烟尘浓度静压法与微电脑法相关关系

经 1 2台锅炉同步实测的 36组数据对静压法和微电脑法在 α系数校正前后的一元线性回归 ,结果表明 ,两者具有非常显著的线性关系 ,其回归方程为校正前 :y1=0 .6 9x1 4 7.86 ;校正后 :y2 =0 .39x2 1 58.94 ,式中 y1、y2 为校正前、后静压法测得烟尘浓度 ;x1、x2 为校正后测得烟尘浓度。两方程均有 99%的可信度。两方法所测浓度之间存在很强的相关性 ,其线性相关系数经α校正前后分别为 0 .82 7和 0 .80 9远大于起码值 0 .4 1 8。据此 ,可通过原有锅炉烟尘浓度资料推算改用微电脑法后的浓度值。烟尘浓度静压法与微电脑法相关关系@施伟斌$海…     

我国烟尘浓度监测的分析误差

烟造气烟尘浓度的则定一直处于只知道测,不知道准确到什么程度的状态,这就影响了我国烟尘测试技术的发展和提高,同时也不能为污染治理和防护提供科学的数据.本文就可以依据专题试验结论来探讨国产预测流速法烟尘测定仪、静压平衡烟尘测定仪和动压平衡烟尘测定仪监测结果的分析误差,同时依据众多工程技术人员的实践经验来分析产生误差的原因,并提出可行的减小测定误差的部分措施,还提出了烟尘浓度测定仲裁方法的建议.     

影响过剩空气系数α测定的因素

在锅炉烟尘监测中,为防止用户稀释排放,其实测的排放浓度必须用过剩空气系数来校正.为此,国家标准《GB3841—83》中规定:在测定锅炉烟尘排放浓度时,要测定过剩空气系数α的大小,烟尘排放浓度一律折算α=1.8时的浓度.其α值按下式计算:即是对烟气中的氧含量的测定.对氧含量的测定,我站使用的是南京分析仪器厂引进生产的KM9000型燃烧效率测定仪.     

关于固定污染源烟尘现场监测质量保证若干问题的探讨

1.测试前的准备工作烟尘浓度的测定是一项十分繁重的工作.测试前,应深入现场,对被测的生产设备、除尘装置、排放烟尘的性质及烟道位置、尺寸等进行调查,根据实际情况,有目的制定监测、计划.     

液体节煤固硫添加剂对锅炉排污的影响研究

通过对在同一种原煤上使用液体节煤固硫添加剂前、后锅炉废气的对比测试,分析了加入添加剂后锅炉排放废气中烟尘粒径、烟尘浓度、二氧化硫、氮氧化物浓度等变化的原因及趋势。结果表明,在使用液体节煤固硫添加剂后,锅炉排放废气中烟尘、二氧化硫浓度均有显著降低,氮氧化物浓度基本不变,排放烟尘粒径呈现由较大向较小转化的趋势。     

锅炉烟尘与与烟气α系数同步测试的探讨

锅炉烟尘与与烟气α系数同步测试的探讨赵永生（广西桂林市环保监测站５４１００２）在测试锅炉烟尘的排放浓度时，要在采集烟道气的同时，测定烟气α系数，以α值对实测的烟尘排放浓度进行修正，以防止烟尘的稀释排放，进而达到维持和提高大气环境质量的目的。对烟尘与烟...     

PC—1500袖珍计算机在烟尘浓度计算中的应用

目前在烟尘（或粉尘）浓度测试中，各监测部门基本上采用的是静压平衡型烟尘浓度测定仪，该仪器具有位能稳定、精度高、携带使用方便，在不稳定的工况下，能够随时进行跟踪测试等优点，是一种较理想的烟尘浓度测试仪。然而在现场采样工作结束后，室内分析人员还存在着大量的数据处理工作，由于静压平衡烟尘浓度测定仪的计算公式较为繁琐，用计算器来计算测量结果，不仅计算速度慢，还容易出错。根据在烟尘测试中的实际经验，运用BASIC语言，在PC－1500袖珍计算机上编制了一套计算烟尘浓度的程序，该程序通过人机对话，具有简单、方便、准…     

往复推动式锅炉烟尘的测试方法

往复推动式锅炉烟尘的测试方法赵永生（广西省桂林市环境监测站５４１００２）锅炉烟尘的测定，各地采取的测试方式不尽相同。如：所采集的烟尘样品数在３～８个之间，每个样品的采集时间在６～１２ｍｉｎ不等。这对往复推动式锅炉烟尘的测试数据的精密度影响颇大。笔者结...     

静压平衡烟尘浓度测定仪累计流量表校正的必要性

静压平衡烟尘浓度测定仪累计流量表校正的必要性王涛，雷玉国，王新平（乌鲁木齐市环境科研监测中心站８３００００）我市目前烟尘测试多选用上海红宇厂生产的ＪＹＰ－Ⅱ型烟尘浓度测定仪，在计算烟气含尘浓度时有些测试人员多采用仪器出厂时附带的累计流量表校正系统ｋ值...     

