油漆挥发分爆炸特性及浓度检测装置设计研究

为了实现对喷涂车间内挥发分浓度的检测，进行20 L球形爆炸特性测试实验，分析了油漆挥发分主成分及爆炸特性，根据油漆挥发分受热易挥发遇冷易凝结的物理特性、采样器采样原理、滤膜增重法测量原理以及基于单机片C++软件程序编写的电路智能控制技术，设计1种喷涂车间挥发分浓度检测装置。研究结果表明:油漆挥发分主成分具有爆炸性，且随着油漆颗粒物浓度增大，爆炸压力也增加。设计的装置对挥发分的采集率都在90%以上，总采集率为93.1%~98.9%，装置能够较为准确地检测挥发分浓度。     

基于LabVIEW的自动配料控制系统设计

针对传统工业生产过程配料系统精度差、效率低、维修量大、人机界面不友好、成本高等问题,将总线控制技术、分时复用技术和精确称重技术相结合,设计了一套基于Labview的自动混配料控制系统。给出了系统的通讯设计,软件设计及硬件设计。现场应用结果证明,该系统能够自动、快捷、友好、精确可靠的完成配料生产。     

自动监测站第三方运维管理的思考

随着自动监测技术的不断发展,其连续、稳定的监测优势正在逐步代替手工监测,各地监测部门投入了大量的资源和精力建成了大量的空气、水质自动站,在灰霾监测、河道水质监管、大环境预警方面等都起到了积极作用。由于自动站数量多,工作任务复杂繁重,因此大部分地区都采用第三方托管模式进行自动站日常运维管理。如何有效的进行权责分配、提高工作效率、减少管理摩擦等成为业主方不可回避和亟待解决的问题。根据实际管理实践,结合一些实用的管理经验,提出了一系列相关措施。     

烟气排放连续监测系统的数据准确性研究

随着全国环境自动监控建设任务的完成,“十二五”期间要把探索环境监控数据的应用摆在突出位置,使环境监控数据在环境质量监管、排污费征收、污染物总量减排核查核算、环境执法和环境决策等方面发挥最大效能,最重要的是保证环境监控数据的真实性和准确性。CEMS作为废气自动监控系统,结合CEMS数据应用到环境管理的需求,探讨确保CEMS数据真实性和准确性应注意的事项,通过运用这些注意事项分析实时在线监控数据,能发现CEMS数据中存在的问题,提高CEMS数据的准确性和真实性。     

水质氨氮自动分析仪分析方法研究

氨氮自动分析仪是根据纳氏试剂分光光度法的原理,通过自动进样,自动蒸馏,来实现快速准确的分析水质氨氮样品。近年来,氨氮自动分析仪广泛应用于环境监测领域,该方法能够快速、准确、方便地测定水质中的氨氮。利用标准方法纳氏试剂分光光度法进行实验室内的比对实验,通过实验分析,氨氮自动分析仪的分析曲线线性较好,相关系数达到0．9998,方法检出限、准确率和精密度能够满足当前环境监测标准的要求,实际样品测定结果理想,适合在环境监测领域推广应用。     

环境空气自动监测子站运维管理研究

摘要：为贯彻落实新修订的《环境空气质量标准》,环境空气自动监测新系统的软／硬件建设、已有系统的日常巡检、运行维护、故障排除、数据分析和报表等业务流程均需牵扯大量的人力资源,环境空气自动监测工作日益变得繁琐和复杂。论文以环境空气自动监测子站第三方运维管理服务模式为切入点,探讨建立高效运维管理制度的框架模式,为环境空气自动监测部门的运维管理工作提供参考。     

浅析化工园区大气特征因子自动监测综合分析

从总体状况评价、浓度变化特征、疑似源探寻等角度初步分析了某化工园区大气特征因子自动监测数据。分析表明,合理选用不同水平的数据集可以突出大气特征因子的规律性,尤其是疑似源探寻;采用现场检查等手段与自动监测的相互校核十分必要,特别是便携式气相色谱质谱仪对特征因子自动监测系统“假阳性”识别。     

