矿井安全评价中的几个问题的初步研究

研究了矿井灾害系统危险评价中的几个关键问题，分析了煤矿灾害系统的结构特点，针对矿井灾害系统这样一个过程性本质模糊的灾害发生环境，提出了危险程度的模糊风险度量理论和基于此理论的定量表示方法，以及对不同灾害事故后果相关性计算方法。还论述了全矿与其各组成部分的危险程度之间的相互关系。     

Source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in a sediment core from Lake Dagze Co, Tibetan Plateau, China: Comparison of three receptor models

Receptor models are a useful tool for identifying sources of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in multiple environmental media. In this study, three different receptor models (including the principal component analysis-multiple linear regression (PCA-MLR), positive matrix factorization (PMF), and Unmix models) were used to apportion the sources of 16 priority PAHs in a sediment core of Lake Dagze Co. The ∑PAHs (sum of all 16 measured PAHs) concentrations ranged from 51.89 to 132.82 ng/g with an average of 80.39 ng/g. The ∑PAHs were dominated by 2-3 ring PAHs, accounting for 80.12% on average, thereby indicating that they mainly originated from biomass and coal combustion and/or from long-range atmospheric transportation. The three models produced consistent source apportionment results. The greatest contributor to ∑PAHs was biomass combustion, followed by coal combustion, vehicle emissions, and petrogenic sources. Moreover, the temporal variation of the common sources was well-correlated among models. The multi-method comparison and evaluation results showed that all three models were useful tools for source apportionment of PAHs, with the PMF model providing better results than the PCA-MLR and Unmix models. The temporal trends of factor contributions were verified by PAHs with different ring numbers. Significant correlations were found between the simulated concentrations of each source factor and the PAHs with different ring numbers (P<0.01), except for the petrogenic source identified by the Unmix model (P>0.05). This study can provide useful information for further investigation of source apportionment of PAHs in the sediment cores.     

天津城区大气气溶胶质量浓度分布特征与影响因素

根据中国气象局天津大气边界层观测站2009年的气溶胶观测资料和同期气象资料,对天津城区PM10和PM2.5质量浓度变化特征,及其与气象条件的相互关系进行研究,结果表明：PM10和PM2.5年均质量浓度为153.24和68.78μg·m-3,其日均值超标率近半,表明南部城区尤其是交通干道附近气溶胶污染较为严重;PM10和PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季高、夏季低的特征,其日变化特征呈明显的双峰型,早晚污染高峰主要受交通源影响;气象条件对气溶胶质量浓度作用显著,气溶胶质量浓度与气温正相关,相对湿度的增高易导致细粒子吸湿性增长,但高湿状态下易引起降水有利于气溶胶的湿清除,西南气流和偏北风是PM10和PM2.5高浓度的主要影响风向,静小风易造成气溶胶堆积,高风速可引起PM10排放增多,但对PM2.5影响不大。     

大空间设置上、下悬窗自然排烟效果对比研究

为研究大空间设置上、下悬窗自然排烟效果的差异,采用FDS软件针对某大空间在不同开窗形式、环境风下室内温度、能见度、CO浓度和烟气蔓延规律进行分析.结果 表明:无风时,上、下悬窗均能够有效排烟,但下悬窗总排烟量比上悬窗高出30％,开下悬窗时,室内温度安全区域的临界高度比上悬窗高出27％,能见度安全区域的临界高度比上悬窗高...     

TiO2薄膜光电协同催化氧化降解活性艳红

以不同波长紫外光为光源 ,研究了活性艳红在间歇式反应器中的光降解、光催化降解、光电协同催化降解行为 .结果表明 :在相同条件下 ,光催化降解速度快于光降解速度 ,而光电协同催化降解速度取决于协同电场的方向 ,当电场方向与紫外线照射方向相同时 ,降解速度比光催化速度慢 ,而当电场方向与紫外线照射方向相反时 ,其降解速度快于光催化降解速率 .     

