石煤提钒行业清洁生产评价方法研究

通过对查阅大量国内外相关统计数据、国家行业标准及对石煤提钒行业专家咨询基础上,制定该行业清洁生产工艺评价路线。对已选定的指标体系,在中国相关领域清洁生产标准中等级划分的基础上,确定出各指标的清洁生产水平、一般水平、落后水平3个等级的评价基准值,制定了石煤提钒行业清洁生产评价标准。引入模糊数学法,结合层次分析法,构建了AHP-Fuzzy综合评价模型,该评价方法有效解决了清洁生产评价中系统复杂性与评价精确性之间的矛盾,将定量计算与定性评价有机结合,为该行业科学、合理的开展清洁生产评价,实现石煤提钒行业的可持续发展提供一个有效的评价工具。     

石煤提钒行业清洁生产评价指标体系建立

通过对我国石煤提钒行业生产工艺的深入分析,以生命周期系统评价为基础,以易操作性、特殊性和兼容性为原则构建了石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,该指标体系分为3个层次,即目标层、准则层和指标层,目标层为石煤提钒行业清洁生产水平;准则层是相互独立、分别隶属于目标层的一级指标,是从不同方面反映石煤提钒行业清洁生产水平的概括性指标;指标层为二级指标,该层隶属于准则层。包括定量指标、定性指标两大类,其中定量指标为资源与能源利用指标、生产技术特征指标、综合利用指标、污染物产生指标等4个一级指标及所属的20个二级指标,定性指标为生产工艺指标、执行环境保护法规指标、环境管理体系及清洁生产审核指标等3个一级指标及所属的9个二级指标。     

石煤提钒行业污染防治技术现状及进展

石煤型含钒页岩是我国优势的钒资源,国内石煤型含钒页岩中五氧化二钒储量是我国钒钛磁铁矿中五氧化二钒储量的七倍,超过国外的总储量。石煤型含钒页岩提钒行业的先进工艺开发也越来越受到全国各地的重视,自2000年起,包括湖北省在内的我国所有含钒页岩产出省份,开发出了如含钒页岩空白焙烧工艺、钠化焙烧工艺、复合氧化焙烧工艺、直接酸浸等提钒技术。但提钒工艺过程中     

石煤提钒工艺及焙烧设备的清洁性评价

我国已颁布了56个重点行业的清洁生产标准,从生产工艺与设备要求及资源能源利用指标等6个方面规定了清洁生产考核的定量或定性指标要求.本文针对尚无清洁生产标准可供参考的陕西省从石煤中提取V<,2>O<,5>的生产企业,从生产工艺及设备的角度出发,按照石煤提钒的工艺流程逐项对生产工艺以及其中的焙烧设备进行清洁性比对,最终得出...     

石煤提钒工艺中烟气污染物排放控制研究

介绍了传统钠法焙烧石煤提钒生产工艺的原理及烟气污染物产生和治理现状,提出了一种新型的焙烧工艺及烟气污染防治技术,阐述了工艺原理,并与传统工艺和方法进行了比较分析。基于中试试验报告及监测数据,研究分析了烟气污染物防治措施的技术可行性,针对烟气排放中存在的问题及原因进行了探讨,并提出了改进措施及建议,旨在为石煤提钒企业在烟气污染物治理控制方面提供参考。     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

陕西省石煤提钒行业存在的问题及对策研究

陕西的石煤主要分布在陕南秦岭南坡的商洛地区,但大部分石煤钒矿属于难处理矿,钒大部分以V（Ⅲ）和V（Ⅳ）存在,目前企业大多采用“焙烧＋稀酸浸出＋氨法沉钒”或者“强酸浸出＋氨法沉钒”工艺进行生产。存在的问题一是钒的综合回收率为65％左右,整体偏低;二是生产废水中含有大量氨使得废水闭路循环难度大;三是矿区大部分位于汉丹江水系的中上游地区或临近出省断面,选址较为敏感。针对以上存在的问题提出了解决建议．并对陕西省石煤提钒行业的发展做出了展望。     

基于GA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

在滚动轴承故障诊断研究中,常采用时域、频域或者时频域分析方法对振动监测数据进行故障诊断。时域中的无量纲指标因对故障敏感,而被广泛运用于机械故障诊断中,但目前无量纲指标在诊断过程中存在严重重叠问题,造成诊断准确率低。为了解决这个问题,研究了基于互无量纲指标和支持向量机(SVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。针对SVM对参数依赖性强,且在参数选择上没有系统理论而导致欠学习或过学习的问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用遗传算法进化搜索原理,以预测的准确率作为适应值,对SVM参数进行寻优,从而得到较优的支持向量机分类模型。实验表明,基于互无量纲指标和GA-SVM算法的故障诊断方法能够准确地识别旋转机械滚动轴承的状态。     

