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1.
高温状态下膨润土的物性指标变化是高放核废物深地质处置库设计的重要参数之一。通过高温状态下不同受热时间MX80钠基膨润土的比重、液塑限、自由膨胀率试验,研究了受热时间对膨润土基本物性指标的影响规律;并通过热重分析(TGA)、X衍射(XDR)、电镜扫描(SEM)试验,从微观角度对上述变化规律进行了合理解释。研究结果表明:随着受热时间的增加,膨润土的比重、液塑限、自由膨胀率在受热15~30天内急剧下降,降幅分别为2.5%、3.1%和28.3%,之后各值变化量很小;高温状态下,膨润土的矿物成分转化、结合水脱附、微观形貌改变是膨润土物性指标发生变化的根本原因,三者之间相互作用和彼此影响。  相似文献   
2.
2003年非典过后,我国应急管理"一案三制"体系正式提出并逐步构建,随后应急管理体系得到迅速完善,但总体来看还是"摸着石头过河"。十八大后,习总书记提出国家总体安全观、防范和化解重大风险等重大战略安排和制度选择;十九大以来,国家机构改革组建应急管理部、召开十九届四中全会,明确提出要实现应急管理体系和能力现代化,为应急管理提供重大发展契机。  相似文献   
3.
沉积物-水微宇宙系统是经济合作发展组织(Organisation for Economic Co-Operation and Development,OECD)颁布的化学品测试准则中推荐的试验系统之一,可用来测试化学品对底栖生物的慢性毒性。为了在试验前对化学品的浓度变化进行预测,进而确定试验方法,以摇蚊慢性毒性试验系统为例,采用环境多介质模型的建模方法,构建了一种可通过化学品理化性质和试验系统参数,对化学品在沉积物-水试验系统中浓度变化进行预测的模型。结合试验数据和文献资料,给出了模型中试验系统参数的推荐取值,并使用Matlab软件中的Simulink工具对模型进行编程和求解。以此模型为基础,给出了模型在3个方面的应用,即预测蓄积时间、预测平衡时间以及拟合试验数据。对80种已有或假想化学品的蓄积时间和平衡时间进行了计算,得出的范围分别为1~204 d和1~73 d。此外,适当修改模型结构和模型参数,也可将其应用于其他暴露场景中。但使用模型对化学品浓度进行预测时发现,模型仅对沉积物中化学品浓度的预测结果较为准确,而对水中化学品浓度的预测结果与实测值相差1~2个数量级。模型对浓度的预测精度未来仍需进一步提高。上述研究结果完善了沉积物-水微宇宙系统试验方法。  相似文献   
4.
海河流域河流富营养化程度总体评估   总被引:10,自引:2,他引:8  
张洪  林超  雷沛  单保庆  赵钰 《环境科学学报》2015,35(8):2336-2344
以海河流域2009年地表水水质现状数据为基础,分别运用河流水体富营养化潜势和浮游植物表征河流富营养化水平.结果显示,流域河流水体中富营养盐含量相对较高,河流水体中TN、NH3-N平均含量分别为8.13、4.34 mg·L-1,分别超过《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅴ类限值(2 mg·L-1)4倍、2倍以上.北三河水系(北运河、潮白河、蓟运河)、子牙河水系和海河干流中TN浓度超过9 mg·L-1;海河流域河流水体中TP平均含量为0.87 mg·L-1,超过地表水Ⅴ类限值(0.4 mg·L-1)2倍以上.北三河水系、子牙河水系和黑龙港运东水系水中TP平均含量均超过1.0 mg·L-1.主要河流3%处于中或贫营养,44%处于极富营养化水平,主要分布在北三河水系、子牙河水系和漳卫河水系,表明流域河流总体呈现富营养化状态,平原段河流富营养化严重.河流治理要兼顾耗氧污染控制和营养盐控制,以改善河流水质.  相似文献   
5.
山地城市次级河流因季节性降雨容易导致沉积物中污染物形成"二次污染",沉积物可能具有重金属潜在生态风险.本文采集了重庆市主城区19条次级河流表层沉积物,分析了7种重金属元素(V、Cr、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb)的污染水平,解析了重金属污染来源,并从流域层面评价次级河流表层沉积物重金属的潜在生态风险.结果表明,与背景值(中国土壤元素背景值)相比,除V外,其它6种重金属元素超标1.1~6.7倍.富集系数分析和主成分分析显示,沉积物中重金属V、Ni和Pb均未发生富集(富集系数小于1.5),且主要来源于自然源.Cd、Zn、Cu和Cr平均富集系数分别为6.63、2.31、1.90和1.40,均存在不同程度的富集;Cr、Zn和Cu主要来源于工业废水的排放.主城区次级河流表层沉积物重金属潜在生态风险指数RI值范围为77~382,均值为228,总体属于中等生态风险等级.空间分布上,重庆主城区西北部汇入嘉陵江的次级河流表层沉积物重金属表现出较高的生态风险,东南部汇入长江的次级河流表层沉积物表现为相对较低的风险.  相似文献   
6.
