拱顶油罐大修的故事

有一年夏天，扬子石化炼油厂例行停产大修，我参加了当年拱顶油罐大修工作。在大修过程中发生的一件事，给我带来很大触动，从那以后的日子里，无论我在哪个岗位上工作，“以人为本”始终是我的原则。     

废弃轮胎制备中孔炭吸附材料工艺及性能研究

为了解决废弃轮胎造成的资源浪费和环境污染的问题,对以废弃轮胎橡胶为碳的前驱体原料,制备具有高吸附性能中孔炭材料工艺进行了系统的研究。通过XRD、扫描电镜以及比表面积分析,对制备的中孔炭微观结构和性能进行表征,讨论了炭化温度、碱炭比,以及活化温度和活化时间等工艺条件对制备中孔炭的产率、结构和性能的影响。结果表明,通过改变工艺条件制备的中孔炭的孔径分布可以在2~80 nm范围内进行调控。在500℃炭化温度,碱炭比为4∶1,900℃活化1 h的工艺条件下,制备的中孔炭的比表面积为473 m2/g,对甲基橙的最大吸附量达到254 mg/g。     

对企业安全管理及组织建设思考

从安全与生产的关系出发,应用组织理论的基本原理,论述了工业企业强化安全管理的必要性,提出了增强企业安全管理功能和组织建设的一般方法及其实施的基本途径。     

渚滑川河口拦门沙演变特性

河口拦门沙的存在可导致径流流出不畅，并能引起一系列的河口生态及环境问题。特别是弯曲型河口，在波浪流、河川径流及弯道副流的共同作用下，拦门沙的形成及演变将更为复杂。通过对日本渚滑川河口多次实地调查资料的分析，揭示了渚滑川河口拦门沙的演变特性。结果表明：渚滑川河口修筑防波堤后，在东北方向的海洋入射波作用下，拦门沙由河口右岸发育并向左岸逐渐延伸扩展，其河水流动也相应由右岸偏向左岸一侧；不论河口有无拦门沙，3次洪水在右岸的最大冲深均稳定在-6m高程，且河床横剖面的形状基本不变，即汛期时该河口河床形状已达平衡状态。     

复合型絮凝剂处理景观水体

利用以生物絮凝剂(1 g/L MBF-28)与化学絮凝剂(5 g/L PAC)复配后的复合絮凝剂CBF28C处理景观水体,考虑了复配比、投加量、pH和投加顺序对处理景观水的影响。实验结果表明:对于反应体系为100 mL景观水体,当MBF-28与PAC溶液复配体积比为3∶1,反应体系pH为7.0,1 mL 1%CaCl2作助凝剂,1.5 mL CBF28C时,其絮凝效果最好,其COD,色度,TN,TP的去除率分别为90.7%,54.1%、46.6%和51.5%。最佳水力条件为:快速320 r/min,快搅时间45 s,慢速80 r/min,慢搅时间100 s。并且得出了前10 min内絮凝率的反应关系方程式。     

民航与环境

国际民航组织（ICAO）理事会的航空环境保护委员会（CAEP）提出了与民航有关的主要的环境问题：飞机噪音和来自飞机发动机的排放，在源头减少飞机的噪音是CAEP的工作重点，但是消除噪声和土地利用计划也受到相当大的注意。有关排放的工作可分为三类：技术和标准、管理措施和基于市场的机制。国际民航组织通过技术合作和培训计划给一些国家提供与环境有关的帮助。     

甲醛降解菌的筛选及降解特性研究

从采集活性污泥中筛选得到1株具有高效降解甲醛能力的菌株并命名为JQ-1，根据其形态特征，初步判断菌株JQ-1属假单胞菌属。同时对菌株JQ-1的生长特性及降解特性进行了初步研究。实验结果表明，该菌株降解甲醛的最适条件为：甲醛废水浓度为50mg／L，pH值为6，培养温度为25℃，摇床转速为150r／min。在最适条件下，菌株JQ-1具有较强的降解甲醛能力，当甲醛废水浓度为50mg／L时，在24h内甲醛降解率可达87％以上。     

厌氧发酵系统中回流沼液的产甲烷活性研究

为确定两阶段厌氧发酵系统合理的污泥回流时段,对厌氧发酵系统排出沼液产甲烷活性进行了研究。通过对这些沼液在后储罐放置的不同天数(0~5 d)测定其不同的活性,用间歇实验方法测定最大比产甲烷活性(Um ax.CH4)作为厌氧污泥的产甲烷活性指标。结果表明,排出的沼液产甲烷活性在不同的时间段有所不同,经实验得出沼液放置第2 d时的产甲烷活性最高,从而确定该两阶段厌氧发酵系统排出污泥合理的回流时段应该是沼液进入后储罐的第2 d。进而为在线活性污泥与后储罐最佳活性时段污泥混合的污泥回流工艺提供理论依据。     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明：飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。