高浓度ABS树脂生产污水治理技术

ABS树脂生产装置中的污水处理一直是影响化工装置环保的一大难题。一方面,其废水水质差,悬浮物含量高,且多为细微颗粒,难以从水中分离,进入生化系统也难以去除;另一方面,污水中溶解性胶乳较多、粘性大,且为间歇式排放,对污水处理系统冲击较大。大庆石化总厂采取完善生产工艺操作过程、采用高效净水剂、对处理设备进行改进及对生产全过程进行污染控制等措施,并分阶段、分单元、分步骤地对污染源进行处理。采取这些措施后使ABS树脂生产中的废水得到了有效治理,处理后的ABS污水中CODcr含量在1000mg/L以下,悬浮物含量在500mg/L以下,石油类物质含量在30mg/L以下。处理装置的能耗、物耗也大幅度降低。     

铬酸钡分光光度法与离子色谱法测定生活饮用水中硫酸盐的比较

为比较铬酸钡分光光度法与离子色谱法测定水中硫酸盐是否存在显著性差异,分别使用两种方法测定淮安市两个集中式生活饮用水水源地的地表水中的硫酸盐含量。其结果显示,两种方法的精密度、准确度和测定结果无显著性差异,均可作为测定生活饮用水中硫酸盐的方法。     

吉林西部农业生态环境问题及对策

在自然因素和人为因素的影响下,吉林西部农业生态环境问题日益突出,土地退化严重,直接表现为“三化”(即土地盐碱化、草原退化和土地沙化)。盐碱地面积已增至160.69104 hm2,与50年代相比,盐碱地面积增加52.79104 hm2,平均每年增加1.35104 hm2,年递增率1.3%;建国初期,嫩平原吉林省西部草地面积252.9104 hm2,到了1999年,草地面积仅为122.3104 hm2,年递减率约2.6%,而且草原的质量也在下降。目前,沙地面积68.6104 hm2,土地沙化局面已基本控制。文章系统分析农业生态环境恶化的原因和驱动机制,提出综合防治对策和措施。     

流砂过滤技术在腈纶污水处理中的应用

介绍了流砂过滤技术的原理及运行方式,并讨论了其在腈纶污水处理中的应用。研究发现,难降解的腈纶污水经流沙过滤器处理后,流砂过滤系统对SS、COD和BOD5的平均去除率分别达到78%、21%和32.7%。流砂过滤技术在腈纶污水的处理和达标排放中具有重要的意义。     

小叶章湿地表土水溶性有机碳季节动态变化及影响因素分析

湿地土壤及水体中水溶性有机碳(DOC)的产生、迁移与转化对湿地土壤碳通量具有重要的影响.然而,目前对沼泽湿地土壤DOC动态变化及影响因素的研究报道还比较少.对小叶章湿地表土DOC季节动态变化及影响因素进行了研究.结果表明,生长季内,表土DOC含量为373·9~443·7mg·kg-1,平均值为414·6mg·kg-1,变异系数为7·7%(P<0·0001).小叶章湿地表土DOC含量有明显的季节性动态变化.5月份表土DOC含量较高,6~7月份DOC含量下降,7月份达到最小值373·9mg·kg-1;8~9月份表土DOC含量迅速增加,9月份达到最大值443·7mg·kg-1.表土DOC特定波长吸收值也有明显的季节变化.随着时间的增长,280nm波长吸收值(A280值)迅速增加,8~9月份达到最大值.A250/A365比值则明显的下降,9月份达到最小值,说明DOC结构也有明显的季节性动态变化.近期生物过程,如微生物代谢产物和消耗有机碳数量、植物光合产物(立枯物、根系分泌物)对DOC含量和组成结构季节动态有很重要的影响,而土壤中长期积累的有机质对其季节变化贡献很小.另外,温度和含水量通过影响的微生物活性间接影响DOC;降水的淋溶也对DOC动态有影响;冻融作用对春季DOC含量和组成结构有重要贡献.