锅炉烟尘测试中锅炉运行负荷计算方法探讨

我国ＧＢ５４６８９１《锅炉烟尘测试方法》中规定,锅炉烟尘排放浓度测试必须在锅炉设计出力７０％以上的情况下进行,并按锅炉运行三年内和锅炉运行三年以上两种情况,将不同出力下实测的烟尘排放浓度乘以表１中出力影响系数Ｋ,作为该锅炉额定出力情况下的烟尘排放浓...     

因子分析法解析北京市大气颗粒物PM10的来源

2004年10月份在北京市6个采样点采集了大气PM10样品,分析了大气颗粒物的质量浓度、元素组成、离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,并用因子分析模型对颗粒物的来源进行了研究。结果显示,北京市大气颗粒物的来源主要有6类:建筑水泥尘/机动车尾气尘/燃煤尘、土壤风沙尘、二次粒子尘、工业粉尘、生物质燃烧尘和燃油尘。用模型计算得到的各源对PM10的贡献率分别为建筑水泥尘/机动车尾气尘/燃煤尘占36.57%、土壤风沙尘占16.07%、二次粒子尘占12.33%、工业粉尘占10.29%、生物质燃烧尘占6.07%、燃油尘占3.84%、其它占14.84%。其中建筑水泥/机动车尾气尘/燃煤尘、土壤风沙尘、二次粒子尘、工业粉尘是大气颗粒物PM10的主要来源。实验表明,在缺少源成分谱时可以用因子分析模型来分析大气颗粒物的来源及其相对贡献。     

北京市主要PM10排放源成分谱分析

对北京市土壤尘、道路扬尘、城市扬尘、建筑施工尘、钢铁尘、煤烟尘等主要PM10无组织排放源和固定源进行采样、分析,建立相应的成分谱数据库,通过对其化学组分分析,确定各类PM10排放源的化学组分特征和标识元素。土壤尘、建筑施工扬尘、钢铁尘、煤烟尘PM10的标识元素分别为Si、Ca、Fe、Al,道路扬尘显示出明显的土壤尘、建筑施工尘和机动车污染的特征,城市扬尘成分谱与道路尘有很强的共线性,具有明显的道路扬尘特征。     

抚顺市大气颗粒物主要排放源的成分谱研究

抚顺市的5种大气颗粒物主要排放源中土壤风沙尘的特征元素为K,钢铁尘的特征元素为Fe,建筑水泥尘的特征元素为Ca,煤烟尘的特征元素为Ti。土壤风沙尘和扬尘中含量最高的元素为Al,煤烟尘中含量最高的元素为EC,钢铁尘中含量最高的元素为Fe,建筑水泥尘中含量最高的元素为Ca。     

基于K-means聚类的沙尘天气快速识别技术研究

依据沙尘天气判定条件分析2018年春季（2—4月）陕西省西安市环境空气质量小时监测数据，共识别9 d受沙尘影响。研究基于K-means聚类沙尘天气分析方法，分析沙尘天气监测数据特征，并对沙尘识别聚类模型进行优化研究，识别的沙尘影响天气与传统方法一致。分析表明，聚类方法可用于沙尘天气监测数据的识别，与传统方法相比较，基于K-means聚类方法能够快速、准确识别沙尘影响天气。     

“十一五”期间新疆大气降尘量时空分布特征及影响因素分析

通过对"十一五"期间新疆134个大气降尘监测点位数据进行统计分析发现,"十一五"期间,全疆年均降尘量维持在22.2~24.6 t/km2.月,变化幅度小于10%。一年内降尘主要集中在3~6月份,占全年降尘量的51%。在空间分布上,新疆年均降尘量呈现明显的南疆高于北疆的特征,南疆五地、州的总降尘量占全疆总降尘量的70.2%,为新疆降尘的主要集中区。特殊的气象、生态环境是决定新疆大气降尘时空分布特征的主要因素。     

Biological monitoring of wood dust exposure in nasal lavage by high-performance liquid chromatography

A high-performance liquid chromatography (HPLC) method for biomonitoring of occupational wood dust exposure based on nasal lavage as a biomonitoring matrix was developed. Gallic acid (GA) was chosen as the indicator compound for oak dust exposure. From the chromatographic profile of ash dust, four peaks were chosen as indicator compounds. Phenolic indicator compounds were analysed by HPLC. Personal dust samples and corresponding nasal lavage samples were collected from 16 workers exposed to oak dust and six to ash dust. The dust concentrations in the workers' breathing zone varied between 0.7 and 13.8 mg m(-3). The indicators revealed the nature of the wood dust inhaled. For the workers who did not use respirators, the correlation between the dust and corresponding indicator compound in their nasal lavage was significant; r2 = 0.59 (n = 12) for oak dust and r2 = 0.58 (n = 6) for ash dust, respectively. Further, the correlation for oak dust workers who used respirators was r = 0.67 (n = 4). Nasal lavage sampling and HPLC analysis of polyphenol indicator compounds are promising tools for measuring wood dust exposure. Although further validation is necessary, determination of the individual dose may prove invaluable in prospective epidemiological studies.     

