加强危险场所电气安全检测,提高化工企业本质安全水平

针对近年来化工企业电气安全、防静电等事故多发的现状,本文通过对化工企业电气安全、防静电等安全设施存在的问题进行分析,阐述了化工企业电气安全、防静电设施存在的主要缺陷,强调了利用技术支撑手段对在用安全设施进行检测检验对提高企业本质安全水平的重要性,并对如何做好电气安全、防静电等安全设施的检测工作提出了建议。     

无上部抽吸装置储罐区人工龙卷风风场模拟

为了减少因储罐泄漏位置不确定造成的人员伤亡,指导应急疏散,提出利用人工龙卷风定向控制气体流动方向的模型。首先基于Fluent软件建立了储罐区域人工龙卷风数值模型,分析切向速度和压强沿径向变化规律,发现与经典Rankine涡模型切向速度沿径向分布规律一致,证实可在储罐区以射流相切的方式形成人工龙卷风风场。其次研究了涡流比和进风量对风场控制气流特性的影响,即分析形成的龙卷风风场最大切向速度、压强差变化规律,结果表明,涡流比越大,形成的龙卷风风场中切向速度和压强差越小,即气流向中心汇聚能力越弱;进风量越大,形成的龙卷风风场中切向速度和压强差越大,即气流向中心汇聚能力越强。研究表明,用人工龙卷风控制储罐泄漏气流方向是可行的。     

PVC电缆火灾早期特征气体的组成分析和传感器探测

利用气体传感器对电缆绝缘过热释放的气体进行监测有望实现电气火灾早期预警,目前该技术的发展由于特征气体未得到确认而受到限制。分析了聚氯乙烯(PVC)电缆绝缘层在不同温度下释放的气体组成,并对其主要成分进行传感器测试。TG-IR和GC-MS分析表明PVC电缆绝缘层在200℃前已出现微小失重,释放出以邻苯二甲酸二辛酯(DOP)等塑化剂为主的气体。气敏测试中,商用半导体气体传感器对DOP和电缆蒸气产生较好、相似的响应性能。因此,DOP可以作为PVC电缆火灾早期的特征气体。     

SO2衍生物对蚕豆根尖细胞不同分裂阶段的遗传损伤

研究SO2体内衍生物-亚硫酸钠和亚硫酸氢钠混合液[c(Na2SO3):c(NaHSO3)=3:1]对蚕豆根尖细胞不同分裂时期的遗传损伤效应；结果表明：SO2衍生物（c=0.17-15.0mmolL^-1)诱发蚕豆根尖细胞遗传损伤在细胞分裂的不同阶段有不同的表现形式。间期异常主要是微核和核芽，分裂期异常包括微核，染色体断片，粘连及滞后等，研究结果表明：SO2衍生物处理组蚕豆根尖中，间期微核细胞数，分裂期具有染色体断裂，粘连或滞后的细胞数均明显多于对照组，而且易于观察分析，可以作为环境监测指标。     

复合人工湿地对有机污染物的去除效果初步研究

研究了由不同植物配置(驯化和未驯化)的两组下行和上行植物床组成的复合人工湿地对生活污水的净化效果。结果表明,CODCr和BOD5的去除率达67.3%,68.1%,总氮(TN)的去除率为26.9%,总磷(TP)的去除主要发生在上行床,去除率为81.6%。环芳烃(PAHs)中苊(Ace)、荧蒽(Flu)、芘(Py)、苯并[a]蒽(BaA)、屈(Chr)、苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[a]芘(BaP)、茚并[1,2,3-cd]芘(InP)和苯并[g,h,i](BPR)经下行床后,去除率超过80%,上行床去除较少。驯化床和未驯化床对PAHs的去除效果差异不显著。邻苯二甲酸酯(PAEs)中邻苯二甲酸二乙酯(DEP)和邻苯二甲酸二异丁酯(DiBP)经驯化床后,质量浓度显著升高,经未驯化床后邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)含量显著降低。蚕豆根尖微核实验表明,不同植物配置对微核率影响差异并不显著,毒害物质经下行床后大部分被去除。     

