、庞大性、客观真实性, 制定的考核指标更加全面, 对员工可以进行综合评价, 有力证明了一些看似无关实则影响巨大的数据, 使考核结果更具说服力。
(2) 考核指标的高度。在传统企业制定的考核指标下, 员工受限于结果导向, 考核指标的结果趋于一种形式;使得企业无法引进和发展数据复合型人才, 对智能化的软件应用程度较低。大数据下的考核指标:将员工各方面的数据信息 (包括对工作的付出和态度情况, 而不仅仅是工作业绩) 通过智能化的数据网络系统进行处理后, 制定的考核指标更加的严谨、人性化, 对员工更加公平。同时结合广泛的数据信息, 制定的考核指标结合了公司的战略发展目标和路线, 还可以引导企业发展综合性人才。
(3) 考核指标的深度。传统企业制定的考核指标, 侧重于关注企业的年度财务报表和企业的利润情况, 忽视数据背后存在的问题。大数据下制定的考核指标, 侧重于将员工所有信息经过汇总, 包括饮食情况、工作环境等, 深入挖掘、分析数据背后的规律和原因, 制定出的考核指标更合理地解释员工现阶段的绩效情况。
3.大数据对绩效管理考核指标的影响
3.1绩效管理考核指标中大数据的类型
大数据时代下制定绩效管理的考核指标需要四方面的数据: (1) 原始数据:是指员工的基本信息。一般会在员工入职的时候获得, 包括年龄、学历、专业水平等; (2) 能力数据:是指员工当前工作实践能力的量化数据, 包括员工培训经历、接受培训时长、培训考核情况等; (3) 效率数据:是指员工所展现的工作效果的数据, 包括工作任务完成效率、单项任务完成时间, 甚至是坏件率、故障率等; (4) 潜能数据:是指体现员工发展潜能的数据, 包括工作效率提升率、收入提升水平、职业提升幅度等。
绩效管理部门可以运用这些数据制定出更合理、更高效的考核指标来施展管具体工作。
3.2大数据促进考核指标合理化
大数据时代下, 促进绩效管理考核指标的制定更加合理化, 主要体现在以下几个方面:
3.2.1量化考核指标
量化即数字化, 考核组织对员工的业绩、工作态度、工作效率、出勤等考核指标按照既定的比重转换成数据的形式, 即对其工作表现和工作业绩进行定量分析的结果。如不同等级的范围区间、百分比、比值、差值等。
在员工的整个绩效考核过程中, 量化考核的实施是最为关键的。科学的量化考核是客观、公正、全面与准确的考核员工的重要手段, 是考核得以体现价值的重要保证。美国人力资源专家韦恩·卡肖曾指出:“量化考核的过程是一个同时包括人和数据资料在内对话的过程。这个过程既涉及技术结果又牵连人的结果。”使得最终的考核更加科学化、规范化, 更能保证考核的公开、公平与公正。
大数据下的员工量化考核指标具备简单明了、易操作、独立性较高、结果较客观公正等特点, 可以更科学的考核员工绩效, 提高考核结果的可靠性和有效性。实践证明, 定性考核简单易行, 但考核结果不准确。而量化考核通过对大量有效数据的处理, 考核准确性更高, 不易受主观随意性影响。做到考核结果既是程序性考核的产物, 又是按照既定考核指标对员工工作表现的工作业绩进行的量化分析。制定员工的量化考核指标对完善考核技术、健全考核制度、提高行政效率和管理水平, 具有重要的意义。
3.2.2多元化考核指标
多元化是特性不同的对象组合, 大数据下的考核指标多元化指利用数据的多样性形成非单一形式的考核方式, 数据、视频、图片、软件处理等大数据条件下显现的数据考核指标的组合。
利用大数据条件形成的多元化考核指标, 包括的测评内容将更加的丰富, 对员工的考核更加的全面, 除去了传统时代较为侧重于结果导向、业绩导向的单一的考核标准, 还增加了品质特征型考核指标、行为过程型考核指标、工作态度型考核指标等等, 这些指标的建立不仅使员工对自身的工作过程和结果有了一个清晰、准确的认识, 同时企业可以参照更多的标准去制定更合理的考核指标和公司发展战略, 促进企业良性发展。
总的来说, 多元化的考核指标可以丰富指标类型, 避免指标单一化。对构建科学的工作考核标准和管理者的评价体系, 提高企业考核的科学性和客观全面性具有重要的意义。所以, 企业在进行多元化绩效考核指标设计时, 一方面, 除业绩指标外要综合考虑能力类指标和行为类指标的数据形式设置标准, 更好的体现和提升出员工能力素质以及行为表现;另一方面, 要根据员工职位层级、工作性质以及在组织中的角色定位的不同, 考虑其岗位要求及胜任特征, 有针对性地在权重考核指标类型设定时对能力类指标和行为类指标等进行统筹兼顾。
