化工装置大检修安全绩效管理

中国石化茂名分公司化工分部于2009年12月27日至2010年1月31日,对2006年新建成投产的2^#裂解装置、2^#加氢装置、芳烃装置、2^#高压装置、2^#聚丙烯装置、高密度装置、2^#丁二烯装置等7套新装置同时安排大检修。 大检修项目有置等7套新装置同时安排大检修。大检修项目有2712项,21家施工队伍进驻厂区,投入施工力量2900多人,面临着任务重、工期紧、安全和质量监管难度大等问题。针对化工装置大检修的特殊性,化工分部对单位员工和承包商检修期间进行绩效考核。     

牛仔布染色废水中的靛蓝回收技术研究

文章研究了从牛仔布染色废水中回收靛蓝染料的方法。取自常州某印染厂的染色废水中,其靛蓝含量为249.6mg/L。经预处理-晶体再析-膜回收处理工艺,成功的回收了废水中的靛蓝染料。首先通过显微镜观察、统计废水中的纤维和颗粒大小,选用聚丙烯无纺布PP25预处理,过滤除去废水中的纤维及大颗粒杂质;然后加酸调节pH值至6,鼓空气氧化30min,将隐色体靛蓝氧化为氧化态的固体靛蓝析出,后调pH至4,有效削弱表面活性剂的增溶作用,实现靛蓝晶体再析,同时破坏废水中的胶体物质,减轻后续分离过程中对膜的污染;处理过后的靛蓝染色废水经PE微滤膜过滤,靛蓝染料可全部截留。膜孔径0.2μm,所得靛蓝含量达50.17%,出水在660nm波长下的吸光度为0.02,色度、浊度分别降低99.2%和99.5%,COD去除率达80.6%。该工艺回收靛蓝染料的同时,废水水质有很大程度的改善,减轻了废水的后处理负担。     

不同汽车发动机冷却系统的节能减排效益及安全性分析

由于传统发动机冷却系统的被动性,常使发动机能耗及污染物排放量较大,为此介绍了多种先进冷却系统的结构和特点,如精确冷却系统、分流式冷却系统、优质冷媒的使用等,并分析了它们的节能减排效益,以为汽车行业加快实现节能减排提供参考。     

培养基种类和培养条件对白腐真菌生长和产酶特性的影响

以白腐真菌(Phanerochaete chrysosporium)为研究对象,比较了该菌种在人工合成培养基和天然培养基中的生长和产酶特性,考察了竹子浸出液,pH,载体和抗生素等对白腐真菌在天然培养基中生长和产酶特性的影响.结果表明,天然培养基中白腐真菌的生物量、菌丝小球直径和木质素过氧化物酶(LiP)活性均大于人工培养基.以天然培养基为基础培养基,加入竹子浸出液可以促进白腐真菌的生长和提高木质素过氧化物酶活性;较低pH(4.5)条件下菌丝小球直径较小;载体的加入使得菌体以附着形式生长;抗生素两性霉素B对白腐真菌的生长和产酶的影响存在阈值,当ρ(两性霉素B)超过50　mg/L时,白腐真菌的生长和产酶受到明显的抑制.      

噪声测量与点位布设的探讨

针对噪声测量工作中的点位布设问题,尝试提出了"以人为本"的点位布设原则,也提出了与噪声测量相关的一些合理化建议.     

离子膜氯碱工业中废盐资源化的应用与挑战

在我国生态文明建设方针指导下,工业用水效率和重复利用率显著提升,但目前的废水排放总量仍不容忽视。工业废水零排放是实现污水资源化利用的重要途径,但处理过程中会形成废盐和高浓度废盐水。现阶段我国对于废盐的处置率低,并且几乎未进行资源化利用,已成为了制约工业废水零排放的重要瓶颈之一。以工业废盐作为原料回用于氯碱工业提供了一种新的废盐消纳渠道,但进料中含有的杂质组分多,利用废盐的离子膜氯碱工业将面临以膜污染为代表的新挑战。系统性介绍了离子膜氯碱工业中废盐资源化原理与工艺流程,讨论了阴阳离子与溶解性有机质致离子膜污染的过程机制与表征手段,并从进料控制、膜清洗、运行工况优化等方面提出了合理的应对策略,最终对未来关于进料水质参数优选与高性能阳离子交换膜研发提出展望,以期促进工业废水零排放过程中废盐资源化技术研发与应用。     

基于机器学习的成渝地区空气质量数值预报PM2.5订正方法研究

空气质量预报对于大气污染防治、打赢蓝天保卫战意义重大.本研究基于重庆市气象局的中尺度天气模式（WRF）和空气质量数值预报模式（CMAQ）的预报产品,采用2018年4个代表月份（1、4、7、10月,分别代表冬、春、夏和秋季）成渝地区22个观测站点的PM_2.5浓度和气象要素观测数据,建立基础特征变量数据集（包括训练数据集和测试数据集）,通过调整模型参数,并利用训练数据集采用机器学习方法（Lasso回归、随机森林回归、深度学习RNN-LSTM）进行模型训练,订正了成渝地区PM_2.5数值预报.其中,通过Lasso回归算法对成渝地区4个区域分别进行变量优选,优化模型,利用测试数据集对模型进行测试并检验评估.结果表明,基于3种机器学习方法订正后的PM_2.5小时浓度相比CMAQ模式模拟预报结果,偏差显著降低,相关系数显著提高.其中,随机森林回归和RNN-LSTM的订正效果优于Lasso回归,区域统计与站点统计结果较为一致;Lasso回归订正后的均方根误差减小50%左右,相关系数达70%,随机森林回归和RNN-LSTM订正后的均方根误差减小70%左右,相关系数达90%,随机森林回归与RNN-LSTM订正后的偏差范围相比Lasso回归集中范围更窄,最大概率分布更集中;3种方法对不同季节的订正效果与全年一致,其中,冬季订正效果更为显著.研究结果可为提高我国重点城市群区域—成渝地区PM_2.5浓度的大气污染预报能力提供有益参考.