基于支持向量机的黄东海富营养化快速评价技术

以发展黄东海富营养化现场快速监测技术为目的,选取有色溶解有机物(CDOM)特征吸收系数a_CDOM(255)、a_CDOM(355)、a_CDOM(455)及能现场实时监测的浊度(Tur)、叶绿素a(Chl a)、溶氧(DO)等水质参数,以TRIX值为参照,利用支持向量机建立了近海富营养化快速评价技术.建立的支持向量机模型最优惩罚参数C=45.3,最优核函数参数g=0.7,对训练集分类准确率为92.5%,交叉验证准确率为91.8%,验证集分类准确率为85.0%.结果表明:基于CDOM吸收系数及DO、Chl a、Tur建立的近海富营养化快速评价技术能够准确的对近海富营养化状态进行评估,可为近海富营养化的现场快速监测提供技术支持.     

支持向量机在太湖叶绿素a非线性反演中的应用

根据湖泊监测的特点,采用支持向量机(SVM)方法,反演太湖叶绿素a的浓度分布.将2005年8月太湖29个现场水质监测点数据分为训练测试样本集和验证样本集,利用训练测试样本集以及与其时间同步的MODIS遥感影像,分别构建了4种SVM模型.对比分析表明,直接以波段反射率以及水深信息构成输入向量的SVM模型预测效果最好.利用训练测试样本构建了线性回归模型、主成分分析模型(PCA)以及神经网络模型(ANN),并利用验证数据比较了上述3种模型与SVM模型的预测结果.结果表明ANN模型和SVM模型预测能力明显优于另外2种模型,其中SVM模型对低值和高值均有较好的预测精度,平均相对误差仅为15.91%,预测精度比ANN模型提高了10%.利用SVM模型和ANN模型分别反演了2005年8月15日太湖叶绿素a浓度分布,比较了2种模型反演结果的异同,分析了太湖叶绿素a分布特征及其成因.     

石煤灰渣酸浸提钒后残渣作水泥混合材试验研究

为探索提钒残渣用作水泥混合材的可行性,根据提钒残渣的物化特性分析,设计出合理的配料方案,通过对试样的物理检验,研究了提钒残渣的掺量对水泥性能的影响.试验结果表明,提钒残渣属于活性混合材,在掺量为25%-40%时,可单独用作水泥混合材,且不论单掺还是和水泥厂石煤渣对掺,水泥各项性能指标均符合GB175-2007<通用硅酸...     

直链烷基苯磺酸盐促进剩余污泥产生短链脂肪酸的研究

采用批试试验的方法研究了十二烷基苯磺酸钠(C12-LAS)对剩余污泥在厌氧发酵过程中产生的短链脂肪酸(SCFAs)的影响.结果表明,C12-LAS的投加极大地提高了剩余污泥厌氧发酵过程中的SCFAs产量.当C12-LAS加入量低于0.1g·g-1时,SCFAs产量随着C12-LAS加入量的增加而增加,然而,当C12-LAS加入量高于0.1g·g-1时,SCFAs产量反而有所降低.从污泥产酸量以及经济成本考虑,C12-LAS的最佳投加量为0.02g·g-1,此时剩余污泥的SCFAs最大产量出现在第6天.进一步的研究表明,C12-LAS不仅促使大量的碳水化合物和蛋白质脱离污泥颗粒并溶解到液相中,而且抑制了产甲烷菌的活性.尽管剩余污泥经历着酸化过程,但由于其释放出大量的NH4 -N,污泥在整个厌氧发酵过程中的pH值逐渐升高.     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

应用支持向量机评价土壤环境质量

基于野外采样和室内分析相结合的方法,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对羊草沟煤矿研究区表层土壤样品中的Cd、Cr、Zn、Pb和Cu含量进行测定,应用非线性支持向量机模型中的分类支持向量机,选用sigmoid核函数,利用MATLAB编写程序,进行土壤环境质量评价,并利用模糊综合评判法对评价结果进行验证.在此基础上,运用对应分析方法对样品和变量进行了关联分析,进一步了解重金属污染特征.评价结果表明,研究区土壤环境质量多为Ⅰ类,与模糊综合评判法的相同率达到91.67%,将支持向量机用于土壤环境质量评价是可行的.相比于传统的评价方法,支持向量机采用结构风险最小化原则,将复杂的非线性问题转化为线性问题,成功的解决了多分类、高维运算等问题.     