我国辐射环境自动监测系统建设的回顾与展望

辐射环境自动监测是我国辐射环境监测工作的重要内容,是核与辐射安全监管工作的重要手段.本文回顾了“十一五”以来,我国辐射环境自动监测系统建设的进展情况和在核与辐射监管工作中所发挥的作用,总结了辐射环境自动监测系统的建设和运行经验,并对今后的工作进行了展望,提出了完善系统建设和运行的合理化建议.研究指出,作为国家辐射环境监测网的重要组成部分,辐射环境自动监测系统初步具备了对我国省会城市和主要地级城市的辐射环境质量状况的实时监测能力.但由于我国辐射环境自动监测站于2008年底才开始在全国范围内建设,起步较晚、经验不足,依然存在点位数量和代表性不够、自动化程度不够高、软件系统功能不成熟、标准化和规范化问题比较突出,缺乏质量控制技术、运行维护难度大等问题.为此本文提出：第一,增加自动监测站数量,点位布设更有针对性;第二,增加自动监测站的类型;第三,加强软件系统的分析和控制能力;第四,完善相关标准、技术规范和质保体系;第五,完善运行维护体系;第六,增强国际学习和交流.     

苏州市环境空气质量自动监测信息化平台建设思路研究

随着不断增长的环境空气自动监测数据量与滞后的数据管理方式之间的矛盾日益凸显,现有的环境空气自动监测平台已出现了一定程度的滞后,逐渐不能满足基层监测部门、决策机构和社会各界的要求,亟待更新和完善。对现有环境空气自动监测业务平台建设思路加以更新和完善,有助于建设功能相对完善的新型平台,从而为环境管理和社会公众提供更为高效、便捷的数字化服务,并对政府决策和预报预警提供更为及时的技术支撑和保障。     

Estimated Injury Risk for Specific Injuries and Body Regions in Frontal Motor Vehicle Crashes

Objective: Injury risk curves estimate motor vehicle crash (MVC) occupant injury risk from vehicle, crash, and/or occupant factors. Many vehicles are equipped with event data recorders (EDRs) that collect data including the crash speed and restraint status during a MVC. This study's goal was to use regulation-required data elements for EDRs to compute occupant injury risk for (1) specific injuries and (2) specific body regions in frontal MVCs from weighted NASS-CDS data.

Methods: Logistic regression analysis of NASS-CDS single-impact frontal MVCs involving front seat occupants with frontal airbag deployment was used to produce 23 risk curves for specific injuries and 17 risk curves for Abbreviated Injury Scale (AIS) 2+ to 5+ body region injuries. Risk curves were produced for the following body regions: head and thorax (AIS 2+, 3+, 4+, 5+), face (AIS 2+), abdomen, spine, upper extremity, and lower extremity (AIS 2+, 3+). Injury risk with 95% confidence intervals was estimated for 15–105 km/h longitudinal delta-Vs and belt status was adjusted for as a covariate.

Results: Overall, belted occupants had lower estimated risks compared to unbelted occupants and the risk of injury increased as longitudinal delta-V increased. Belt status was a significant predictor for 13 specific injuries and all body region injuries with the exception of AIS 2+ and 3+ spine injuries. Specific injuries and body region injuries that occurred more frequently in NASS-CDS also tended to carry higher risks when evaluated at a 56 km/h longitudinal delta-V. In the belted population, injury risks that ranked in the top 33% included 4 upper extremity fractures (ulna, radius, clavicle, carpus/metacarpus), 2 lower extremity fractures (fibula, metatarsal/tarsal), and a knee sprain (2.4–4.6% risk). Unbelted injury risks ranked in the top 33% included 4 lower extremity fractures (femur, fibula, metatarsal/tarsal, patella), 2 head injuries with less than one hour or unspecified prior unconsciousness, and a lung contusion (4.6–9.9% risk). The 6 body region curves with the highest risks were for AIS 2+ lower extremity, upper extremity, thorax, and head injury and AIS 3+ lower extremity and thorax injury (15.9–43.8% risk).

Conclusions: These injury risk curves can be implemented into advanced automatic crash notification (AACN) algorithms that utilize vehicle EDR measurements to predict occupant injury immediately following a MVC. Through integration with AACN, these injury risk curves can provide emergency medical services (EMS) and other patient care providers with information on suspected occupant injuries to improve injury detection and patient triage.