FirstLoveLife / environmental-engineering-papers

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

build

git clone my emacs-config then doom-emacs develop(clone then checkout) branch

then org-export-dispatch

  • C-c C-e l l
  • C-c C-e l o

my org to tex configs:

https://github.com/FirstLoveLife/Black-RX/blob/master/config.el#L402:

(setq reftex-default-bibliography '("~/bibliography/references.bib"))

(setq org-ref-bibliography-notes "~/bibliography/notes.org"
      org-ref-default-bibliography '("~/bibliography/references.bib")
      org-ref-pdf-directory "~/bibliography/bibtex-pdfs/")



(setq org-latex-pdf-process
      '(
        "rm -fr %b.out  %b.bbl %b.log %b.aux %b.blg %b.toc auto texput.log"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "bibtex %b"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "xelatex -shell-escape -interaction nonstopmode -output-directory %o %f"
        "rm -fr %b.out %b.bbl %b.log %b.aux %b.blg %b.toc auto texput.log"
        ))
(setq org-latex-compiler "xelatex")
  • $\frac{V × M × 100.8 × 1000}{V_w}$
  • \[CEDTA = 0.0089 \text{mol}/L\]
  • \[VL50 = 50 ml = 0.05L\]
  • X: 钙离子浓度(以 $CaCO_3$ 计), mg/L;
  • V: 滴定时EDTA标准溶液消耗的体积, mL;
  • M = 0.0089: EDTA标准溶液的浓度, mol/L;
  • $V_m = 50$: 水样的体积, mL;
  • 100.8: $CaCO3$ 的摩尔质量, g/mol.
  • result = 17.9424 * V
  • result2 = 16.10784 * V

L50 2g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

0.5h7.793.94340.160.300.238.004.127

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

1h7.454.01250.480.460.470.278.433

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

2h6.63.98060.510.580.559.799.868

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

3h7.043.98200.950.900.939.8416.686

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

6h7.563.98741.851.911.8810.2233.732

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

8h7.543.98172.222.212.2210.3239.832

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

10h7.583.99992.312.302.3110.3441.447

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

12h7.214.05112.502.532.5210.5245.215

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

16h7.714.00142.852.882.8710.4651.494

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

20h7.984.04703.323.383.3510.5059.107

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

24h6.644.04103.333.553.4410.6161.722

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

28h8.294.01334.013.984.0010.6771.769

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

40h7.544.00774.474.574.5210.7681.100

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

52h7.714.01814.394.404.4010.7478.946

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

64h7.853.96284.624.804.7110.8484.509

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

88h7.773.98325.945.905.9210.96106.219

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.463.94747.307.197.2511.11130.082

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

192h7.544.02627.507.817.6611.14137.439

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

280h7.274.00217.657.707.6811.67123.7082

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 3g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.236.02258.178.228.2011.06147.128

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 4g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.217.95019.519.509.5111.12170.632

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 5g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

3h7.7210.01792.072.272.1710.2738.935

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

16h7.539.97566.476.396.4310.78115.370

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

40h7.349.98699.439.309.3710.95168.120

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.739.92469.339.359.3411.13167.582

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 pH=4.13:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h4.134.02666.206.056.1310.83109.987

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 pH=2.09 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h2.093.99014.405.184.799.1985.944

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L50 pH=9 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h9.973.98555.785.805.7910.97103.886

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 2g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

0.5h7.683.92290.120.120.129.522.153

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

1h7.614.07530.470.510.499.668.792

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

2h7.783.98070.710.700.7110.1812.739

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

3h7.393.92220.700.810.7610.3613.636

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

6h7.344.04300.920.910.9210.3816.507

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

8h7.403.98011.271.371.3210.7123.684

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

10h7.714.01981.801.791.8010.8632.296

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

12h7.193.95771.801.621.7110.7430.681

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

16h6.884.03331.841.861.8510.7932.193

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

20h7.323.97802.462.322.3910.8242.882

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

24h7.414.00102.582.562.5710.9546.112

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

32h7.344.01322.892.872.8811.0051.674

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

40h7.653.98983.033.123.0811.0455.263

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

52h7.863.97303.603.763.6811.0066.028

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

64h7.454.01983.904.104.0011.1571.770

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

88h7.493.96884.204.204.2011.1175.358

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

112h7.453.94034.704.994.8611.1487.200

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.483.94204.704.994.8611.1492.205

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

192h7.413.92685.985.705.8411.43104.783

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

280h7.294.02125.905.935.9211.9895.3584

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 3g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.426.01035.905.805.8511.38104.963

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 5g/100ml 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h7.3110.01257.307.407.3511.45131.877

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 pH=1.98:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h1.983.99517.808.658.238.20147.666

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 pH=3.93:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h3.934.03365.505.405.4511.1897.786

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

L60 pH=9 初始pH为超纯水:

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

timepHceramsitesedta 1(ml)edta 2(ml)averagepH(end)result(mg/L)

