Experimental and theoretical research on the inhibition performance of ethanol gasoline/air explosion by C6F12O

The safety issue of ethanol gasoline and the methods to control or weaken its explosion have attracted attention. To clarify the effect of C₆F₁₂O (perfluoro(2-methyl-3-pentanone)) on the explosion of ethanol gasoline-air mixtures and intrinsic mechanism, the explosion overpressure and flame propagation behavior under different equivalence ratios (φ = 0.6–0.8) and C₆F₁₂O concentrations (χ_inh = 0–4.0%) were experimentally obtained. The detailed inhibitor reaction process was also obtained by CHEMKIN based on a new assembly kinetic mechanism. The results show that the effects of C₆F₁₂O on the explosion characteristics of ethanol gasoline varied with χ_inh and φ. For rich flames, C₆F₁₂O is more effective than and heptafluoropropane (C₃HF₇) and nitrogen (N₂) in suppressing explosions; for lean and equivalence ratio flames, the addition of C₆F₁₂O may result in more severe explosions. The decrease in chemical reactivity is mainly because the mole fractions of OH and H radicals and the proportion of paths H radicals involved decrease after adding C₆F₁₂O, and R1500: CF₃COF + H = CF₃CO + HF, R965: CF₂:O + H = CF:O + HF, R863: CF₃ + H = CF₂ + HF are main suppressing reactions.     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。     

北京市PM5.0可吸入颗粒物反演及其时空分布分析

分析城市可吸入颗粒物的空间特征及影响因素对于制定更为有效的可吸入颗粒物污染控制政策具有重要的现实意义.本研究在实际采样和遥感数据处理基础上,构造差值植被指数(DVI),通过建立TM影像与对应PM5.0颗粒物实测值之间的相关关系模型,对北京市2008~2010年3 a的PM5.0的分布进行了反演计算和精度分析;研究了NDBI和NDMI对PM5.0浓度的影响,进一步揭示了北京五环区域范围内可吸入颗粒物的时空分布特征.结果表明,采用DVI反演PM5.0分布的方法可行,反演精度在可接受范围内;整体上研究区2008年PM5.0颗粒物污染最轻,西南三环和四环以及东南三四环之间为颗粒物污染的高值区,西北五环附近颗粒物污染较轻;NDBI(归一化建筑指数)、NDMI(归一化水汽指数)与PM5.0可吸入颗粒物的分布分别呈现显著的负相关和正相关关系,且二者对PM5.0的影响相近.     

大连星海地区环境空气中挥发性有机物的臭氧生成潜势研究

以该实验的观测资料为基础,通过数据分析表明,对大连星海地区OH自由基消耗的主要环境VOCs组分是烯烃类物质,对O3生成潜势贡献最高的环境VOCs组分是芳香烃类物质;综合LiOH及OFP值评价,识别影响大连星海地区O3生成的关键环境VOCs反应活性物种为丙烯、甲苯、间对二甲苯等物质。     

Multi-objective transportation route optimization for hazardous materials based on GIS

Safety and security are of paramount importance, it is important to optimize and improve the routes of trucks that carry hazardous materials. In this study, we not only ensure the risk in the network, but also consider the transportation cost and the factors such as buildings and emergency facilities around the routes. The Geographic Information System (GIS) is used to quantify the factors on each section in the network. We present an epsilon constrained multi-objective mixed-integer linear programming optimization model to find the robust and stable transportation optimization solutions. At the end, we complete a case analysis of the proposed methodology to determine the motorway segments in Jiangsu province, China and test the above algorithm on the network, which has 144 nodes and 388 sections. The results we get show that the factors of buildings play a very important role in the model, and the multi-objective mixed-integer linear optimization model is reasonable and performs good quality.     

四环素光催化降解特性与选择性研究

研究了盐酸四环素的光催化降解行为,结果表明四环素光催化降解反应符合一级反应动力学方程,吸附过程为整个光催化降解的控制步骤,推断四环素的主要降解途径是吸附在二氧化钛(TiO2)表面发生光催化氧化反应.同时,通过对四环素与磺胺甲唑或阿莫西林混合样品的降解实验表明,改变pH、TiO2投加量等因素,两种抗生素的降解表现出了明显的选择性.     

微生物电解系统生物阴极的硫酸盐还原特性研究

针对传统硫酸盐生物还原方法中供氢体系能耗大和氢气利用率低的特点,构建双极室微生物电解系统(microbial electrolysis system,MES),研究了微生物利用阴极作为电子供体去除废水中硫酸盐及电子利用的特性.外加电压为0.8 V时,MES生物阴极在36 h内SO2-4平均去除量为109.8 mg·L-1,平均还原速率可达73.2 mg·(L·d)-1.运行时MES的最高电流密度为50~60 A·m-3,电子回收率为(43.3±10.7)%,约90%的电子被用于还原SO2-4.微生物利用MES阴极产生的H2作为电子供体还原SO2-4,主要还原产物为溶解态的S2-和气态的H2S,还原过程主要发生在前12 h.对MES施加不同外加电压的实验显示,外加电压为0.8 V时的SO2-4去除率和电荷量都比0.4 V时高;但0.4 V情形下MES的电子回收率可达到70%,且周期结束时阴极H2低于检出限,推测微生物可以直接利用阴极的电子从而提高了能量效率.实验结果最终表明,微生物可利用MES的阴极进行代谢去除废水中的SO2-4,阳极微生物产生电子降低了系统能耗,这为含硫酸盐废水的高效低耗处理提供了新的研究思路.     

吸收法处理玉米深加工过程异味气体的实验研究

为解决玉米深加工过程中产生的异味气体造成的环境污染问题,采用吸收法对玉米深加工的废气中VOCs进行了处理实验,分别测定了不同吸收剂(清水、3%碱液、1.25%硫酸、森林之源除臭剂、烷基苯磺酸钠溶液、非离子型相转移试剂X溶液)对VOCs的去除效果,并和生物洗涤法进行比较分析,其中,0.03%非离子型相转移试剂溶液对玉米深加工废气中VOCs可以达到95%以上的去除效果,吸收液可送废水处理设施处理。     

土地利用变化对土壤有机碳的影响研究进展

研究土地利用变化对土壤有机碳及其动态变化规律,有助于掌握全球气候变化与土地利用变化之间的关系。本文分别从土地利用及其管理方式变化的角度,综合阐述了土地利用变化对土壤有机碳的影响过程与机理。