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我计划对一个小型浅水池塘开展底泥的重金属含量的调查,而且需要做底泥的分层分析,因此要采集柱状的泥样。 在不排水的情况下,池塘水深1.5-2米深,底泥也有0.7-1米深,带水采泥的时候肯定要用到专门的工具。就算是排水采样,要下池塘采集将近1米深的底泥,没有专门的工具也是个麻烦事情。在各类文献和监测标准中均见到过关于“柱状采泥器”“管式采泥器”等等一类的内容,但小弟才疏学浅,并没有真正见识过这类工具为何物。网上搜索也见不到相关的仪器供求信息[em45]。 现在只能求助各位高手,望能够给予指点,看看在这类池塘的底泥分层采样有什么好的办法。
通常是黏土、泥沙、有机质及各种矿物的混合物,经过长时间物理、化学及生物等作用及水体传输而沉积于水体底部所形成。而底泥采样是指为了研究排入水体的污染物在底泥中的积累、分布、转化和迁移的规律,需要对指定水域内的底泥进行取样研究。 某省水科院就在近期联系到了德严科技,希望找到一款适用于湖泊、水库、河流的小型底泥采样设备,根据客户的需求,德严科技在第一时间将解决方案回馈给了客户,为客户推荐了电力驱动环保无污染的SDI VC-D深水型和高性能水陆两用的Wink S5钻机,最终客户根据自己的实际使用需求选择了前者。 SDI VC-D是一款适用于近海、湖泊、河流的底泥采样钻机,该钻机采用高频振动原理进行底泥的钻进作业,设备作业水深可达220英尺(即67米),而在水下的采样深度更是深达9米,电力驱动有效的抵消了油动设备对于采样环境的污染情况,在提钻方面也可选择手动和电动两种,让采样更加高效。 在采购流程走完后,德严科技立即就向厂家提出了发货要求,经过了一段时间的漂洋过海后,深水型SDI VC-D抵达了客户的驻地,与设备一起到达的还有德严科技的技术人员。验货过程只用了很短的时间就完成了,剩下就是技术培训工作了。 技术培训的实际地点最终选择了白洋淀,在驱车百公里后来到了白洋淀风景区进行实际的采样操作,由于白洋淀风景区的水深并不深,所以将深水型SDI的重力环去掉,不采用支撑架而是通过绳索手提的形式下放和提钻,在现场的操作表现中,SDI深水型钻机表现出了出色的底泥掘进性能,一米采样仅需28秒即可完成,在整个的设备操作教学过程中,共计实验性的进行了2次采样作业。现场技术人员对SDI深水型的表现非常满意,与SDI一同进行采样的还有该单位之前所采用的AMS沉积物手动采样器,对于白洋淀的浅水区域,AMS也可以实现20厘米左右的一次性采样作业,但是仅限于浅水区且采样长度与口径受到了限制。 对于SDI的此次表现,客户技术人员给予了非常高的评价,这样一台设备解决了他们一直以来对于设备体积、便携型、环保性的困扰,且如此便利的操作方式和扰动性能小的完整样品都是可圈可点的存在,对于他们今后的工作会起到至关重要的作用,也大大的提高了他们的采样效率。
最近发现振实密度不稳定,调查发现振幅发生变化,原以为恢复振幅,就没问题了,结果发现维修前后,振实密度没有变化。经过对振实密度仪工作原理进行研究,发现复位的方式对振实密度是有影响。那现在的问题是:自由落体和硬性回弹,哪个才是真正的振实密度?背景:我们公司现在有两台振实密度仪,一台是进口的康塔,另外一台是国产的,两台仪器使用的复位方式是不一样的。进口的康塔采用的是自由落体,国产的是通过弹簧进行复位的。(对于某些样品,两台仪器的检测结果相差达到20%)国产的检测原理如下,红色的为弹簧,黑色的配件是连成一块的。向上时弹簧被压缩,向下时通过弹簧进行复位的,这样,感觉下落的速度就比自由落体的要快。我们也尝试将固定弹簧的配件拧松一点,检测出来的振实密度就变小了。data:image/png;base64,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