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

136h9.884.05184.955.004.9811.1489.353

——–——–+———–+———-+———-+——–+——–+————–+

蠕动泵流速

  • 0.1转速: 240ml/24h 10
  • 0.2转速: 15.5h 330ml 21.29
  • 0.3转速: 410ml 13:23H 30.635
  • 0.4转速: 590ml 13:23H 44.08
  • 0.5转速: 870ml 16::17 53.43
  • 0.6转速: 1060ml 16::17 65.1
  • 0.7 550 7:34 72.684
  • 0.8 680 7:34 89.864
  • 0.9 1160 11:34 100.282
  • 1.0: 560 112
  • 1.1: 620 5h 124

To Ask

  1. 原料配比具体指哪些 强度, 空隙结构影响因素

动态

4号

35min 9.96 1:23 10.05 2:00 10.16 2:46 10.24 4.05 4:30 10.50 5:00 10.59 11 9:00 10.72 16.8 11:00 10.87 18.80 12:00 10.89 19.80 24:00 10.97 23.4 28:00 10.95 26.40 37:00 11.03 24.16 47:00 11.10 22.80 78:00 10.95 16.96

123:00 11.07 9.8 155:00 11.10 8.5 195:30 11.50 4.8 219:00 11.67 6.30 270:00 11.66 5.70

L60

35min 10.63 1:23 10.83 2:00 10.84 3.0 3:00 10.99 4.20 4:30 11.11 5:00 11.13 5.62 9:00 11.26 7.03 11:00 11.34 8.17 12:00 11.39 8.22 24:00 11.21 7.28 28:00 11.27 7.38 37:00 11.35 8.02 47:00 11.40 7.84 78:00 11.20 7.20

123:00 11.28 4.60 155:00 11.33 5.20 195:30 11.72 7.50 219:00 11.84 6.25 270:00 11.85 5.60

2.4970g/1000ml = 0.02477mol/1000ml = 0.02477mol/l = 0.00002477mol/ml 3.4ml 1ml = 10mg 3.9945g/300ml

0.00002477mol * 336.21 = 0.0083279217 g / 3.1ml = 0.00799

出图

静态

时间变量

释钙

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

matplotlib.rc('font', family='Source Han Sans CN')

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot([0.5, 1, 2, 3, 6, 8, 10, 12, 16, 20, 24, 32, 40, 52, 64, 88, 112, 136, 192, 280], [2.153, 8.792, 12.739, 13.636, 16.507, 23.684, 32.296, 30.681, 32.193, 42.882, 46.112, 51.674, 55.263, 66.028, 71.770, 75.358, 87.200, 92.205, 104.783, 95.3584], marker='s', markerfacecolor='blue', markersize=6, color='skyblue', label='L60')
plt.plot([0.5, 1, 2, 3, 6, 8, 10, 12, 16, 20, 24, 28, 40, 52, 64, 88, 136, 192, 280], [4.127, 8.433, 9.868, 16.686, 33.732, 39.832, 41.447, 44.215, 51.494, 59.107, 61.722, 71.769, 81.100, 78.946, 84.509, 106.219, 130.082, 137.439, 123.7082], marker=10, label='L50', color='olive', markersize=6)
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间(h)')
plt.ylabel('浓度(mg/L)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")


fig.savefig("time-Concentration.png", dpi=1000)
'time-Concentration.png'

pH

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot([0.5, 1, 2, 3, 6, 8, 10, 12, 16, 20, 24, 32, 40, 52, 64, 88, 112, 192, 280], [8.00, 8.27, 9.79, 9.84, 10.22, 10.32, 10.34, 10.52, 10.46, 10.50, 10.61, 10.67, 10.76, 10.74, 10.84, 10.96, 11.11, 11.14, 11.67], marker=10, label='L50', color='olive', markersize=6 )
plt.plot([0.5, 1, 2, 3, 6, 8, 10, 12, 16, 20, 24, 28, 40, 52, 64, 88, 136, 192, 280], [9.52, 9.66, 10.18, 10.36, 10.38, 10.71, 10.86, 10.74, 10.79, 10.82, 10.95, 11.00, 11.04, 11.00, 11.15, 11.11, 11.14, 11.43, 11.98], marker='s', markerfacecolor='blue', markersize=6, color='skyblue', label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间(h)')
plt.ylabel('终点pH')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")


fig.savefig("time-pH.png", dpi=1000)
'time-pH.png'

投加量变量

4号 5g/100ml

释钙
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot([3, 16, 40, 136], [38.935, 115.370, 168.120, 167.582], marker='s', markerfacecolor='blue', markersize=6, color='skyblue',  label='L50')
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间(h)')
plt.ylabel('浓度(mg/L)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

fig.savefig("No4-5g-time-Concentration.png", dpi=1000)
'No4-5g-time-Concentration.png'
pH
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot([3, 16, 40, 136], [10.27, 10.78, 10.95, 11.13], marker=10, label='L50', color='olive', markersize=6 )
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间(h)')
plt.ylabel('终点pH')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

fig.savefig("No4-5g-100-time-pH.png")
'No4-5g-100-time-pH.png'

