HpGe γ谱仪本底变化对环境样品放射性测量结果的影响

在环境样品测量过程中,本底涨落对天然核素测量结果的影响应根据其在谱仪中计数率的高低具体分析.用γ谱仪测量介质中天然放射性核素的活度浓度时,必然要进行本底谱的扣除,由此会带来一定的误差.对一台N型HpGe γ谱仪在8年间的23个本底谱进行了研究,并分析了本底涨落对测量结果的影响.研究发现,被测介质中天然放射性核素的活度浓度越低,本底涨落越大,由扣除本底引入的误差就越大.     

重庆渝北地区表层土壤硒含量分布与农业经济意义

通过对重庆渝北地区表层土壤网格化取样分析及岩、土、植物样的分析评价,阐述了Se元素的含量水平、空间分布与农业经济意义,并编制富硒土壤分布图。研究区表层土壤Se背景平均值为0.205mg.kg-1。土壤Se分布主要受地层、岩性及土壤对Se元素富集特性的控制。区内富硒土面积208.25km2,占全区11.57%,足硒土面积576km2,占全区32%。最具开发潜力的富硒土区为"北碚天府-工农-代家沟"一带(Ⅰ区),面积为36.8km2,富、足硒土次之(Ⅱ、III区),面积为110.3km2。富硒土区白菜、卷心菜等十字花科作物,水稻、玉米等粮食作物为富硒无公害或绿色农产品,具较大的农业经济意义。     

贴心保护女职工

中铁十五局集团第三工程有限公司油品中心(以下简称"油品中心")主要经营油料的批发和仓储,现有25名女职工,占职工总人数的56％,是女职工相对集中的单位.女职工的劳动保护,成为油品中心工会日常工作的重要内容.油品中心工会通过抓职业危害预防,加强宣传培训,完善制度建设,将对女职工的关爱落到实处. 预防职业危害劳保措施到位 油品中心批发销售的成品油等油料属于易燃易爆易中毒的物品,工作环境存在高温、低温、高压等高风险,并且需要夜班连续作业,工作内容单调,存在噪声、振动等职业危害.工作中最大的隐患是成品油泄漏导致环境污染和油品火灾爆炸等事故,外泄成品油在常温下迅速蒸发扩散,形成高浓度的蒸气,对作业人员可产生急性中毒作用.     

GPS在个体防护中的研究进展及应用

世界各国每年都有成千上万的人由于没有及时保护好自身安全而死亡，分析其原因，很多人都是死于各种始料未及的情况下。随着科学技术的迅猛发展，人们对自身防护标准的要求也越来越高，要求对人体健康有害或者即将出现有害环境下的人员，必须提供有效的防护措施，使得人们的生命安全能够得到有效的保障。     

实施项目管理体系的战略意义和作用

一个安防项目从概念(安全需求)的形成、立项申请、进行可行性研究分析、项目评估决策、设计需求书确定、现场考察、方案设计、程序开发、测试和主要设备的选型及采购、项目的组织实施、计划的制定、工期质量和成本控制、直到完工验收、交付使用、收尾,要经历很多不可缺少的工作环节.     

不常开车窗 苯多易致癌

有车族得癌症的概率会增加?近来,一条《开车时不打开车窗会导致癌症》的微博在网上被疯狂转载。微博中介绍:"癌症越来越高发,与坐汽车的人越来越多有关。因为汽车的仪表板、座椅、空气滤清器会释放‘苯’,而经常关闭车窗,空气无法流通,产生的毒素会更多地被人体吸收。"如此说来,依赖汽车代步竟相当于慢性自杀?事实究竟如何呢?     

