序批式动态膜生物反应器处理低碳氮比废水的试验研究

以序批式动态膜反应器为研究对象,对其处理低碳氮比废水的效果进行了试验研究.试验温度为19 ～ 21℃,MLSS为3～5g/L;好氧阶段溶解氧质量浓度为2 ～4 mg/L,厌氧阶段溶解氧质量浓度为0.2～0.5 mg/L;水力停留时间共12 h,其中好氧阶段8h,厌氧阶段4h.结果表明:当进水COD、TN和NH4+-N质量浓度分别为250～300mg/L、103 ～ 156 mg/L和92～140 mg/L时,反应器对上述污染物表现出较高且稳定的去除效率,COD、TN和NH4+-N平均去除率分别达到76.15％、82.16％和90.13％.同时,反应器系统中污泥的比硝化速率与常规处理装置中的活性污泥相比较高,以NH4+-N的降解量计为0.101 d-1,以NO3--N的积累量计为0.091 d-.     

振动实验室比对探讨

目的把实验室比对应用到振动实验室。方法参考测量实验室比对的成熟方法,分析振动环境试验的特点及其与普通测量试验比对的区别。结果指出一般的测试实验室被测量是样品的客观属性,但是振动实验室的被测量由各实验室自己产生的振动及其时域频域属性。提出了振动实验室开展比对的初步方案,包括样品设计、试验项目和条件、比对试验组织、比对参数处理等。结论实验室比可以用于振动实验室,对评价振动实验室能力、评价多个振动实验室能力分布有重要作用。     

Risk assessment of safety level in university laboratories using questionnaire and Bayesian network

Accidents in university laboratories not only create a great threat to students’ safety but bring significant negative social impact. This paper investigates the university laboratory safety in China using questionnaire and Bayesian network (BN) analysis. Sixteen influencing factors for building the Bayesian net were firstly identified. A questionnaire was distributed to graduate students at 60 universities in China to acquire the probability of safe/unsafe conditions for sixteen influencing factors, based on which the conditional probability of four key factors (human, equipment and material, environment, and management) was calculated using the fuzzy triangular theory and expert judgment. The determined conditional probability was used to develop a Bayesian network model for the risk analysis of university laboratory safety and identification of the main reasons behind the accidents. Questionnaire results showed that management problems are prominent due to insufficient safety education training and weak management level of management personnel. The calculated unsafe state probability was found to be 65.2%. In the BN analysis, the human factor was found to play the most important role, followed by equipment and material factor. Sensitive and inferential analysis showed that the most sensitive factors are personnel incorrect operation, illegal operation, and experiment equipment failure. Based on the analysis, countermeasures were proposed to improve the safe management and operation of university laboratories.     

大型气候实验室气流组织仿真分析

目的对大型气候实验室气流组织进行仿真分析,获得合理的气流组织设计方案。方法首先通过分析旋流风口的特性,建立旋流风口CFD简化模型,然后设计大型气候实验室气流组织形式,最后对极端低温和极端高温工况下不同温度、送风量和送风角度时的气流组织进行CFD仿真分析。结果低温工况时,地面温度升高将导致室内温度和温度不均匀度整体上升;高温工况时,气流难以抵达地面,且地面温度对高度5 m以下区域有显著影响,对5 m以上空间影响不显著,应增大送风角度,使送风射流方向尽可能向下,以改善地面附近温度均匀性。结论气流组织仿真分析方法和气流组织设计方案适用于大型气候实验室设计。     

浅谈我校生态综合实验室的合理利用和管理

我校生态综合实验室由实验室、仪器设备储藏室和教师预备室组成。本文针对该实验室在运行中由于教学任务的逐年增加导致的实验室软硬件建设相对滞后等问题，在实验室的管理建设方面提出了提高综合利用率等建议。     

瀑河水库蓄水后水质变化预测

瀑河水库拟作为南水北调中线的一个调蓄水库。在瀑河水库淹没区内布10个采样点，分别采集0－20、20－40、40－60cm深度的土壤，实验室中模拟水库蓄水淹没情景，连续监测“库水”水质，试验表明：蓄水初期土壤中营养物质溶出对库水水质有一定影响，且随着时间的推移，各营养物质溶出的速度及浓度变化不同，蓄水16天后浓度趋于平稳，库水水质达到地表水环境质量Ⅱ类标准，将模拟值作为初始值，利用WQRRS模型进行运行期水质预测，得到结论为：（1）当调水水质为Ⅰ和Ⅱ类标准值的中值、流域汛期径流水质为Ⅱ－Ⅴ类时，预测库水水质为Ⅱ－Ⅲ类；（2）当调水水质为Ⅱ类标准值的下限值、流域汛期径流水质为Ⅱ－Ⅴ类时，预测库水水质大多为Ⅲ类，部分情况下为Ⅳ类，且N、P超标；（3）当调水水质为Ⅰ和Ⅱ类标准值的中值、流域径流水质为Ⅱ类时，在2010、2020和2030水平年水库水质全部为Ⅱ类；当调水水质为Ⅱ类标准值的下限值时库水水质则为Ⅲ类。     

浅谈环境监测分析实验室在流动分析技术上的选择

从环境监测实验室的角度对比了流动分析技术中目前比较常用的2种技术(即FIA和SFA)的优缺点,并指出目前在环境监测实验室中最适用的技术。     

基于DEMATEL方法的海运行为形成因子影响关系分析

为揭示并量化海运人因可靠性分析(HRA)中行为形成因子(PSF)间复杂的影响关系,采用DEMATEL方法对航海人员值班任务中9个PSF的依赖关系进行建模和分析,并验证该方法的有效性。结果表明:船上组织的完善程度、驾驶台班组成员的合作质量、可用时间等PSF在系统中的作用大;船上组织的完善程度、人机界面(MMI)与运行支持的完善性、值班区间以及培训和准备的充分性4个PSF为原因因素,驾驶台班组成员的合作质量、同时出现的目标任务数量、可用时间、船上工作及船舶航行条件和操作规程/计划的可用性5个PSF为结果因素。安全管理人员应针对作用大或原因因素中的PSF制定安全管理措施,改善情景环境,提高人因可靠性。     

呼吸器标准中的泄漏率与实验室呼吸防护水平

结合国内外呼吸器最新标准中有关泄漏率与实验室呼吸防护水平的测试条件和方法,从基本概念和评价方法入手对比剖析了不同标准之间内容的差异.文中涉及的国内外标准主要有美国职业安全与健康研究所指定的系列化生放核呼吸器标准、欧洲EN 13274 - 1:2001、日本JIST8159:2006、中国GB 2626 - 2006和GB 2890 - 2009以及ISO/DIN 16900-1.2草案.通过对比分析不同标准之间在评价方法中采用的气溶胶种类、受试者人数、模拟动作种类及持续时间、采样方法、测试结果评价方法等具体内容,指出了我国呼吸器标准中泄漏率测试方法及相关标准发展中应注意的问题.     

Linear regression with Type I interval- and left-censored response data

Laboratory analyses in a variety of contexts may result in left- and interval-censored measurements. We develop and evaluate a maximum likelihood approach to linear regression analysis in this setting and compare this approach to commonly used simple substitution methods. We explore via simulation the impact on bias and power of censoring fraction and sample size in a range of settings. The maximum likelihood approach represents only a moderate increase in power, but we show that the bias in substitution estimates may be substantial.