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结合GJB 4239—2001《装备环境工程通用要求》在航空重点型号研制中应用案例和工作经验,系统地阐述了环境工程技术体系在立项论证阶段、工程研制阶段和设计定型阶段的实现方式,并着重介绍了近几年以来GJB 4239—2001《装备环境工程通用要求》在重点航空型号项目研制中的应用情况。最后,分别在环境分析、环境设计、环境试验,以及环境工程管理等四个方面分析了实际型号研制工作中工作项目、开展时机、输出形式所存在的突出问题,并给出了今后改进完善的建议。 相似文献
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目的分析某气井开展节流器投放作业时被高压天然气顶飞的加重杆的失效原因。方法采用外观检查、宏观分析、无损检测、螺纹检测、金相分析和受力计算等检测或分析方法进行了失效原因分析。结果加重杆本体金相组织无异常,但螺纹的螺距和齿宽均变窄,齿高变高,变形严重,其组织均有变形流线。通过应力计算和分析表明,失效的加重杆受到轴向压应力远大于杆体失稳的临界力。结论失效的主要原因是气井注醇作业未将井筒疏通,导致其下部井筒内压力过大,加重杆受到向上冲力和防喷器阻力叠加的轴向压应力超过了其杆体失稳的临界力,从而导致其严重变短变粗而屈曲失稳。同时加重杆受到的向上冲力也超过了防喷器阻力,因而冲破了防喷器的阻碍而飞出井口。 相似文献
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在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用. 相似文献
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北京市不同地区土壤中的球囊霉素荧光特征及其与土壤理化性质的关系 总被引:1,自引:1,他引:0
球囊霉素相关土壤蛋白是一种菌根真菌产生的耐热糖蛋白,因其与微生物密切联系而常用来表征土壤的健康状况.由于球囊霉素相关土壤蛋白的提取过程中容易产生干扰物质,影响了这个指标在土壤状态评估方面的进一步应用.本研究采集了北京北部山区,中部城区以及南部郊区的土壤样品,使用三维荧光-平行因子模型技术解析球囊霉素相关土壤蛋白中可溶性有机物的荧光特征,将土壤类球囊霉素蛋白分解为5个荧光组分,分别为微生物源UVC腐殖质类物质、UVA人为来源腐殖质类物质、微生物来源的氧化醌物质、土壤富里酸类物质和类蛋白物质,蛋白质在其中所占比例为0~20%.不同采样区域的荧光特征比较显示,球囊霉素土壤相关土壤蛋白的5个荧光组分总体稳定,与山区相比较,城区和郊区的类蛋白质组分受人类活动影响降低,氧化醌类物质组分含量升高.不同采样点的理化特征结果显示,以城市建设和耕作为代表的人类活动减少了土壤中的含水率、有机质含量以及总氮含量.比较球囊霉素相关土壤蛋白的荧光特征与土壤理化特征的相关性结果显示,球囊霉素土壤相关蛋白浓度、UVA腐殖质组分、UVC腐殖质组分与土壤有机质含量、总氮含量显著相关,具有表征土壤健康状况的潜力. 相似文献
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北京地区菜田土壤抗生素抗性基因的分布特征 总被引:16,自引:6,他引:10
为研究北京地区菜田土壤抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes,ARGs)的污染状况和分布特征,采集了11个长期施用粪肥蔬菜基地的温室土壤和大田土壤,进行了抗生素以及ARGs种类和丰度的检测.结果表明,菜田土壤中四环素类抗生素残留量最高,其次为磺胺类抗生素,温室土壤抗生素残留普遍高于大田土壤.温室和大田土壤磺胺类抗性基因sul1、sul2和四环素类抗性基因tet L的检出率均为100%.温室土壤的Ⅰ类整合子(int I1)检出率比大田土壤高1.5倍.定量PCR的检测结果表明,菜田土壤中sul2和tet L的相对丰度介于10-4~10-2之间,温室土壤sul2和tet L的相对丰度普遍高于大田土壤.sul2的相对丰度与磺胺二甲嘧啶和强力霉素的含量显著正相关(P0.05),tet L相对丰度与抗生素含量无明显相关性(P0.05).本研究结果对于掌握北京地区农田土壤ARGs的污染现状,以及从ARGs角度评估农艺措施具有重要的指导意义. 相似文献
1000.
基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。 相似文献