智能传感器在消防装备中的应用现状分析

为探讨智能传感器在消防装备中的具体应用现状及未来发展趋势,从智能传感器在消防装备的应用优势、存在问题及不足2方面出发,分析消防装备典型智能传感器的种类及具体应用情况;结合智能传感器在消防装备中实际应用案例,重点分析智能传感器在火灾监测、消防装备信息采集、感知识别、智慧消防物联网等方面的应用。结果表明：智能传感器在消防装备中的应用,提高了火灾监测精度和准确性;基于多传感器融合的智能消防装备及火灾监测方法,可有效应对复杂火灾火情监测任务,同时对于升智能消防机器人环境感知及消防员防护装备的实战能力具有重要作用。     

基于资源约束的装备可持续发展策略研究

随着军队现代化的高速发展,严峻的资源短缺问题日益凸显,严重制约了装备的持续发展。为缓解制约装备可持续发展的资源"瓶颈",必须改变传统的粗放式发展模式,将可持续发展理念贯穿到装备全寿命周期,走资源节约型、环境友好型装备发展道路。结合我军装备建设实际情况,以实现装备可持续发展为前提,从装备科研领域、采购管理、使用管理、维修保障及退役报废5个领域入手,确定当前我军装备发展需要的新目标、新要求,借鉴国内外先进的管理理念和技术,找出适合我军特色的装备可持续发展途径,为下一步装备建设提供参考。     

不断深化转化党的二十大精神 持续激发干部队伍干事创业热情

<正>党的二十大报告指出：“建设堪当民族复兴重任的高素质干部队伍。全面建设社会主义现代化国家,必须有一支政治过硬、适应新时代要求、具备领导现代化建设能力的干部队伍。”作为党绝对领导下的国家综合性消防救援队伍,必须把学习贯彻党的二十大精神作为必修课、首修课、终身课,不断培养锻造一批信念坚定、为民服务、勤政务实、敢于担当、清正廉洁的干部,激发想干事、能干事、干成事的创业热情,努力为实现伟大梦想保驾护航。     

石油类污染物在土壤中的环境行为

土壤中石油类污染物的环境行为一直是环保界研究的重点。为此,简述了土壤中石油类污染物的来源、危害及存在状态,介绍了其在土壤中的迁移、吸附和降解行为,以及其行为特征和影响因素。全面了解土壤中石油类污染物的环境行为,对保护生态环境、推动石油工业的持续发展具有重要意义。     

煤燃烧过程中金属元素迁移特性

利用ICP-AES光谱仪对原煤、飞灰和底灰中铝、钾、钙、镁、铁、锰、锌、铜、硒、铬、砷等11种元素的含量进行了分析;对上述元素在煤燃烧过程中的迁移挥发特性进行了讨论,结果是钙、锰、铁挥发性较小,主要沉积在底灰中,而锌、铜挥发性较大,其他元素属于中等挥发性。     

城市污水管网中水质变化特性

以管网中城市污水为研究对象,通过模拟管道的循环流动研究了水质变化特性。结果表明,在水力流动6 h的条件下,因管道沉积和管内微生物作用,城市污水中的TCOD(总有机物)去除率为10.79%,其中,沉积和生物降解作用对TCOD去除的贡献率分别为68.85%和31.15%。而管道中的氮类污染物的去除率为11.15%,管道沉积与生物降解作用各占约50%,其中生物降解引起的氮类污染物的变化主要是水中有机氮转化为NH3-N(NH3-N由35.51 mg/L升至38.38mg/L),以及反硝化作用造成的NO3-N转变(NO3-N由2.36 mg/L降至0.84 mg/L)。总磷的变化相对较小,与管道内相对稳定的缺氧环境有关。     

A2／O-MBR工艺处理低负荷污水并回用

将A2／O生物处理单元与MBR相结合构建了的处理能力为2000m3／d的A2／O—MBR工艺,并应用于缺水地区校园生活污水的处理与回用。该系统运行稳定,运行阶段的实验结果表明,在进水COD为100-200mg／L、NH4＋-N为19～33mg／L、TN为25-43mg／L、TP为35mg／L和低碳氮比的情况下,出水水质优于《城市污水再生利用城市杂用水水质》（GB／T18920-2002）的要求,且全部用于杂用及校园绿化等。经分析该工艺运行成本为0．96元／m3,每年可节省自来水73万t,获得较好的环境效益与经济效益。     

聚丙烯酰胺降解的研究进展

聚丙烯酰胺(PAM)的降解一直是人们研究的重点。文章综述了PAM的主要降解方式,包括化学降解、热降解、机械降解和生物降解,分析了PAM各种降解的可行性及降解产物,并探讨了丙烯酰胺在环境中的降解情况,为以后PAM的扩大应用及其污染治理提供了充分的参考和依据。     

燃煤飞灰颗粒物中元素分布规律的研究

利用ICP-AES光谱仪和TOC总碳分析仪对不同粒级下的飞灰颗粒进行了元素测定,对元素分布规律的形成原因进行了分析.分析结果表明:煤经旋流燃烧器燃烧而未经过除尘设备的飞灰中300目以下小颗粒含量较高.随着燃烧温度的升高,大颗粒的含碳量增加,小颗粒的含碳量减少,元素Al、Mg、Cr在各个粒级中含量变化不大,Ti、Ba、V在大于280目的小颗粒中含量有下降趋势,其他大部分痕量元素在大于300目的小颗粒中得到富集.     

人工神经网络用于大气环境质量评价与排序

本文应用于人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，建立了大气环境质量Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型应用于实例评价和环境质量排序结果与灰色综合评价法评价结果相比较，表明Ｂ－Ｐ网络法用于大气环境质量评价合理，客观，并具有可比性。