围栏禁牧对川西北亚高山高寒草甸群落结构的影响

围栏禁牧4a后,与放牧草地相比较:1)围栏草地物种数量有所下降,群落内出现物种27种,而长期放牧草地为33种.2)围栏草地物种平均高度较高,为20.23cm,群落分层现象明显;放牧草地物种平均高度仅为8.14cm,群落无分层现象.3)围栏草地内,杂草类的盖度(98%)大于禾草类的盖度(14%);放牧草地上,杂草类的盖度(53%)小于禾草类的盖度(56%)。4)围栏草地以禾草为主的优良牧草的生产能力(35.24g/m2)低于放牧草地的生产能力(75.47g/m2).5)围栏草地的地上生物量(272.64g/m2)和地下0～30cm生物量(801.61g/m3)都高于放牧草地的地上生物量(184.84g/m2)和地下0～30cm生物量(683.82g/m3).研究结果表明,围栏草地具有比放牧草地更复杂的群落结构,但其物种组成和优良牧草的生产能力,都低于放牧草地.     

云南籼稻核心种质回交后代苗期耐冷性研究

早春低温和连续阴雨是导致籼稻烂秧的主要因素之一,筛选耐冷的种质资源,将耐冷性基因导入高产的籼稻品种之中是防止低温冷害最为经济有效的方法。加强籼籼稻杂交后代的苗期耐冷性研究,可为籼稻耐冷性育种提供条件。以235份云南籼稻核心种质和云南主栽籼稻品种滇屯502(Oryzasatica)配制的杂种F5、BC1F4、BC2F3和BC3F2代为材料,在昆明自然条件下,对亲本及其后代进行苗期(三叶)耐冷性研究。结果表明,(1)不同回交世代与杂种与亲本间的苗期耐冷强弱差异较大,总体趋势为回交供体亲本>F5>BC1F4>BC2F3>BC3F2;揭示了随着回交世代的增加,其回交杂种苗期耐冷性减弱,越来越趋于轮回亲本,在耐冷育种上对回交供体亲本及其早世代材料进行选择更易获得苗期强耐冷材料。(2)同一稻作区,回交供体亲本的苗期耐冷强于杂种后代;稻作区划间,回交供体亲本及杂种F5总趋势相近,滇中一季籼稻粳稻区和滇东北高原粳稻区材料耐冷最强,而BC1F4、BC2F3和BC3F23个回交世代存在一定差异。     

城市地表汞含量及释放通量影响因素分析

测定了长春市不同类型地表汞含量及其释放通量，分析了地表汞释放通量的影响因素。研究结果表明，不同地表土样的汞含量存在很大的差异；煤炭堆放地和沥青地地表汞含量较高，应引起足够的重视。地表汞释放通量受地表汞含量、地表类型、降水、太阳辐射等因素的影响。降水期间或降水后期地表汞释放通量明显增加。可见，地表汞释放是一个动态过程，随时间和空间而变化。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80％以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异.     

成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征

利用大气细颗粒物水溶性组分及气态前体物在线监测设备(GAC-IC)对成都市2017年夏、冬两季大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)及气态前体物进行了连续观测,对其污染特征及冬季一次典型污染过程进行了深入分析.结果表明,成都冬季PM_(2.5)质量浓度为100.2μg·m~(-3),显著高于夏季(34.0μg·m~(-3)).WSIIs是PM_(2.5)的重要组成,对夏、冬季PM_(2.5)的贡献分别可达52.9%和53.3%.夏、冬季的二次离子(SNA)占WSIIs的比例分别为73.2%和87.6%,其中,SO_4~(2-)和NO~-_3分别是夏、冬季SNA的主导组分,对SNA的贡献分别为37.7%和59.7%.冬季NO~-_3/SO_4~(2-)比值(2.7)显著高于夏季(0.8),体现了移动源(尤其是机动车源)对该季节PM_(2.5)的重要贡献.受来源及气象条件差异的影响,两季节SNA的日变化规律明显.在冬季,随着污染加重,各化学组分及主要气态前体物浓度均显著增加,NO~-_3是引发重污染的关键组分.后向轨迹分析表明,成都两季节气团来向差异明显,夏、冬季聚类对应的WSIIs分别以SO_4~(2-)和NO~-_3为主导,成都周边地区的近距离低空传输对该城市PM_(2.5)污染贡献重大.