创新驱动 绿色引领——记天能动力尘毒危害治理示范企业创建

正浙江天能动力能源有限公司投入2.5亿元,从硬件升级、软件优化等多方面入手,对职业危害进行了全面有效的治理。浙江天能动力能源有限公司(以下简称"天能动力")为天能集团全资子公司,坐落于长兴县和平镇,由年产500万kVAh动力储能用密封铅酸蓄电池项目和无害化年回收处理30万t废铅酸蓄电池项目两部分组成。该公司现有员工1 258人,其中860人在工作中会接触到铅烟、铅尘、硫酸雾、噪声等职业危害因素。     

国内外废旧铅酸蓄电池回收模式探讨

铅酸蓄电池由于含有大量的重金属成分,属于危险废物,如果不进行妥善处理,将对环境和人体健康产生严重威胁,但铅酸蓄电池又具有较高的回收利用价值,因此对废旧铅酸蓄电池的合理有效回收利用有着极大的必要性。比较了国内外铅酸蓄电池回收利用体制,提出我国废旧铅酸蓄电池回收行业的发展建议,为此类二次资源的合理有效利用提供借鉴。     

镉镍蓄电池直流屏故障的处理

蓄电池直流系统是由蓄电池组控制、信号、保护和自动装置等控制负荷及直流油泵、交流不停电电源等动力负荷和事故照明负荷供电的直流电源及其接线网络组成.工厂一般是用铅酸蓄电池,但镉镍蓄电池有承受冲击负荷大、体积小和维护检修工作方便等优点,而被认为是铅酸蓄电池的替代产品.所以有必要对常用镉镍蓄电池及直流屏故障实例进行分析和处理介绍,以引起安装及检修人员高度重视.……     

废铅酸蓄电池污染防治技术及相关政策分析

废铅酸蓄电池具有一定的回收价值,但生产过程和回收过程都容易造成污染。为了引导企业对废旧电池进行正确处理,也为了防止环境被破坏,必须采取科学合理的技术和工艺,并遵循国家相关政策,本文就对此进行了分析,希望能给相关工作提供借鉴。     

变电站废弃物管理模式与对策

文章针对变电站废变压器油、退运铅酸蓄电池和退役复合绝缘子等主要废弃物,通过调查研究提出了变电站废弃物在报废、回收、资源化及无害化处理、贮存、运输等过程中的相关监督管理模式,并确定了变电站废弃物处理技术路线图。     

改进GM(1,1)模型在管道结蜡厚度预测中的应用研究

为了准确预测含蜡原油管道的结蜡厚度,构建了基于灰色系统理论的改进GM(1,1)模型.在分析GM(1,1)模型基本原理和建模步骤的基础上,基于平移变换的思想建立了改进GM(1,1)模型,对比分析了改进GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型预测结果的差异,探讨了不同平移量对改进GM(1,1)模型拟合精度和预测精度的影响.结果 表明:改进GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度均高于传统GM(1,1)模型;随着平移量的增加,改进GM(1,1)模型的预测精度出现了先高后低的变化趋势,因此在实际应用中应对平移量进行合理选择;应用改进GM(1,1)模型来提高管道结蜡厚度的预测精度是可行的,具有一定的推广应用价值.     

丙烯管道连续泄漏扩散爆炸事故分析

针对南京丙烯管道受外力损坏后泄漏扩散爆炸事故,用TNT当量法模拟推测丙烯泄漏量,结合液体泄漏模型估算泄漏速度及时间,再用重气扩散平板模型和中性气扩散高斯烟羽模型,并运用MATLAB 7.0软件描绘可能发生丙烯气体燃爆的危险区域.结果表明,理论计算及分析的结果与现场报道吻合.     

水资源生态足迹消费账户及其计算模型——以西安市为例

依据目前对水资源功能和水资源生态足迹理论的认识,把水污染消费纳入水资源消费账户,建立水资源生态足迹框架体系及其计算模型.应用模型对西安市2001-2007年的水资源生态足迹进行计算,并采用规模、结构和比较方法对计算结果进行分析.结果表明,西安市对废水污染较酸雨污染的治理力度大;废水污染、农业用水和酸雨污染在水资源生态足迹中所占比例较大,是各年的主要贡献者,而对水资源生态足迹整体下降量贡献最多的是废水污染(0.548 9 hm~2/人)和农业用水(0.031 9 hm~2/人);除个别年份外,水产品消费所占比例整体呈增大态势,生活用水、生产用水和其他用水所占比例变化较小.针对分析结果,提出了支持西安市可持续发展的水资源对策,包括调整水资源管理重点,拓宽和加大废水治理范围和深度,严格执行节能减排政策以及提高工农业用水效率等.     

突发事件人群异常聚集热点区域预测

为及时发现城市公共场所人群异常聚集区域,有必要构建突发事件热点区域预测模型。统计分析城市移动基站手机接入量和手机移动轨迹数据,建立人群聚集量阈值计算模型,并利用马尔科夫链构建人群密度预测模型,进而建立突发事件热点区域预测模型。采用该模型对某市庆祝"五一"职工大型文体比赛开、闭幕式期间的人群聚集热点区域进行预测。结果表明,手机聚集与人群聚集之间存在较强的相关关系,依据手机的聚集量能估算出人群的聚集规模;使用马尔科夫链能预测不同区域间的人群转移量和人群聚集密度;用该模型能预测人群可能异常聚集的热点区域,预测精度为92.1%。     

水处理中线性回归和BPNN预测混凝投药量的比较

BP神经网络和线性回归模型是混凝投药前馈控制中2种不同的预测混凝投药量的方法.分别用这2种方法建立了混凝投药量前馈控制模型,并基于同一样本数据进行仿真比较.结果表明,该3层结构BP模型通过学习可以根据原水水质进行投药量的有效预测,优于传统的线性回归模型,具有较强的自适应性和实用性.但对某些水质的投药预测值还存在一定误差.