郑州市典型工业企业VOCs排放特征及风险评估

为了解郑州市不同行业企业挥发性有机物(VOCs)污染特征及潜在危害,通过Summa罐和气袋采集样品,之后采用GC-MS/FID对样品进行测定分析.结果表明:郑州市包装印刷企业排放VOCs组分主要为含氧VOCs(OVOCs),包括乙酸乙酯和异丙醇,占比93.1%以上;汽车制造、家具制造和涂料生产企业VOCs组分主要为芳香烃,占比为33.5%～90.0%,以间/对-二甲苯、邻-二甲苯和乙苯为主;食品加工企业VOCs中卤代烃占比较高,为52.3%;橡胶企业VOCs主要为卤代烃和烷烃,占比分别为25.5%和28.8%;石墨碳素企业VOCs主要为芳香烃和OVOCs,占比分别为28.5%和24.1%.对比以往研究发现,郑州市与其他城市溶剂使用企业VOCs排放特征较为类似,但由于生产工艺及原辅料使用不同,相同行业企业中不同环节VOCs组分存在差异.风险评估结果显示,各企业排放的VOCs组分对臭氧生成潜势(OFP)和危害指数(HI)贡献具有一定正关联性,尤其苯、甲苯、乙苯及二甲苯等C_6～C_8芳香烃对OFP和HI贡献较大.汽车制造企业3号和家具企业5号HI值分别为1.18和2.74,均高于EPA规定限值,主要与该企业生产过程中使用溶剂型原辅料有关,且排放的主要以芳香烃为主,尤其苯、甲苯、乙苯、二甲苯和三甲基苯等C_6～C_9苯系物对HI和OFP的贡献较高,今后需重点管控溶剂型企业VOCs的排放.     

含钒石煤生产五氧化二钒污染治理

介绍用含钒石煤生产五氧化二钒的原理和低污染生产工艺。论述了五氧化二钒生产中废水、废气、废渣、噪声的产生及其废水、废气、噪声的治理方法与效果。并介绍了废渣的处置与综合利用技术及五氧化二钒生产可能带来的放射性影响及防护措施。     

焙烧钒矿脱硫剂的脱硫性能

石灰石/石膏法脱硫存在结垢、堵塞、副产品销路困难等问题,而传统钒矿提钒生产过程中硫酸等资源消耗大污染严重.针对以上2个问题,进行了以焙烧钒矿作为脱硫剂,在中试规模的环栅式喷射鼓泡塔中脱除烟气中的二氧化硫,同时二氧化硫又用于焙烧钒矿中V2O5提取的耦合工艺的研究.结果表明,当进气压降为3.0kPa,气体流量为2350m3.h-1左右,钒矿浆液pH值在4.5以上时,脱硫效率持续稳定在90%左右,整个过程长达20min;脱硫率随吸收剂循环次数的增加而增加,2次循环比1次循环的脱硫率高3.5%;吸收塔运行约40min后,塔中钒的平均浸出率为20%左右,脱硫渣再用5%的稀硫酸浸取10h后浸取率可达到60%.焙烧钒矿是一种较好的新型脱硫剂,脱硫渣可副产具有工业应用价值的五氧化二钒产品,并且解决了传统提钒工艺中钠离子废水对环境造成的污染问题.因此,该法是一种较好的资源化烟气脱硫方法,可应用于脱硫或湿法冶金等行业.     

燃煤型氟中毒区石煤氟的环境地球化学行为研究

通过对比典型剖面上的石煤及其风化发育的土壤的氟含量、流经石煤层的水与不经过石煤层的水的氟含量,研究石煤风化、淋溶时氟对土壤、地表水和农作物的影响。采集居民家中石煤、石煤燃后底灰、室内降尘、玉米、辣椒、水缸水和开水,分析其含氟量,研究石煤燃烧时氟的迁移富集机制。结果表明石煤的风化、淋溶虽导致土壤含氟量大幅升高但对地表水和新鲜粮食的含氟量无显著影响;石煤燃烧后释放出的氟污染室内玉米、辣椒和饮水,导致氟中毒流行。