地下铀矿山留矿法采场受限空间内氡迁移的数值模拟

为研究铀矿山留矿法采场氡迁移规律,依据留矿法采场的构造和物理几何尺寸,建立了受限空间内颗粒堆积型射气介质气体流动的数学模型和氡迁移方程,以10 m和20 m高爆破矿堆为对象,采用计算流体力学(CFD)方法,研究了不同通风条件下采场中氡的迁移规律。结果表明:1)采场下行通风方式降低矿堆上部作业空间氡浓度的效果优于上行通风方式,但对采场运输巷道氡浓度的效果相反;采场排风氡浓度与采场通风风量成反比,氡析出份额与通风风量成正比;2)在相同通风风量下,10 m高爆破矿堆与20 m高爆破矿堆氡析出份额之差随通风风流量增长而逐渐缩小;3)均压通风对渗透率高(k=1×10-8m2)的采场排风氡浓度、矿堆氡析出份额有明显影响。     

沼泽湿地水生无脊椎动物完整性指数构建与健康评价

依据2017年5、7、9月对三江平原19处沼泽湿地(参照湿地6处,受损湿地13处)的水生无脊椎动物采样结果,应用生物完整性理论和方法,构建水生无脊椎动物完整性指数,评价三江平原沼泽湿地健康状况。通过对27个候选指标的分布范围、判别能力和相关性分析,筛选出总分类单元数、扁卷螺科百分比、龙虱科百分比、刮食者百分比4个指标构成水生无脊椎动物完整性指数核心指标。采用比值法计算各指标参数值,将各参数值加和得到水生无脊椎动物完整性指数值。根据参照湿地水生无脊椎动物完整性指数值的25%分位数值确定评价标准,对小于25%分位数的值进行三等分,确定三江平原沼泽湿地健康评价标准:≥2.58,无干扰;1.72～2.58,轻度干扰;0.86～1.72,中度干扰;0～0.86,重度干扰。结果表明:所调查的三江平原沼泽湿地有78.95%受到不同程度的干扰(其中47.37%受到了中重度干扰),21.05%属于无干扰。     

基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究

为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况，基于2014年水质监测数据，应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明：水位与透明度呈正相关，流量与DO呈负相关，与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP；主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息；DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐；营养健康指数S1>S3>S6（湖心）>S7（湖尾）>S5（湖首）>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养，其中南河营养状态较高，湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长，有利于防治富营养化。 关键词： 探索性数据分析；汉丰湖；富营养化；驱动因子；水动力条件；主成分；熵权；营养健康指数     

臭氧氧化—湿式钙法吸收工艺对烟气的同时脱硫脱硝

采用臭氧氧化—湿式钙法吸收工艺对模拟烟气进行同时脱硫脱硝处理。O₃于150 ℃下具有较高的热稳定性,可将NO氧化为高价态氮氧化物,且NO氧化率随n（O₃）∶n（NO）的增大而逐渐提高。烟气中SO₂和H₂O的存在对NO氧化率的影响不大。O₃对SO₂的氧化率较低,约为5%。3%（w）石灰石浆液对SO₂的吸收率接近100%,NO_x吸收率随n（O₃）∶n（NO）的增大而逐渐提高,当n（O₃）∶n（NO）为1.6时NO_x吸收率可达约65%。SO₂能促进吸收液对NO_x的脱除。石灰石浆液中加入0.2%（w）的（NH₄）₂SO₃或Na₂SO₃后NO_x吸收率可达约85%或82%,且吸收率随添加剂加入量的增加而提高,添加（NH₄）₂SO₃的NO_x吸收率略高于添加Na₂SO₃。     

响应面法优化黄粉虫幼虫处理餐厨垃圾饲养条件的研究

研究了黄粉虫幼虫处理餐厨垃圾的方法.首先在饲养温度、饲料含水量和饲养密度等条件下进行单因素实验,然后,以利用率为指标,运用响应面法优化了黄粉虫幼虫处理餐厨垃圾的饲养条件,结果表明,最佳饲养条件为饲养温度26.7℃、饲料含水量14.5％、饲养密度4.1头/cm2.在此饲养条件下,黄粉虫对餐厨垃圾利用率理论值为38.72％,实际餐厨垃圾利用率为38.88％,相对误差为0.41％,说明利用黄粉虫幼虫处理餐厨垃圾具有较好的效果.     

淮河支流污染物综合降解系数动态测算

确定河流污染物综合降解系数动态变化规律对提高水环境容量测算精度和水环境管理具有重要意义。通过现场模拟法,采用一维稳态模型测算了淮河支流洪河五沟营-塔桥乡河段COD、氨氮和总磷在枯水期、平水期和丰水期的综合降解系数,COD、氨氮和总磷降解系数在各水期的关系为枯水期平水期丰水期,提出了建议值并利用实测浓度对计算结果进行了检验,结果表明,不同水期综合降解系数吻合情况较好。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

松花江流域水生态环境质量评价研究

采用生物完整性指数(IBI)法评价松花江流域的水生态环境质量。对25个候选生物参数进行敏感度分析、Pearson相关性分析,最终筛选出由总分类单元数、EPT分类单元数、EPT密度、敏感种分类单元比例、敏感物种数量、Hilsenhoff生物指数(HBI)6个核心参数构成的IBI评价指标。采用95%分位数法建立了IBI评价标准,将IBI评价结果划分为5个等级:大于35.84为优,26.88~35.84为良好,17.92~26.88为一般,8.96~17.92为较差,小于8.96为很差。结果表明,建立的IBI评价方法适用于松花江流域水生态环境质量评价,松花江流域各位点30.0%生物状况为优和良好,23.3%为一般;46.7%为较差和很差,说明流域内近一半区域的水生态质量存在不同程度的受损。流域生境质量主要处于一般-良好的状态;水质处于轻度污染。