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71.
为通过物理活化法制备羊骨活性炭,采用响应曲面(Response surface methodology,RSM)实验设计,以活化温度、活化时间、CO2流量为试验因素,以碘吸附值为响应值,建立数学模型,工艺条件进行优化。结果表明:最佳工艺条件为活化温度476.05℃、活化时间9.34 min、CO2流量159.4 mL/min,在此条件下碘吸附值为411 mg/g;通过对碘吸附值曲面方程和二次多项回归方程解逆矩阵得知该方程的预测值与实际值之间具有较好的拟合度。 相似文献
72.
利用大气主动采样技术对宁东能源化工基地大气PM_(2.5)中硝基多环芳烃(NPAHs)的污染特征、一次排放和二次形成源贡献及呼吸暴露风险进行了观测研究.结果表明,宁东能源化工基地大气PM_(2.5)中Σ _(12)NPAHs质量浓度在2. 06~37. 14ng·m~(-3)之间,其中基于能源产业的宝丰采样点冬、夏季采样期Σ _(12)NPAHs的平均质量浓度分别为(25. 57±5. 76) ng·m~(-3)和(6. 22±1. 74) ng·m~(-3).以化工、电力产业为主的英力特采样点冬、夏季Σ _(12)NPAHs平均质量浓度分别为(7. 13±1. 44)ng·m~(-3)和(2. 58±0. 39) ng·m~(-3),两采样点均表现出冬季高于夏季的季节特征,推测为冬季取暖造成较高的NPAHs一次排放所致.宝丰采样点Σ _(12)NPAHs浓度水平明显高于英力特,可能与宝丰的煤炭开采及焦炭生产的能源产业较化工产业造成更高的NPAHs一次排放相关,因而造成了Σ _(12)NPAHs浓度水平的空间差异.两个采样点PM_(2.5)中Σ _(12)NPAHs浓度的夜昼比表明,夏季Σ _(12)NPAHs浓度日间明显高于夜间而冬季则相反,表明夏季日间较夜间存在更活跃的大气光化学反应,较夜间贡献更多二次形成的NPAHs. NPAHs族谱特征的时空差异表现为:宝丰和英力特采样点冬夏季均以一次排放标识物2N-FLO和6N-CHR为主要占比,其中宝丰采样点冬季2N-FLO和6N-CHR总占比为46%,夏季为73%,英力特采样点冬季总占为59%,夏季为55%.但英力特采样点夏季二次形成的标识物3N-PHE浓度占比较宝丰更高,表明基于化工产业的英力特较宝丰存在更高的前体物排放,由此贡献更多二次形成的NPAHs.本研究还借助Σ _(12)NPAHs/Σ _(16)PAHs比值对NPAHs可能的来源贡献进行了分析研究,结果表明宁东能源化工基地夏季较高的温度促进了PAHs的降解以及NPAHs的二次形成,较冬季贡献更多二次形成源的NPAHs.基于BaP等效毒性因子评价法估算了PM_(2.5)中Σ _5NPAHs的呼吸暴露肺癌风险,结果表明,宝丰采样点PM_(2.5)中Σ _5NPAHs的肺癌风险值冬季为(3. 06×10~(-5)±1. 36×10~(-5)),夏季为(1. 79×10~(-5)±0. 80×10~(-5)),英力特采样点冬季为(2. 85×10~(-5)±1. 20×10~(-5)),夏季为(1. 86×10~(-5)±0. 83×10~(-5)).宝丰和英力特肺癌风险值均高于Cal/EPA规定的1. 00×10~(-5)的限值,表明宁东能源化工基地人群存在一定程度的大气PM_(2.5)中NPAHs呼吸暴露肺癌风险. 相似文献
73.
通过实践之后,你不难发现462D,不但无法索取多数试件的两组特性值,而且与461D有不匹配之处。它不反映美国的科技水平,也阻碍了合理检测手段的开拓 相似文献
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77.
78.
司向丽 《安全.健康和环境》2004,4(6):37-38
安全生产责任制是企业中最基本的一项安全制度,是综合各种安全生产管理、安全操作制度,对企业各级领导、各个部门、各类人员所规定的在他们各自职责范围内对安全生产应负责任的制度。它是企业岗位责任制的一个重要组成部分,也是企业安全生产、劳动保护管理制度的核心。1 企业 相似文献
79.
郑州市人力资源和社会保障局工伤保险处仅有5名工作人员,面对全市近2万家用人单位,他们用热心与服务温暖弱者,有效地维护了工伤职工权益、促进了社会和谐稳定.2011年郑州市工伤认定和劳动能力鉴定工作被国家人力资源和社会保障部表彰为为民服务创先争优先进单位.
快速处突维护稳定
工伤认定工作政策性强、涉及范围广、社会关注度高,尤其是一些重大敏感的工伤案件,如果见事慢,处置不当,不仅会损害当事人的合法权益,还会降低政府的公信力、感召力,甚至会带来影响社会和谐稳定的连锁反应.因此,工伤保险处的工作人员,始终把工伤认定工作,作为保障工伤职工权益、化解矛盾的民心工程、暖心工程、稳心工程来做,特别是遇到一些突发情况,能够迅速反应,稳妥处置,为维护社会和谐发挥了积极作用. 相似文献
80.
为解决当前气化炉供料系统风险分析不完善的状况,提出1种基于贝叶斯网络和HAZOP的风险分析模型。以某单日投煤量3 000 t级气化炉煤化工企业实际运行情况为研究对象,应用HAZOP法对其进行风险分析,并将HAZOP分析结果中各偏差产生原因转化为贝叶斯网络节点;考虑到先验知识的缺乏问题,引入Leaky Noisy OR模型,通过文献资料和相关领域专家经验知识获得先验概率,并利用贝叶斯网络进行风险分析,找出系统运行的薄弱环节。结果表明:未知因素影响会使各节点的后验概率值差异性降低,更加贴合实际;在引入未知因素影响后,系统运行薄弱环节并未发生改变。 相似文献