人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

成都平原核心区土壤砷空间变异特征及影响因素

掌握土壤污染物的空间变异特征及其影响因素是开展土壤污染防治的前提.基于189个表层（0~20 cm）土壤样品,运用经典统计学和地统计学方法分析了成都平原核心区土壤中w（As）的空间分布特征,并探讨了成土母质、水系和土地利用方式对土壤中w（As）的影响.结果表明:①研究区土壤中w（As）在3.74~35.32 mg/kg之间,平均值为14.64 mg/kg,其中超过GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》风险筛查值的采样点仅占总采样点的7.53%.②地累积指数分析结果表明,研究区土壤As处于无污染至轻度污染状态.③研究区土壤中w（As）总体呈西高东低的趋势,高值主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部以及邛崃市与新津县接壤处.土壤As的块金系数为26.60%,属于中等程度变异,受结构性因素和随机性因素的共同影响.④由于人类活动的增强,成土母质对土壤中w（As）的影响已经不显著.距水系越近,土壤中w（As）越高.土地利用方式对土壤中w（As）空间变异的影响程度最大,不同土地利用方式下土壤中w（As）差异显著,表现为园林地>农林地>水稻-小麦轮作>水稻-油菜轮作>水稻-蔬菜轮作.研究显示,成都平原核心区土壤中w（As）总体偏低,高值区主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部和邛崃市与新津县接壤一带;土地利用方式对土壤中As空间变异的影响超过水系和成土母质.      

采油厂HSE监督检查管理系统创建实践研究

本文根据采油厂生产过程风险特点,以生产单元为对象,通过建立全员参与的HSE监督检查体系,实现对采油厂HSE监督检查标准的统一规范,利用开发的HSE监督检查信息集成平台,创建完成采油厂HSE监督检查管理系统。在大庆油田第五采油厂的应用实践显示,其能为采油厂带来巨大的风险管理效益,是全面落实直线与属地HSE责任的有效载体。对于采油厂有效实施HSE监督检查具有重大意义,是HSE管理制度的一种创新。     

突发事件机理体系与现代应急管理体制设计

本文为了增加对突发事件的科学认识,提升应急管理的能力水平,首先对突发事件和应急管理的内在机理进行剖析。通过分阶段、划层次地构建"4L-5S"机理分析模型,将二者划归为统一体系,以理清其逻辑内涵;然后,为顺应时代发展特征,满足应急管理的更高要求,实现应急管理工作从非常态协同应对转为常态化职能管理,对现代应急管理体制加以总体设计。从而,突发事件机理体系设计使得我国的突发事件机理研究逐渐过渡至具有阶段性和层次性,现代应急管理体制设计使得我国应急管理整合出具备现代思维理念的逻辑框架。     

安全降变原理及C-S-R事故致因新模型

为发展安全科学原理和给事故防控与调查提供新的方法,根据变化对系统安全的影响机制,开展安全降变原理及事故致因新模型研究。首先,提出安全降变原理并解析其内涵及研究意义。其次,基于安全降变原理,给出不同层级安全系统变化的分类实例,并对作业场所事故及其致因重新定义和分类。再次,构建基于安全降变原理的C-S-R事故致因新模型。最后,基于事故案例分析,验证所提出的C-S-R事故致因新模型与安全降变原理的有效性。结果表明,各级安全系统中自发或是受联动的变化超出系统的变化承受水平时,将导致事故的发生。经事故案例分析验证可知,安全降变原理及C-S-R事故致因新模型具有充分的实用性。     

