城市臭氧污染特征与高影响气象因子：以苏州为例

近年来城市臭氧(O₃)污染问题日益突出,影响O₃污染的关键气象因子尚不明确,因此分析典型城市——苏州的O₃污染特征,探究O₃污染的高影响气象因子,对该区域大气污染防治具有重要意义.基于苏州环境监测中心2015～2020年4～9月逐小时O₃浓度数据及同期气象观测资料,应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究.结果表明：(1) 6年间O₃污染高发季,O₃污染超标率均达20%以上,O₃污染日数和以O₃为首要污染物的污染日数占比均逐年上升,O₃污染问题日益凸显;(2) O₃浓度存在单峰日变化特点,谷值出现在07:00前后,峰值出现在15:00～16:00;其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致,但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者. 2017年和2019年O₃有典型的“周末效应”,周末较高的太阳辐照度对O₃浓...     

化学药剂对吸入式气浮净化机除油浮选动力学的影响

本研究在实验室装置上着重考察了化学药剂对吸入式气浮净化机除油浮选动力学的影响。研究结果表明化学药剂对浮选速率常数有明显影响,不同化学药剂及用量其影响效果不同。     

考虑数据去噪分解的滑坡位移组合预测研究

为准确掌握滑坡位移变化规律,基于滑坡变形监测结果统计,对位移数据进行去噪分解处理,将滑坡位移数据分解为趋势项和误差项,并分别利用优化多核极限学习机和Arima模型构建预测模型,以实现滑坡位移的组合预测.结果表明:Morlet复小波较传统去噪模型分解效果更优,且通过优化处理,能更好地提高其分解能力;通过对多核极限学习机的...     

机器学习在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展

微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望.     

运用机器学习方法预测空气中臭氧浓度

臭氧(O_3)浓度变化与天然源、移动源和点源的排放量存在某些隐含的关联。根据臭氧浓度变化的特性,基于污染源在线排放数据、气象监测数据以及空气质量监测数据构造特征,运用机器学习方法进行逐小时臭氧浓度预测。该方法不仅充分利用了臭氧浓度变化时序数据,而且考虑了气象条件变化对污染物浓度变化的影响,最重要的是将点源排放氮氧化物这一臭氧生成的重要前体物纳入模型考虑。在金砖国家领导人厦门会晤前后(2017年8月31日至9月9日),运用该方法对厦门市溪东、洪文、鼓浪屿和湖里中学四个大气自动监测站的臭氧小时浓度平均值进行滚动预报,比较准确地模拟出臭氧浓度的日周期性变化,同时对峰值和低谷能够进行较为有效的捕捉和刻画。按照《环境空气质量标准》(GB3095—2012)臭氧日最大八小时浓度平均值进行评价,四个站点均取得了90%的预报等级准确率。     

基于原因-后果分析的机械安全性评估模型研究

阐述建立基于原因-后果分析(CCD)的机械系统安全性评估模型的步骤以及基本事件重要度计算的方法,在此基础上,建立除尘式砂轮机可能发生事故的CCD模型。该模型计算结果显示:首先,除尘式砂轮机的砂轮破裂飞出造成伤人的事故发生概率、严重程度、风险度最高;其次,大量粉尘飞扬造成的后果风险度排在第二,相对较高;最后,防护措施可使该设备事故概率大幅下降。CCD模型可以帮助找到机械系统的相关安全事故类型,并能够衡量出系统"本质安全"能力,从而为设计和安全监察部门进行安全设计及设备管理提供决策依据。     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在"吸收谷"与"反射峰",基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。     

国产旋压设备的发展和应用

概述了国内旋压设备 30余年来的发展历程 ,指出了国产设备与发达国家的产品存在的差距 ,以及近年来国内旋压机床制造业取得的成绩。并结合国内外市场的需求 ,提出了旋压设备今后发展的方向