任南琪院士：我国水污染防治领域亟待科研创新

<正>中共中央、国务院印发的《关于深入打好污染防治攻坚战的意见》（以下简称《意见》）指出,要以实现减污降碳协同增效为总抓手,以改善生态环境质量为核心,以精准治污、科学治污、依法治污为工作方针,以更高标准打好碧水保卫战,并提出到2025年,地表水Ⅰ—Ⅲ类水体比例达到85%,城市黑臭水体基本消除等具体的指导意见。我国城市黑臭水体产生的根源在哪里？水污染防治的系统解决方案又是什么？     

南昌市PM2.5中结合氨基酸的浓度组成及来源

采集了春季南昌市城市和森林地区的大气PM_2.5样品及潜在大气氨基酸排放源（植物和土壤）样品,测定并分析了样品中结合氨基酸（CAAs）的浓度、组成及甘氨酸（Gly）的氮同位素值.结果表明,城市和森林地区PM_2.5中总CAAs的浓度分别为0.507~3.912和0.497~2.647nmol/m³.通过对PM_2.5中CAAs组成占比分析发现,城市和森林地区CAAs组成成分相似,其中Pro、Gly、Ala、Leu和His是PM_2.5中丰富的CAAs物种.结合Gly的氮同位素值可知,城市地区（+0.62‰~+22.67‰）和森林地区（+1.99‰~+23‰） PM_2.5中δ¹⁵N_C-Gly值表现出较大的变化范围.根据大气CAAs潜在排放源δ¹⁵N值清单,本研究中生物质燃烧、土壤源和植物源是PM_2.5中CAAs的主要来源.贝叶斯稳定同位素模型计算源分配结果表明生物质燃烧、土壤源和植物源对城市地区PM_2.5中CAAs的平均贡献为42%、40%和18%,对森林地区PM_2.5中CAAs的平均贡献为38%、38%和24%.     

花生壳掺烧对市政污泥燃烧性能的影响

针对花生壳掺混对市政污泥燃烧性能的影响及污染气体的排放,分析了升温速率和花生壳掺混比例对燃烧过程的影响规律.结果表明,当花生壳掺混比例为40%时,升温速率从5℃/min增加到30℃/min,样品的综合燃烧性能指数增大6.9倍,挥发分释放特性指数增大4.5倍;当升温速率为30℃/min时,花生壳掺混比例从0%到40%,样品的综合燃烧性能指数增大1.7倍,挥发分释放特性指数增大5.6倍;因此花生壳的掺混能有效改善污泥的燃烧性能.非等温动力学拟合结果显示,随着花生壳掺混比例增大,样品的反应活化能从87.16kJ/mol下降到69.73kJ/mol,更有利于反应进行.污染气体实时监测结果显示,花生壳掺混比例从10%增加到40%,样品的NO排放峰值下降了60%,说明花生壳的掺入能够显著减少样品燃烧时污染气体的排放量.     

基于多通道长短期记忆网络的PM2.5小时浓度预报

PM_2.5作为主要的大气污染物之一,严重影响空气质量和人体健康. 基于深度学习的PM_2.5小时预报研究中,不同输入要素的历史时间序列对PM_2.5预报结果的响应情况存在差异. 因此,基于太原市2019—2020年空气质量监测站、气象观测站的数据,提出一种多通道长短期记忆网络(Multi-Channels Long Short Term Memory,MULTI-LSTM)模型对PM_2.5浓度进行预报. 首先使用独立的长短期记忆网络(LSTM)学习每个输入要素,然后将每个模型的学习结果进行融合,最终获得未来多小时的PM_2.5浓度预报结果. 将单通道LSTM模型(BASE-LSTM)和LSTM扩展模型(LSTME)作为对照模型,与MULTI-LSTM模型的预报精度进行对比. 结果表明:不同观测窗与预报时效下,MULTI-LSTM模型在测试集上的预报精度明显高于其他2个对照模型. 其中,MULTI-LSTM模型在8 h观测窗和6 h预报时效组合下,均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)以及拟合指数(IA)分别为20.26 μg/m3、51%、0.91. 对未来逐6 h的预报中,观测窗宽度从8 h增至32 h,MULTI-LSTM模型的预报精度无明显变化,观测窗宽度为40和48 h时,RMSE比8 h观测窗下分别下降了2%和3%. 此外,增加LSTM层深度不会提升模型的预报精度. 研究显示,利用MULTI-LSTM模型作为PM_2.5浓度小时预报模型,通过选取合适的观测窗宽度与气象要素,可获得精度较高的预报结果.