升流式生物催化电解反应器(UBER)处理硝基苯废水试验研究

升流式生物催化电解反应器(UBER)是一种将生物方法与电化学相结合的新型废水处理技术,使用UBER降解硝基芳香烃类化合物,不但处理周期短、效率高,而且成本低,占地面积小。通过UBER处理含硝基苯模拟废水,对生物催化电解技术的原理进行讨论,并探索最佳反应条件,为该项技术处理实际废水提供理论依据。考察了进水浓度对硝基苯去除率的影响,同时对阴极催化硝基苯定向还原为苯胺进行探讨,最后分别从外加电压、进水乙酸盐质量浓度及进水p H值3个方面,对UBER还原硝基苯的关键影响因素进行最优试验条件分析。结果表明,UBER可以高效处理硝基苯废水,当硝基苯进水质量浓度为200 mg/L时,去除率可以达到97. 2%,但随进水质量浓度进一步提高至220 mg/L,硝基苯的去除效果不佳,去除率仅为79. 13%。当进水硝基苯质量浓度较低时,苯胺生成率较高,平均值达到91%,随硝基苯进水质量浓度提高,引起阴极电势波动,使得还原反应按照多种途径发生,硝基苯不仅被定向还原为苯胺,还被还原成其他副产物,同时,微生物也可以将部分生成的苯胺进一步氧化利用,造成出水苯胺含量偏低。最优条件试验表明,外加电压在0. 3～0. 5 V,硝基苯的去除率均达到93%以上,此时阳极微生物具有良好的电化学活性,当电压降到0. 2 V时,硝基苯去除率仅为36%,表明外加电压过低会严重影响反应器的稳定运行;将乙酸钠质量浓度从1 000 mg/L逐渐减小,质量浓度降低至700 mg/L时,阳极电位依然保持在-440 m V vs. SCE左右,UBER系统运行稳定,当乙酸钠质量浓度进一步降低,阳极微生物电化学活性逐渐受到抑制;UBER中微生物最佳生长p H值为6～7,当p H值超出这一范围,会影响微生物生长代谢,进而影响硝基苯的去除效果。     

基于SPA-VFRM的城市要害系统综合应急能力研究

为反映城市要害系统综合应急能力的发展现状及过程,在分析城市要害设施系统构成与面临的主要灾害类型基础上,提出从充分性、精确性、抵御性和及时性4个维度评价应急能力的思路,建立城市要害系统综合应急能力评估指标体系,并应用层次分析法与变异系数法确定指标综合权重,结合集对分析（SPA）与可变模糊识别模型（VFRM）构建城市要害系统综合应急能力的评价模型;运用该模型实证分析某市要害系统综合应急能力发展现状。实证表明:该市要害系统综合应急能力呈现“波浪式升高”的动态发展趋势,灾害抵御能力是构成综合应急能力的主要方面;3种方法的评价结果排序基本一致,表明该模型的评估结果稳健、可靠,能够有效反映城市要害系统综合应急能力发展情况。     

基于情景构建的应急预案体系优化策略及方法

为了进一步优化我国现有应急预案体系,从应急管理实践中分析梳理出4方面问题,包括:“在指导理念上依然没有充分体现应急准备的理念”“应急预案体系在微观、中观和宏观层面依然存在结构性问题”“应急预案的内容存在‘概念性’内容较多的情况,导致操作性和针对性不强”“预案动态管理滞后,持续改进机制尚未形成”;针对现存问题,提出基于情景构建的优化策略和方法,认为“情景构建”不但可以指导编制者分析应急需求、明确应急目标、规划应急程序,有效支撑应急预案的编制,而且可以派生出“基于情景链条的预案衔接策略”“基于任务协同的预案衔接策略”“基于资源约束的预案衔接策略”,进而从微观层面上推进预案体系的优化。研究结果可以作为各级政府和企业应急预案体系构建的参考和借鉴。     

基于模糊Petri网的城市突发性燃气短缺应急能力评估

为了有效地降低在城市突发性燃气短缺应急能力评估过程中应急能力影响因素的不确定性和模糊性对评估结果的影响,提出基于模糊Petri网的城市突发性燃气短缺应急能力评估方法。通过分析城市突发性燃气短缺应急事前-事中-事后过程的影响因素,根据评估准则构建出1个包括5个二级指标和26个三级指标的应急能力评估指标体系;针对评估指标体系复杂且变迁的权重值缺乏客观性等问题,引入模糊推理算子与层次分析法,采取定性与定量相结合的方法对评估体系进行应急能力评估。实例仿真结果表明,与传统的评估方法相比,利用模糊Petri网对应急能力评估的结果更加准确和科学。     

基于GIS的汉江水污染信息管理系统的结构设计

介绍了基于GIS开发的汉江流域水污染信息管理系统的结构设计 ,本系统可实现对汉江全流域的基础地理信息、用水信息、污染信息的输入、输出、查询 ,进而利用水文水质预测模型作出评价、预测 ,为有效控制汉江流域水污染 ,促进全流域的社会经济可持续发展提供一定的决策支持。