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11.
目的:对职业卫生评价工作中石化企业外操岗位噪声40 h等效声级计算方法进行探讨.方法:通过对现行标准中每周40 h等效声级计算方法进行简化,得到简化的40 h等效声级公式.结果:与现行标准中每周40 h等效声级计算方法相比,简化的40 h等效声级计算方法得出的结果与之完全一致.结论:简化的40 h等效声级公式计算更为简单,提高了评价人员的工作效率. 相似文献
12.
于2020年9~10月在深圳北部典型工业区开展在线观测以分析该地VOCs污染状况,并使用基于观测的模型(OBM)研究臭氧生成敏感性.观测期间VOCs的总浓度为48.5×10-9,浓度水平上烷烃>含氧有机物(OVOCs)>卤代烃>芳香烃>烯烃>乙炔>乙腈.臭氧生成潜势(OFP)为320μg/m3,其中芳香烃、OVOCs以及烷烃贡献最大,这3类物种OFP贡献总和超过90%.乙烯与苯呈现“两峰一谷”的日变化特征,主要受到机动车排放的贡献.相对增量反应性(RIR)分析表明,削减人为源VOCs对控制当地臭氧生成最为有效,当中又应优先控制芳香烃;经典动力学曲线(EKMA)分析表明该片区臭氧生成处于过渡区,在开展VOCs区域联防联控的同时,需要在当地进行有力的NOx控制以强化该地区臭氧污染长期管控. 相似文献
13.
某工业园区VOCs臭氧生成潜势及优控物种 总被引:9,自引:7,他引:2
臭氧(O3)污染日趋严重,控制光化学反应前体物之一的挥发性有机污染物(volatile organic compounds,VOCs)对减少臭氧生成有重要意义.为研究天津某工业园区VOCs臭氧生成潜势,采集了园区6个代表企业厂界气体样品,使用质子转移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对VOCs进行了定量分析,估算了各企业臭氧生成潜势,运用VOCs/NO_x研究了臭氧生成控制敏感性因素,并在熵值法基础上筛选出了减少臭氧生成优先控制VOCs物种.结果表明,通过PEC法估算臭氧生成F企业最高为0.423 3 mg·m~(-3),MIR法估算结果 C企业最高为1.573 3 mg·m~(-3);PEC法估算结果与臭氧浓度更接近,适用于园区对臭氧生成的估算;VOCs和NOx均为工业园区臭氧生成敏感性因素,需同时控制;园区内VOCs物种臭氧生成贡献大小为烷烃烯炔烃醇类芳香烃,优先控制物种为正庚烷及其同分异构体、正壬烷、正辛烷及其同分异构体、正十一烷、戊烷、正癸烷、甲醇. 相似文献
14.
基于2021年6~8月新乡市市委党校站点观测的挥发性有机物(VOCs)、常规空气污染物和气象参数,采用基于观测的模型(OBM)对臭氧(O3)超标日的O3敏感性和前体物的管控策略进行了研究.结果发现,O3超标日呈现高温、低湿和低压的气象特征.在臭氧超标日,O3及其前体物的浓度均有上升.臭氧超标日的VOCs最高浓度组分为含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃,臭氧生成潜势(OFP)和·OH反应性最大的VOCs组分为OVOCs.通过相对增量反应性(RIR)分析,新乡6月O3超标日臭氧生成处于VOCs控制区,7月和8月处于VOCs和氮氧化物(NOx)协同控制区,臭氧生成对烯烃和OVOCs最为敏感.6月各前体物的RIR值在一天中会发生变化,但始终保持为VOCs控制区;7月和8月在上午为VOCs控制区,中午为协同控制区,下午分别为协同控制区和NOx控制区.通过模拟不同前体物削减情景,结果表明削减VOCs始终有利于管控臭氧,而削减NOx 相似文献
15.
16.
本文利用长沙市区环境空气质量监测站点在线观测资料,结合罐采样-三级冷阱预浓缩-气相色谱法分析非甲烷烃类化合物和衍生化-高效液相色谱法分析醛酮类化合物,基于观测的光化学模型分析了长沙市区2017年5月和9月部分时段臭氧生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间长沙市区臭氧浓度日变化均呈现典型的单峰特征,峰值浓度出现在15时左右,凌晨高浓度一氧化氮呈现对臭氧明显的滴定效应;5月非甲烷烃浓度和醛酮总浓度较9月高,非甲烷烃主要组成为烷烃和芳香烃类,其次为植物源烃类,而甲醛、乙醛和丙酮为醛酮类化合物主要组分.白天随着光化学过程的发展,非甲烷烃被逐渐消耗,其活性浓度随之降低.模型分析发现:5月份氮氧化物和植物源烃类对长沙市区臭氧生成贡献最大,削减氮氧化物对臭氧控制最为有效;而9月臭氧生成对烯烃和芳香烃最为敏感,削减人为源烯烃和芳香烃对臭氧控制最为有效. 相似文献
17.
18.
19.
影响环境质量的关键因子的识别方法 总被引:5,自引:0,他引:5
影响环境质量的因素很多,它们所起作用各异,为尽可能客观地找出其中的关键因子,有针对性地进行环境治理或准确地评价环境治理效果,设计了一套直接寻找关键因子的方法,称作增量趋势法。该法是利用环境监测数据Ci与标准值Cis,计算出各因子的相对超标量yil=[Ci(t)-Cis]/Cu及相对变化量yi2=[Ci(t)-Ci(t-1)]/Ci(t-1);根据相对超标量yi1和相对变化量Yi2的符合(>0或≤0)的不同组合方式,将各因子分成4种状态,再在各状态中,依yi1或yi2的数值大小进行了排序;最后,由各因子组合方式,由各因子所处的状态与位次进行总排序,找出关键因子。为说明该方法如何运用,以南京市内秦淮河水质为例,分析了各水污染因子所处的状态,并进行了排序,同时还 与传统方法做了简单的对比。结果表明增量趋势法具有如下特点:(1)物理意义明确,分析方法简明,适宜于用计算机和环境信息数据库进行自动化分析;(2)由于增量趋势法是利用原始监测数据,通过简单运算来寻找关键因子的,因此,能客观地判别各污染因子所起的作用,揭示污染治理的效果,找出污染加剧的原因,增加评价的准确性,减少治理的盲目性;(3)增量趋势法同时还考虑了污染因子的动态演变过程,可分析随时间推移各因子趋于好转或恶化的变化趋势,与许多静态方法相比,增量趋势法可对各因子的未来发展趋势做出更准确的预断。 相似文献
20.