暴雨径流对非常规水源补给城市河流水质冲击研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
选择北运河流域典型非常规水源补给城市河流(凉水河)为研究对象,阐述暴雨径流对非常规水源补给城市河流水体物理化学特征的影响.结果表明,非暴雨期间,凉水河水体p H和DO平均值分别为7.67和3.88 mg·L-1;耗氧物质COD和氨氮(NH+4-N)平均质量浓度分别为47.41 mg·L-1和8.39 mg·L-1;富营养化元素总氮(TN)和总磷(TP)平均质量浓度分别为16.34 mg·L-1和1.45 mg·L-1.暴雨期间,雨水径流汇入收纳水体后,COD、NH+4-N、TP平均质量浓度明显上升,最高值分别达到108、14.24、3.02 mg·L-1.在空间分布上,COD、NH+4-N、TN和TP质量浓度变化趋势随土地利用类型变化特征趋于一致,从城镇区至农村区,均呈逐渐上升趋势.  相似文献   
7.
The concentrations of phthalate esters(PAEs) in Chinese hospitals were investigated by simultaneously determining concentrations of gas- and particle-phase PAEs. PAEs were detected in two third-class first-grade hospitals, two second-class first-grade hospitals, and a community health service center. Hospital drugstores had the highest concentration(24.19 μg/m3), which was 1.54 times that of newly decorated houses. The second highest concentration was found in the transfusion rooms, averaging 21.89 μg/m3; this was followed by the concentrations of PAEs in the nurse's workstations, the wards, and the doctor's offices, with mean concentrations of 20.66, 20.0, and 16.92 μg/m3, respectively. The lowest concentrations were found in the hallways(16.30 μg/m3). Of the six different kinds of PAEs found, major pollutants included diethyl phthalates, dibutyl phthalates, butylbenzyl phthalates and di(2-ethylhexyl) phthalates, comprising more than 80% of all PAEs present.Meanwhile, a comparison between different wards showed that PAE concentrations in the maternity wards were 1.63 times higher than in the main wards. Based on known health hazards, our results suggest that the PAEs seriously influence the health of the pregnant women and babies; therefore, it is of great importance to take the phthalate concentrations in hospitals into consideration. In addition, hospital indoor air was more seriously contaminated than the air of newly decorated houses.  相似文献   
8.
Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen(T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination(R~2), Nash–Sutcliff efficiency(NSE), relative efficiency criteria(d rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time(LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage.However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.  相似文献   
9.
四川红层区居民用水主要为就近开采的地下水,水质参差不齐,研究红层地下水水文地球化学特征,对于宜井区选择,红层水源地用水安全具有重要意义。利用在遂宁船山区采集的70组浅层地下水水样,采用数理统计分析、离子比例关系等方法,分析了红层浅层地下水水化学特征及主要离子来源,研究得出:区内地下水中阴离子以HCO_3~-(164.00~571.91 mg·L~(-1))为主,其次是SO_4~(2-)(13.96~1 000.00 mg·L~(-1)),阳离子以Ca~(2+)(45.70~313.00 mg·L~(-1))为主,其中孔隙水的水化学类型主要为HCO_3,SO_4-Ca,SO_4-Mg型,裂隙水以HCO_3-Ca,Mg型与HCO_3-Ca型为主;地下水中离子成分主要由岩石风化产生,来源于地层中的方解石、白云石、石膏、芒硝等矿物的风化溶解,蒸发浓缩、地下水酸碱环境及人类活动对地下水成分造成了一定的影响;浅层地下水质量以Ⅲ~Ⅳ类为主,污染物主要为TDS、Fe~(3+)等原生污染,也存在NO_3~-、NO_2~-等人类活动污染;红层宜井区主要为平坝、丘坡坡脚及沟谷一带,为避免污染指标超标,井深不宜超过25m,远离养殖场、农厕等地下水易受人类活动污染的环境,防止鱼塘、农田等地表水进入井中。  相似文献   
10.
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