Northern Idaho House Dust and Soil Lead Levels Compared to the Bunker Hill Superfund Site

House dust has been identified as a major exposure medium for lead (Pb) in children. High levels of Pb in soil and house dust have been recorded at the Bunker Hill Superfund Site (BHSS) in northern Idaho, an historic mining and smelting district. Soil and dust remediation at the site was required; however, regional background soil and dust Pb levels had not been well characterized. The objective of this survey was to determine background house dust Pb levels and to compare those levels with concentrations, and dust and Pb loading rates measured at the BHSS. Soil and house dust samples were collected in five towns demographically similar to the BHSS but unaffected by the mining industry. The background concentrations and loading rates were significantly lower than those observed at the site. House age was a significant factor affecting background soil and house dust Pb concentrations and loading rates.     

Application of wind-profiling radar data to the analysis of dust weather in the Taklimakan Desert

The Urumqi Institute of Desert Meteorology of the China Meteorological Administration carried out an atmospheric scientific experiment to detect dust weather using a wind-profiling radar in the hinterland of the Taklimakan Desert in April 2010. Based on the wind-profiling data obtained from this experiment, this paper seeks to (a) analyze the characteristics of the horizontal wind field and vertical velocity of a breaking dust weather in a desert hinterland; (b) calculate and give the radar echo intensity and vertical distribution of a dust storm, blowing sand, and floating dust weather; and (c) discuss the atmosphere dust counts/concentration derived from the wind-profiling radar data. Studies show that: (a) A wind-profiling radar is an upper-air atmospheric remote sensing system that effectively detects and monitors dust. It captures the beginning and ending of a dust weather process as well as monitors the sand and dust being transported in the air in terms of height, thickness, and vertical intensity. (b) The echo intensity of a blowing sand and dust storm weather episode in Taklimakan is about ?1~10 dBZ while that of floating dust ?1~?15 dBZ, indicating that the dust echo intensity is significantly weaker than that of precipitation but stronger than that of clear air. (c) The vertical shear of horizontal wind and the maintenance of low-level east wind are usually dynamic factors causing a dust weather process in Taklimakan. The moment that the low-level horizontal wind field finds a shear over time, it often coincides with the onset of a sand blowing and dust storm weather process. (d) When a blowing sand or dust storm weather event occurs, the atmospheric vertical velocity tends to be of upward motion. This vertical upward movement of the atmosphere supported with a fast horizontal wind and a dry underlying surface carries dust particles from the ground up to the air to form blown sand or a dust storm.     

京津冀地区一次浮尘过程的车载激光雷达走航观测

利用双波长三通道激光雷达与车载激光雷达,针对2018年3月28日京津冀区域的浮尘天气过程,分别进行了定点垂直观测与车载走航观测,对这次浮尘天气中沙尘的源地、沙尘气溶胶的时空分布、沙尘的传输路径与传输方式进行了综合分析。位于北京的激光雷达监测到28日凌晨开始,沙尘气溶胶与近地面污染物混合,受沙尘影响近地面污染物浓度迅速升高。北京到沧州的车载激光雷达走航观测结果显示,沙尘气溶胶先向南传输到京津冀南部区域,随后向西南方向传输,同时观测到京津冀区域上空1. 5 km左右存在沙尘传输带。结果表明,使用车载激光雷达走航观测,结合定点垂直激光雷达与其他地面监测数据,能可靠地观测到沙尘过程中颗粒物的时空变化特征。     

中国部分地区2021年几次典型沙尘天气遥感监测分析

2021年,中国北方地区经历了多轮大范围沙尘天气,波及西北、华北、东北甚至黄淮、长三角等地区。其中,3月份出现自2010年以来最强沙尘天气过程。该研究基于Himawari-8静止卫星数据和地面同步空气站点监测数据,分析了2021年3月14—17、27—30日和4月14—15日3次典型沙尘天气过程。分析结果显示：2021年3月14—17日沙尘天气影响范围最广,沙尘分别在不同时间段起源于蒙古国西北部、中国甘肃和青海交界处、新疆和甘肃交界处,大范围沙尘天气是多处尘源综合作用的结果。3月27—30日和4月14—15日沙尘主要起源于蒙古国,沙尘源较单一,影响范围相对集中,但某些时段受影响区域的沙尘强度很高。地面同步空气站点PM₁₀监测数据与卫星数据有很好的一致性。