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段七零 《长江流域资源与环境》2008,17(4):573-573
运用平衡方程式分析了我国各省区的原油生产消费与输入输出状况,并根据自给率,将我国26个原油流动省区划分为基本自给型、半自给型、净输出型和净补给型4种原油产需平衡类型。根据流动比率,26个省区可划归为输出中心、输入中心和交流中心3种原油流动职能类型;在分布格局上,输出中心为直角三角形,输入中心为直角梯形区,交流中心则为钝角三角形。以主要源地为标准,我国原油流动可划分为北部、西北、华东和华南四大流场,其中北部、西北属于全国性流场。我国原油流动路径可分为五大密集区,各区路径的空间结构不同:东北区为树状网络结构,华北区为单枝二叉树状结构,西北区为"X"形结构,华东区为多中心"Ⅲ"形结构,华南区则为"Y"形结构。流动路径之间还广泛存在并联与串联,充分发挥多种通道的综合流动效益。研究原油流动空间格局为我国石油空间组织的优化奠定了基础。〖 相似文献
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指明环境风险评估属于工程科学领域中的一门社会技术,从工程科学角度阐释了环境风险评估本质属性,即包括主体和客体、目的和标准、内容和方法以及应遵循的几项基本原则。研究表明,解析环境风险评估技术本质对于推动工程科学的社会技术研究具有学理与现实层面的示范作用。 相似文献
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锅炉除尘技术很多,近年来麻石水膜式除尘器得到了广泛的应用,同时麻石水膜除尘器技术也不断得到进步,从技术方案创新和工艺改进方面都取得了很大的成绩,值得我们去总结和探讨。 相似文献
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再生水雾化导致的病原微生物暴露剂量计算方法研究 总被引:5,自引:1,他引:4
呼吸吸入是再生水利用过程中病原微生物的主要暴露途径之一.本研究提出了呼吸途径病原微生物暴露剂量的计算方法.首先根据再生水中病原微生物的浓度、喷洒强度和再生水雾化效率因子(雾化效率因子取值一般在0.003~0.01之间),确定再生水喷洒过程中病原微生物的排放强度.然后参考大气污染物扩散模型计算微生物气溶胶的分布,并考虑病原微生物在环境中的衰减,得出空气中病原微生物浓度.病原微生物的衰减计算与其自身衰减因子和环境影响因子有关.根据微生物种类的不同,其在空气中的衰减因子在-0.23~0 s-1之间,而环境对微生物的影响因子在0.016~73之间.最后结合呼吸速率和暴露时间求得呼吸途径的暴露剂量.根据易感人群年龄、性别和活动强度的不同,日平均呼吸速率在4.5~17 m3·d-1之间,小时平均呼吸速率在0.3~3.2 m3·h-1之间.本研究提出的方法可直接用于计算再生水利用于农业灌溉、园林绿化以及水景喷泉过程中因再生水雾化导致的病原微生物暴露剂量. 相似文献
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面对数量较多需要及时处理的突发事故,为了满足最短应急时间限制,最低应急资源数和最少的出救点等目标,在事故应急方案选择时给出一个反映决策者对时间和费用偏好的折中方案十分必要.从实际应用出发,运用模糊优化方法研究时间与资源限制条件下的多出救点组合模型求解问题.给出了限制期条件下,应急时间最短的资源调度方法以及限制期条件下出救点数目最少的应急模型,从理论上证明了模型求解方法的正确性.在给定限制期条件下,救援网络中最优路线的求解,即通过分析得出超时风险最小的出救路径,并求出了应急路径的可信度.通过算例说明该计算方法的具体应用,为突发事故处理资源调度的智能化提供参考. 相似文献
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煤矸石是我国排放是量最大的工业固体废弃物之一,弃之为害、用之为宝。本文主要论述了煤矸石的综合利用途径的有效性。 相似文献
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Wang Junsong 《中国人口.资源与环境(英文版)》2013,11(2):44-49
Abstract China has witnessed rapid economic development since 1978, and during the time, energy production and consumption developed at a tremendous speed as well. Energy efficiency which can be measured by energy consumption per unit of GDP, however, experienced continuous decrease. Theoretically, the change of energy efficiency can be attributed to industry structural change and technological change. In order to explain the transformation of Chinese energy efficiency, we adopt logarithmic mean Divisia index techniques to decompose changes in energy intensity in the period of 1994–2005. We find that technological change is the dominant contributor in the decline of energy intensity, but the contribution has declined since 2001. The change in industry structure has decreased the energy intensity before 1998, but raised the intensity after 1998. Decomposed technological effects for all sectors indicate that technological progresses in high energy consuming industries such as raw chemical materials and chemical products, smelting and pressing of ferrous metals, manufacture of non-metallic mineral products and household contribute are the principal drivers of China’s declining energy intensity. 相似文献
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