释钙

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

plt.plot([2, 3, 4, 5], [130.082, 147.128, 170.632, 167.582], marker='s', markersize=6,  label='L50')
plt.plot([2, 3, 5], [92, 104.963, 131.877], marker='s', markersize=6,  label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('投加量(g/100ml)')
plt.ylabel('浓度(mg/L)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

fig.savefig("dosage-Concentration.png", dpi=1000)
'dosage-Concentration.png'

pH

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

# ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))
# ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.1f'))

plt.plot([2, 3, 4, 5], [11.11, 11.06, 11.12, 11.13], marker='s', markersize=6,  label='L50')
plt.plot([2, 3, 5], [11.25, 11.38, 11.45], marker='s', markersize=6,  label='L60')


plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('投加量(g/100ml)')
plt.ylabel('终点pH')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

plt.savefig('dosage-pH', transparent=False, bbox_inches='tight', dpi=1000)
'dosage-pH.png'

dosage-pH.png

pH变量

释钙

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

# ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))
# ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))

plt.plot([2.09, 4.13, 7.6, 9.97], [85.944, 109.987, 130.082,103.866], marker='s', markersize=6,  label='L50')
plt.plot([1.98, 3.93, 7.45, 9.88], [147.666, 97.786, 92.20, 89.353], marker='s', markersize=6,  label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('初始pH')
plt.ylabel('浓度(mg/L)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

plt.savefig('pH-Concentration', transparent=False, bbox_inches='tight', dpi=1000)
'pH-Concentration.png'

pH-Concentration.png

pH

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

# ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))
# ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))

plt.plot([2.09, 4.13, 7.6, 9.97], [9.19, 10.83, 11.11, 10.97], marker='s', markersize=6,  label='L50')
plt.plot([1.98, 3.93, 7.45, 9.88], [8.20, 11.18, 11.25, 11.14], marker='s', markersize=6,  label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('初始pH')
plt.ylabel('终点pH')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

plt.savefig('pH-pH', transparent=False, bbox_inches='tight', dpi=1000)
'pH-pH.png'

pH-pH.png

动态

释钙

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

# ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
# ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.1f'))

plt.plot([2.77, 5, 9, 11, 12, 24, 28, 37, 47, 78, 123, 155, 195, 219, 270], [4.05, 11, 16.8, 18.8, 19.8, 23.4, 26.3, 24.16, 22.80, 16.96, 9.8, 8.5, 4.8, 6.3, 5.7], marker=10,  label='L50', color='olive', markersize=10)
plt.plot([2, 3, 5, 9, 11, 12, 24, 28, 37, 47, 78, 123, 155, 195, 219, 270], [3.0, 4.20, 5.62, 7.03, 8.17, 8.22, 7.28, 7.38, 8.02, 7.84, 7.20, 4.60, 5.20, 7.50, 6.25, 5.60], marker='s', markerfacecolor='blue', markersize=6, color='skyblue',  label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间(h)')
plt.ylabel('浓度(mg/L)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

plt.savefig('dynamic-time-Concentration', transparent=False, bbox_inches='tight', dpi=1000)
'dynamic-time-Concentration.png'

pH

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Source Han Serif CN'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()

# ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
# ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.1f'))


plt.plot([0.5833, 1.3833, 2, 2.77, 4.5, 5, 9, 11, 12, 24, 28, 37, 47, 78, 123, 155, 195, 219, 270], [9.96, 10.05, 10.16, 10.24, 10.50, 10.59, 10.72, 10.87, 10.89, 10.97, 10.95, 11.03, 11.10, 10.95, 11.07, 11.10, 11.50, 11.67, 11.66], marker=10, label='L50', color='olive', markersize=6)
plt.plot([0.5833, 1.3833, 2, 3, 4.5, 5, 9, 11, 12, 24, 28, 37, 47, 78, 123, 155, 195, 219, 270], [10.63, 10.83, 10.84, 10.99, 11.11, 11.13, 11.26, 11.34, 11.39, 11.21, 11.27, 11.35, 11.40, 11.20, 11.28, 11.33, 11.72, 11.84, 11.85], marker='s', markerfacecolor='blue', markersize=6, color='skyblue',  label='L60')

plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('终点pH)')
ax.tick_params(axis="x", direction="in")
ax.tick_params(axis="y", direction="in")

plt.savefig('dynamic-time-pH', transparent=False, bbox_inches='tight', dpi=1000)
'dynamic-time-pH.png'

实验装置图片

dynamic.jpg

About


Languages

Language:TeX 68.0%Language:HTML 30.1%Language:Emacs Lisp 1.9%