3.2.3细化考核指标
细化是指将对象进行详细的分解与分析。大数据下的细化考核指标指的是通过深入挖掘员工工作数据背后的规律和原因, 将制定的考核指标深入到员工工作的流程中的每一个细微环节, 如衡量员工的工作业绩时指标可以细分到员工完成产品的产量、质量、劳动效率、合格率、出错率、完成率等等。
大数据下细化考核指标的总体思路是从全局到个体的发展进程。考核指标将从企业的全局出发, 企业通过收集整理的数据来分析并确定企业战略目标, 然后进行层层分解, 直到针对每位成员设置出具体的、全方位的衡量指标, 即针对不同的员工, 选取不同的考核指标来作为重点参照标准。可以说在大数据的条件下, 可以做到为员工制定考核标准时细化到量身定做的程度。
细化的考核标准使员工个人的具体情况与工作流程的定性考察与定量考核结合起来, 建立突出独立的考核标准, 用特定的数据说话, 呈现真实有效的客观结果。这样既可以做到考核指标对员工的较强针对性, 突出员工的工作重点、凸显员工的个性化特征, 同时可以通过KPI考核系统, 经过数据处理平台确定关键与辅助的员工个体考核指标合理的权重与比例, 既要突出重点, 也要避免顾此失彼, 在突出业绩的前提下兼顾对员工素质的要求与个体需求的满足, 使考核结果更具合理性, 做到企业的长远发展。
总结
目前, 大数据已成为时代的标志。企业对大数据的合理利用的影响已经渗透到人力资源管理领域的各个环节, 而作为HR核心的绩效管理模块, 其又以考核指标作为管理工作的关键对象。企业绩效的管理者在制定考核指标时, 从传统的思维模式转向大数据思维模式已成为一种必然趋势和要求。大数据时代下制定的考核指标从各个角度衡量来看, 都更具合理和规范性, 为提升绩效管理工作的工作效率有着不可或缺的作用。同时, 管理者在充分利用大数据背后的资源价值的优势外, 更应管控好大数据“技术”的应用所带来的风险影响, 如做好安全保密工作等, 使“大数据”价值充分融入考核指标的应用中促进企业管理模式的健康、高效发展, 最终促进人力资源管理模式的健康、高效发展。
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理化指标 篇9
1材料与方法
1.1样品来源2013—2014年北京市昌平区疾病预防控制中心到现场采样及被检单位送检的生活饮用水,包括城市公共集中式供水、村镇供水、二次对照水、 二次供水、建筑竣工验水、小型水厂集中式供水、自建设施供水,共7类,合计1 778件。
1.2检测项目p H值、氨氮等共35项。
1.3检测方法按照 《 生活饮用水标准检验方法》[2]进行水样的采集、保存、运输和检测。
1.4评价标准按照《 生活饮用水卫生标准》[3]进行检验结果评价。
2结果
2.1生活饮用水理化指标的检测结果经统计分析, 2013与2014年水样合格率相比较,差异无统计学意义( χ2=0.180,P>0.05) ;2013与2014年水样项次合格率比较,差异无统计学意义( χ2=0.79,P>0.05) 。 见表1。
2.2生活饮用水水源理化指标的检测结果2013年除二次对照水和建筑竣工验水合格率为100%外,其余5类均有不同程度的污染。 2014年二次对照水和建筑竣工验水合格率为100%,二次供水和城市公共集中式供水合格率有所上升,为100%和96.4%,村镇供水、小型水厂集中式供水及自建设施供水合格率均有所下降。 见表2。
2.3 2013年和2014年丰水期与枯水期生活饮用水理化指标检测结果比较2013年枯水期与丰水期项次合格率均为100.0% ;2014年枯水期项次合格率为99.8%,丰水期项次合格率为99.7%。 2年枯水期与丰水期项次合格率差异均无统计学意义。 见表3。
2.4 2013和2014年生活饮用水理化指标各项目的检测结果2013与2014年共有12个项目不符合国家标准,其余23个项目合格率均为100.0%。 见表4。
注:检测结果单位与限值单位相一致。
3讨论
