色谱峰噪比计算方法

p　　通过一年多的试行，上海市环保局组织修订并发布了《上海市石化行业VOCs排放量计算方法(2017年修订版)》和《上海市涂料油墨制造业VOCs排放量计算方法(2017年修订)》。新版的内容有哪些变化?/pp 1.新增储罐修正周转量《修订方法》在储罐公式法中增设了修正周转量，其根据实测“液位高度变化”与“最高液位高度”比值对储罐周转量进行了修正。/pp 2. 新增储罐和装卸平衡管效率系数《修订方法》中在储罐和装卸公式法增设了平衡管效率系数，充分考虑了油气平衡管控制效率和减排效果，更接近实际排放情况。/pp 3. 加入废水WATER9《修订方法》中废水公式法加入WATER9了模型法，丰富了在废水中VOCs全组份种类及浓度已确定的情况下VOCs排放量计算方法。/pp 4. 加入冷却塔汽提实测法《修订方法》中冷却塔加入汽提实测法，更加精准测算冷却塔、循环水中VOCs排放量。/p

关于印发《国控污染源排放口污染物排放量计算方法》的通知　　各省、自治区、直辖市环境保护厅(局)，新疆生产建设兵团环境保护局：　　根据《国务院批转节能减排统计监测及考核实施方案和办法的通知》(国发〔2007〕36号)的要求，为了加强污染源自动监测和监督性监测数据在排污收费和总量核定等环境管理方面的应用，进一步规范污染物排放量的计算，我部制定了《国控污染源排放口污染物排放量计算方法》。现印发给你们，请遵照执行。　　附件：国控污染源排放口污染物排放量计算方法　　二○一一年一月二十五日

上图 真菌可能与标准电子设备相连。图片来源：安德鲁阿达马茨基下图 实验室培养的脑细胞可用于计算。图片来源：托马斯哈滕/约翰斯霍普金斯大学细菌和超级计算机有什么区别？区别是细菌更“高级”，因为它有更多的回路和更强的处理能力。所有生命都在“计算”。从响应化学信号的单个细胞，到在特定环境中航行的复杂生物体，信息处理是生命系统的核心。经过数十年的尝试，科学家终于开始收集细胞、分子甚至整个生物体，来为人类自己的目的执行计算任务。从本质上讲，计算机也只是信息处理器，而且人们越来越认识到大自然拥有丰富的这种能力。最明显的例子是复杂生物体的神经系统，它能处理来自环境的大量数据并对各种复杂的行为“下指令”。但即使是最小的细胞，也充满了复杂的生物分子通路，这些通路响应输入信号，打开和关闭基因、产生化学物质或进行自我组织。最终，生命中所有令人难以置信的壮举，都依赖于DNA存储、复制和传递遗传指令的能力。如何构建一台生物计算机？生物系统有自身的独特优势：更紧凑、能源效率更高、可自我维持和自我修复，而且特别擅长处理来自自然界的信号。在过去的20年里，强大的细胞和分子工程工具让人们终于能在构建生物计算机领域迈出一步。美国麻省理工学院生物合成学家克里斯托弗沃伊特说，该方法的核心是“生物电路”，类似于计算机中的电子电路。这些电路涉及各种生物分子相互作用以获取输入，并对其进行处理以产生不同的输出，就像它们的硅对应物一样。通过编辑支撑这些过程的遗传指令，人们现在可以重新连接这些电路以执行自然界从未计划的功能。2019年，瑞士联邦理工学院利用CRISPR技术，构建了相当于计算机中央处理器（CPU）的生物等效物。这个CPU被插入一个细胞，在那里它调节不同基因的活动以响应专门设计的RNA序列，使细胞实现了类似于硅计算机中的逻辑门。印度萨哈核物理研究所在2021年更进一步，诱使一群大肠杆菌计算简单迷宫的解决方案。该电路分布在几个大肠杆菌菌株之间，每个菌株都被设计用来解决部分问题。通过共享信息，该电路成功地实现了如何在多个迷宫中导航。大多数生物系统并不同于经典计算机的二进制逻辑，它们也不会像计算机芯片那样一步步解决问题。它们充满了重复、奇怪的反馈循环和以不同速度并排运行的截然不同的过程。更怪异的是，生物的计算能力还能完全脱离其自然环境。瑞典隆德大学科学家正在试验一种完全不同的生物计算方法，使用由分子马达驱动的微小蛋白质丝围绕迷宫推进。迷宫的结构经过精心设计，而细丝能同时探索所有路线。这意味着解决更大的问题不需要更多的时间，只需要更多的细丝。重新设计生物系统会带来什么？但美国马萨诸塞州塔夫茨大学的迈克尔莱文认为，生命系统已经在生物学的各个层面展示了令人惊叹的计算壮举，人们应该将重点从尝试重新设计生物系统，转移到寻找与现有系统交互的方法。莱文实验室已经证明，他们可以操纵细胞之间的电通信，帮助它们决定如何以及在哪里生长。举个恐怖的例子，这可能让蝌蚪的内脏上长出眼睛，或让青蛙长出额外的腿。它并不等同于计算，但团队认为它代表了如何将自然界预先存在的电路折射为一个“新目标”。类似的方法可用来解决广泛的计算任务。此外，真菌计算的深奥领域也正在显示其应用潜力。英国布里斯托尔西英格兰大学研究显示，真菌在感知pH值、化学物质、光线、重力和机械应力等方面具有的能力令人印象深刻。它们似乎使用电活动的尖峰进行交流，这开辟了将它们与传统电子设备连接的前景。类器官智能有多智能？要探寻生物计算，离不开人们迄今已知的最强大计算设备：大脑。当前组织工程学的进步意味着，科学家们可从干细胞中培育出相当于微型大脑的复杂神经元簇，也就是“大脑类器官”。与此同时，能将信号传输到脑细胞并能解码它们的反应，意味着人们已经开始试验类器官的记忆和学习能力。今年早些时候，美国约翰斯霍普金斯大学团队概述了“类器官智能”这一新领域的愿景。目标与人工智能相反：他们不会让计算机更像大脑，而是试图让脑细胞更像计算机。初创公司Cortical已可训练在硅芯片上培养的人类脑细胞来玩电子乒乓游戏Pong。而在它们的新软件中，任何具有基本编码技能的人都能为“培养皿大脑”编程。不过，所有这些生物计算方法目前都远未成为主流。与设计和制造硅芯片的能力相比，人们操纵生物学的能力仍处于初级阶段。但生物计算的巨大潜力和投入生物技术的数十亿美元，将在未来几年为这个领域带来快速进步。