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1.
报废汽车具有良好的资源属性,处理企业选取合理的处理工艺对其进行处置,不仅能够提高经济效益,也可以有效保护生态环境。通过对当前报废汽车处理工艺技术进行分析比对,针对不同拆解企业提出相应的工艺选取建议,为产业发展提供帮助。 相似文献
2.
3.
分析了汽车及零部件行业VOCs的主要来源和危害,阐述了我国现阶段汽车及零部件行业VOCs的污染现状。建议采取以源头削减和过程控制为重点、兼顾末端治理的全过程综合防治措施,控制汽车及零部件行业的VOCs排放。 相似文献
4.
采用高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)检测,建立了地表水中13种药物及个人护理品的测定方法。水样用盐酸与氢氧化钠溶液调p H值至7.0左右,过固相萃取小柱进行富集,用14 m L甲醇洗脱。以C18柱为分离柱,0.01%甲酸的甲醇-0.01%甲酸水溶液为流动相,目标物在10 min内分离,在0.50~250μg/L范围内,13种化合物峰面积与内标物质峰面积之比与质量浓度的线性关系良好(0.99),检出限在0.05~0.5 ng/L范围内。基质加标实验结果表明,13种化合物在水中的回收率分别在56.2%~123.2%之间(加标水平5 ng/m L)和58.0%~107.8%(加标水平50 ng/m L),相对标准偏差在1.60%~19.9%(n=6)之间。应用该方法测定了从2条纳污河流采集的10份水样,结果表明,除美托诺尔和普洛萘尔未被检出外,其余11药物的检出频率在30%~100%之间。在13种目标物质中,咖啡因的检测浓度最高达287.5ng/L,舒必利次之,为277.5 ng/L。本方法快速、准确,适用于地表水中PPCPs类的快速测定。 相似文献
5.
6.
为考察风筒出口至迎头距离对掘进巷道流场分布的影响,利用Fluent软件模拟研究了风筒出口至迎头不同距离下的掘进巷道流场分布情况。结果表明,风筒出口至迎头不同距离下的瓦斯及粉尘浓度分布规律基本一致,均在风筒出口处较低,在迎头及巷道底板处较大,在迎头端底板处达到最大值。随着风筒出口至迎头距离的增大,靠近迎头区域处瓦斯及粉尘浓度均得以降低,但远离迎头处的瓦斯及粉尘浓度则有所增大。风筒出口不宜距迎头过远,也不可过近,过远会导致迎头处瓦斯超限,过近则会增大粉尘弥漫范围,不利于现场工人作业。 相似文献
7.
基于双目标数学规划模型的新能源配送汽车换电站选址路径规划方法与基于启发式算法的新能源配送汽车换电站选址路径规划方法忽略换电站服务半径的计算,在换电站选址优化后出现经济效益低、用户充电总交通成本高的现象,导致新能源配送汽车换电站选址路径优化结果不合理,为此设计一种考虑环境因素的新能源配送汽车换电站选址路径优化方法。将负荷约束与电能质量约束作为选址约束条件,依据新能源配送汽车的续驶能力对新能源配送汽车换电站服务半径测算,并确定换电站的最大服务次数,根据新能源配送汽车固定需求与过路充电需求对新能源配送汽车换电站选址路径优化,以此完成考虑环境因素的新能源配送汽车换电站选址路径优化。实验结果表明,此次设计的方法比传统的两种方法优化后的换电站经济效益高、用户充电总交通成本低,证明了所设计的考虑环境因素的新能源配送汽车换电站选址路径优化方法的合理性。 相似文献
8.
新型冠状病毒肺炎(Coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情中,物理法消毒和化学法消毒是较为常用的消毒方式.常用化学消毒剂包括过氧化物类消毒剂和含氯消毒剂,因其消杀效率高、操作简便等优点而被广泛使用.然而,过量使用消毒剂会导致消毒剂残留,并产生消毒副产物,进而引发生态与健康危害.因此,需要规范使用空气消毒方式,并需深入研究其在多种环境介质中引发的健康与生态安全风险.本文总结了空气传播病原微生物、国内外空气微生物相关标准、常用空气消毒方式及其灭活效果、残留消毒剂和消毒副产物的生态及健康危害,并展望了未来的发展趋势. 相似文献
9.
无 《再生资源与循环经济》2021,(3)
各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团商务主管部门:汽车是消费市场的“顶梁柱”。党中央、国务院高度重视,党的十九届五中全会明确提出要推动汽车由购买管理向使用管理转变,稳定和扩大汽车消费。为深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,充分用好用足已有汽车消费政策,全链条发展汽车流通、促进汽车消费,满足人民群众汽车消费需求,商务部梳理了当前商务领域促进汽车消费的主要工作任务和一些地方好的经验做法,形成了《商务领域促进汽车消费工作指引》和《地方促进汽车消费经验做法》。 相似文献
10.
为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明:IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。 相似文献