通过以上数据可以看出, 北京市昌平区生活饮用水理化指标总体情况较好, 但自建设施供水合格率较低,主要污染项目为氟化物、浑浊度、锰、砷和p H值。 2013年水样氟化物最高值达2.81 mg/L,2014年水样氟化物最高值达1.74 mg/L,超标严重,应引起关注,人体摄入氟过量,则会发生氟斑牙,严重时会发生氟骨症[4]。 2013年与2014年水样浑浊度最高值均在限值的5倍以上,高浑浊度影响水的味感和颜色,令人厌恶。 由生活污水和工业废水形成的浑浊水主要是有机颗粒和无机颗粒,泥土的成分则少一些,但往往有毒害作用。 简单的混凝、沉淀及过滤均可降低浑浊度,因此,浑浊度又可用来评价水净化处理的效果[4]。
锰及其化合物的毒性不一[5]。 锰中毒主要表现为神经衰弱综合征和植物神经功能障碍。水中含有微量锰时, 呈黄褐色。锰的氧化物积沉在水管或是采样容器壁上,隔夜放置会产生“ 黑水”现象。 当水中锰超过0.15 mg/L时, 能使浅色衣服和白色瓷器设备着色[6]。 2013年水样锰的最高值已达0.229 mg/L。 砷化合物在人体内有蓄积作用,能引起急性或慢性中毒。 慢性砷中毒会导致食欲下降、胃肠障碍、末梢神经炎、结膜炎、角膜硬化及皮肤黑变病,而且与皮癌发生有关系。 砷对消化道有直接腐蚀作用,接触部位可产生急性炎症、出血甚至坏死[5]。 p H值的检测也具有重要的意义。 当水体受到外界的酸碱污染后,会引起水质p H值发生较大的变化,在p H值<6.5或>8.5时,水中微生物生长受到一定的抑制作用,使得水体自净能力受到阻碍并可能腐蚀船舶和水中设施。 若水体长期受到酸、 碱污染将对生态平衡产生不良影响,实验室中通过p H值的测量,可对某些水的酸度和碱度进行间接计算[7]。
水的硬度多高,可引起胃肠道功能的暂时性紊乱, 但一般在短期内即能适应。 硬度超标的水对日常生活影响较大,可形成大量水垢[8],影响口感。 汞元素性质稳定,环境自净效果微弱,污染广泛而持久,生物富集效果明显,给人和生物健康带来严重危害,汞的检测和监测有深刻的现实意义[5]。 纯净的水在水层浅时为无色, 水层深时为浅蓝色。 当水中存在某些物质时,会表现出一定的颜色。 溶解性有机物、部分无机物和有色悬浮颗粒,均可使水呈现颜色。 天然水的颜色,主要是有机物质,特别是腐殖质所致。 有颜色的水令人厌恶而不愿饮用。 水体有颜色会减弱水体透光性,影响水生生物的繁殖和生长[7]。 水中铁的污染源主要是采矿、选矿、冶炼、 酸洗废水等。 二价铁具有一定的全身毒性作用,三价铁盐毒性较小,对黏膜具有轻度刺激性和腐蚀性。 水中铁浓度为1 mg/L时,有明显金属味;饮用水中铁超过0.3 mg/L时,会对衣服、器皿着色及产生沉淀和异味[9]。 2014年检出水样硝酸盐氮的最高值为38.2 mg/L, 已达限值的3.82倍,应引起重视,因为饮水中的硝酸盐氮含量过高时,对人健康有影响,主要是使儿童血液中变性血红蛋白增加[7]。
建议有关部门应高度重视, 强化生活饮用水消毒的意识,正确添加消毒药品,防止药物副产物形成[10]。定期检查供水管网设施。 同时应提高生活饮用水的管理和维护水平, 水源地附近要防止和逐步减轻工业对农村饮用水源的污染。 严格监控化肥、农药的使用,调整农药施用结构,控制农药施用量。 加大畜禽养殖污染治理力度、减少污染物排放[11]。 同时建立卫生防护带,做好垃圾、污水及人畜粪便的无害化处理。加强水质检测与监督,规范饮水管理,确保饮水安全,保障人民生命健康[12]。
作者声明本文无实际或潜在的利益冲突
摘要：目的 了解北京市昌平区生活饮用水的污染状况,并对理化指标检测结果进行分析。方法 按照GB/T 5750-2006《生活饮用水标准检验方法》进行水样的采集、保存、运输和检测;按照GB 5749-2006《生活饮用水卫生标准》进行检验结果评价。结果 2013年和2014年共检测1 778件样品,合格样品1 692件,合格率为95.2%,2年各项指标共检测43 677项次,合格43 584项次,项次合格率为99.8%;7类饮用水水源中,自建设施供水合格率最低,仅为86.0%;不合格项主要为氟化物、浑浊度、锰、砷和p H值等。结论 北京市昌平区生活饮用水部分理化指标超标较严重,相关部门应采取针对性措施,加强对生活饮用水重点项目的监测和监督管理。
关键词：生活饮用水,理化指标,检测
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