不同尺度大气系统对污染边界层的影响及其水平流场输送

大气边界层不仅受地面的影响,也受不同尺度大气系统的直接影响。根据在北京市沿南北方向分布的3台激光雷达阵和地面同步的粒子观测数据,选择一次重污染过程进行情景分析,研究不同尺度大气系统对该过程粒子边界层的影响,分析边界层内粒子浓度输送的动态变化。提出北京地区重污染形势的形成原因。对区域性大气污染边界层研究,将有助于对区域及城市污染形成机制的进一步认识。      

粒子群算法在化工设备可靠性分析中的应用

基于可靠度指标的几何含义,分析了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程。通过算例用MATLAB语言编程进行计算,并与一次二阶矩法和蒙特卡罗法得出的结果进行了比较,证明了粒子群算法在化工设备可靠性分析中的有效性和可行性。     

防爆柴油机排气颗粒物的微观结构研究

为研究废气水洗箱和含氧燃料对防爆柴油机排气颗粒物微观结构随工况变化的影响,利用扫描电子显微镜(Scananing Elecron Microscope, SEM)对0#柴油(D100)和丁醇/柴油混合燃料(BD20)的排气颗粒物的微观形貌、分形特征和粒径分布进行研究。其中,丁醇的质量分数为20%。结果显示：经过废气水洗箱后,颗粒物内吸附质含量增多,密集程度升高,在多数工况下,颗粒物支链减少,且BD20有利于减少颗粒物碳烟粒子含量;颗粒物的计盒维数分布在1.70～1.85,且经过废气水洗箱的颗粒物结构更紧密,计盒维数更大,D100的计盒维数大于BD20的计盒维数;颗粒物基础碳粒子粒径分布在10～90 nm,废气水洗箱对颗粒物有沉降作用,使颗粒物平均粒径减小,BD20的平均粒径小于D100平均粒径。     

张家口市沙尘天气过程气溶胶单颗粒特征研究

利用单颗粒气溶胶质谱仪对张家口市2015年春季的一次典型沙尘过程进行了监测,分析了沙尘过程对当地大气颗粒物成分的影响。结果表明,监测期间的颗粒物类型主要分为8种:矿物质(MD)、左旋葡聚糖(LEV)、元素碳(EC)、有机碳(OC)、混合碳(ECOC)、重金属(HM)、富钾(K)、其他(Other)。对比沙尘天气来临前、中、后3个时段,随着沙尘天气的来临,本地大气颗粒物成分发生较大变化,矿物质、左旋葡聚糖等成分含量升高,而有机碳、重金属等成分含量下降,其中矿物质在PM10峰值时段小时比例高达27.8%;沙尘天气期间,由于矿物质颗粒占比增加,使得总颗粒物的粒径分布向0.9μm以上的粗粒径段偏移;此外,沙尘天气期间的颗粒物各成分与二次组分的混合程度相较非沙尘天气时段的低,说明其老化程度相对较低。     

我国西北典型大城市大气可吸入颗粒物浓度分布特征

我国西北地区冬季寒冷、春季多风沙天气,空气中的可吸入颗粒物(PM10)浓度较高,利用兰州、西宁、乌鲁木齐、银川、呼和浩特等城市2000年6月～2007年12月每日浓度最高的大气主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度资料,研究了5个省会城市PM10分布特征。结果表明,五个城市PM10污染都较严重,PM10为主要污染物的日数每月平均超过20天。五个城市的季节分布特征类似,冬春季浓度较高,平均值都达到了国家二级污染标准,夏秋季相对低一些。其中,兰州和乌鲁木齐冬季浓度值远高于其他城市。五个城市均属煤烟沙尘型污染,但煤烟和沙尘的影响程度有所不同。     

2015年新疆阿克苏市沙尘污染与气象因素关系的分析

应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.     

基于多级神经网络模型的厌氧氨氧化系统参数预测

厌氧氨氧化菌生长条件复杂、影响因素多,其工艺系统运行控制复杂,为解决上述问题,研究构建了1个多级神经网络预测模型,以提高SBBR单级自养脱氮厌氧氨氧化系统出水总氮去除率预测精度,并确定了系统工程应用的关键控制参数。一级神经网络模型通过灰色关联度分析,对影响出水总氮去除率的关键性指标进行预测;二级神经网络模型基于一级模型增加数据维度,并通过改进粒子群算法优化网络、借鉴遗传算法变异的思想扩大搜索范围,提高了出水总氮去除率的预测精度。多级神经网络模型预测结果表明,其总氮去除率平均相对误差为0.54%,相对误差为5.76%,均方根误差为1.132 1,预测数据基本上与实际值相符;与其他预测模型相比较,该模型表现出较优的预测精度。进一步分析发现,通过控制工艺系统的曝气量调节出水亚氮浓度,是保证工艺反应的稳定和实现厌氧氨氧化工艺工程应用的有效控制方式。     

纳米氧化铈对汽油发动机尾气污染物排放的影响

通过非水微乳液法制备了纳米氧化铈,并将之添加到90^#汽油中,研究了纳米氧化铈对汽油动力性能、尾气污染物CO、HC、PM、NOx排放的影响。结果表明：非水微乳液法制备的纳米氧化铈粒径在30～50nm之间,粒径分布较窄;添加浓度为100mg／L时,不会对汽油的动力性能产生明显影响,但可以明显降低90。汽油尾气中的CO、HC、PM、NOx排放。其中,800r／min的正常怠速下可以降低CO排放19．39％、HE排放19．92％、NOx排放51．19％、PM排放25％;在2000r／min的高怠速下可降低CO排放16．17％、NOx排放46．92％、PM排放16．67％。     

紫外光协同CuO-TiO_2/Al_2O_3三维粒子电极电催化降解罗丹明B

自制了CuO-TiO_2/Al_2O_3粒子电极,对其进行了表征。在此基础上构建了紫外光协同三维粒子电极电催化体系降解水中的罗丹明B,考察了降解过程的影响因素、动力学及机理。表征结果显示,粒子电极具有良好的表面结构及有效催化成分。实验结果表明:在罗丹明B质量浓度20 mg/L、槽电压15 V、电流0.3 A、溶液pH 3.0、曝气量1.5 L/min、Fe~(2+)投加量0.5 mmol/L的条件下反应60 min,脱色率达96.29%;反应过程符合一级动力学方程,反应速率常数为0.060 mg/(L·min);紫外光的加入使溶液中H_2O_2的浓度降低约30%,促进了H_2O_2的分解。