基于熵权和层次分析法的VOCs处理技术综合评价

针对化工行业所使用的VOCs控制技术,综合考虑了环境、经济、管理以及技术4个一级因素以及13个二级因素对化工企业中常用的VOCs控制技术进行综合评价,建立基于熵权法与层次分析法相结合的模糊综合评价模型,对9种VOCs末端治理技术进行量化分析评价.阐述了备选VOCs的排放控制技术筛选方法、指标体系的构建以及评价方法,最后以山东省青岛市化工企业为例,给出了模型的求解过程和评价结果.结果显示,催化燃烧技术在环境和经济方面优势明显,热力焚烧技术在经济方面优势显著,吸附技术在技术方面优势突出.综合考虑环境、经济、管理和技术四个方面,VOCs排放控制技术综合评价结果为：催化燃烧>热力焚烧>光催化≈吸附浓缩-燃烧>等离子体>膜分离>吸附>冷凝>生物降解>吸收.     

旋风除尘器改进措施的研究进展

随着国家规定的粉尘排放指标的提高,普通型旋风除尘器的结构已过于陈旧,设备性能很不理想.特别是对于5～10μm细颗粒矿物粉尘的净化效率一般只有60%～90%,而压损高达90～150 mm水柱.因此,国内外很多研究者对普通型旋风除尘器的结构进行了改进.总结了近几年来旋风除尘器在设备方面的一些改进措施,分析了各种改进方案的优缺点,指出并分析了各种改进后的旋风除尘器适合的应用环境及其应用前景,提出了对旋风除尘器进行进一步改进研究的方向.     

基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析

西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物（PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、SO₂和O₃）的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW（inverse distance weighting,反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging,普通克里格插值法）均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）和ρ（SO₂）均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ（O₃）则相反;PM_2.5、PM₁₀、O₃污染程度日趋严重,NO₂污染程度逐渐缓解.④ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ（SO₂）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱正相关;ρ（O₃）与ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM₁₀出现"爆表"现象,导致ρ（PM₁₀）与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂.