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冶炼场地土壤重金属污染是亟待解决的重要环境问题.固化修复技术因其修复时间少、成本低、处理效率高已成为污染场地重金属修复的主流技术之一.总结了近10年来有关固化修复场地重金属污染的最新研究进展,从重金属固化修复机制入手,对比分析了不同固化方式[无机材料固化、有机材料固化、机械球磨和微生物诱导碳酸盐成矿(MICP)]的优缺点及其适用范围.随后,根据文献计量学分析所呈现的研究重点及发展趋势,从MICP在重金属修复中的应用、MICP复合材料在污染场地中的应用和MICP技术应用的影响因素这3个方面对微生物诱导碳酸盐沉淀技术固化场地重金属污染的应用前景及限制因素进行了总结和阐述.最后提出了土壤固化研究的前景和挑战,以期为场地土壤固化技术的未来发展提供借鉴参考. 相似文献
43.
基于SWAT模型的青山湖流域氮污染时空分布特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于SWAT模型构建了青山湖流域的氮负荷模型,利用2005~2011年的径流观测资料和2011年7月15日~8月4日的水质监测资料对模型进行率定和验证.青山湖流域氮污染的主要来源包括农田化肥、农村生活、畜禽养殖、城镇点源及湿沉降,其中对流域出口TN浓度贡献最大的来源是化肥施用,占34.3%.对流域现状氮负荷的时空分布特征进行分析,结果表明:NO3--N流失量的时空分布特征明显,6~9月的流失量最大,占62.5%,空间上中部流失量比西北部自然林区域大,坡面流是NO3--N主要流失途径;有机氮流失量较大的区域主要分布在中部农田比例较高的子流域.研究结果可为流域的氮污染控制和研究提供科学依据. 相似文献
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为研究多匝道城市公路隧道内火灾场景下的应急疏散、救援准则以及具体方案,以长沙某城市公路隧道为背景,首先通过对该隧道内的火灾产生机理、特性等主要因素进行研究,确定通道内不同事故类型下的火灾规模;再通过专业的CFD数值计算模型研究不同火灾规模下隧道内的烟雾分布特性及规律;其次依据研究成果制定隧道内各类火灾事故下的通风控制方案;最后制定出隧道内合理烟气控制方案下隧道各个区段人员、社会车辆及救援车辆的疏散救援方案。研究得出多匝道城市公路隧道内小型火灾场景下,烟气能够控制在火灾与火灾下游排烟井范围内;大型火灾场景下利用双排烟井进行排烟时,烟气能够控制在两个排烟井范围内;未受烟气影响的区域内可以正常交通。 相似文献
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湛江特呈岛红树林植物群落的结构和动态特征 总被引:1,自引:0,他引:1
对特呈岛红树林植被进行多次和全面的调查,通过采用格子样的方法,选取面积为100~800 m^2的样地,每片样地再分成若干10 m×10 m的样方,对红树林样地内的植物进行每木测量,记录各植物的种名、胸径、高度、冠幅等,并进行重要性以及多样性等常规的群落分析,判定该地区植被的生长特征以及研究其演替动态变化。结果表明:①面积较大的群落主要有3个类型,即白骨壤群落(Avicennia marina)、白骨壤+红海榄群落(Avicennia marina+Rhizophora stylosa)、白骨壤-桐花树群落(Avicennia marina-Aegiceras corniculatum);其它面积较小的群落有:白骨壤+红海榄-木榄+桐花树群落(vicennia marina+Rhizophora stylosa-Bruguiera gymnorrhiza+Aegiceras corniculatum)、红海榄+木榄群落(Rhizophora stylosa+Bru-guiera gymnorrhiza);②在3个主要群落中,优势种的苗木和小树相对较少,优势种群的年龄结构均为衰退型;③各群落的Simpson指数关系为:白骨壤+红海榄群落﹥红海榄+木榄群落﹥白骨壤+红海榄—木榄+桐花树群落﹥白骨壤—桐花树群落﹥白骨壤群落;白骨壤群落的重要值为300,为典型的单优群落;④特呈岛的白骨壤群落是中国该类群落中面积最大的,目前长势良好,无病虫害,并且红树林外缘的白骨壤枝干在波浪冲刷或人为原因下,受到较严重的侵蚀,其幼树在林外缘基本无法存活,需要加强保护,对其生理生态学特征也值得进一步深入研究。 相似文献
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以聚合氯化铝(PAC)与改性微生物絮凝剂(MMF)为复合絮凝体系,系统考察了预混凝在菌藻颗粒污泥膜生物反应器(ABGMBR)处理污水过程中的应用和膜污染缓解机理.膜过滤试验表明,与其他絮凝体系相比,PAC/MMF预混凝可有效缓解膜污染,并且当MMF用量为20mg/L时具有最佳的絮凝能力和膜污染控制性能.扩展的Derjaguin–Landau–Verwey–Overbeek (XDLVO)理论阐明了PAC/MMF体系具有优越的防污性能.PAC/MMF絮凝体系会极大的抑制污染物在膜上的粘附和积累,从而在膜表面形成了疏松多孔且薄的滤饼层.相关性分析表明,显著的膜污染缓解可主要归因于原污水中悬浮物浓度的下降以及zeta电位的增加. 相似文献
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针对储气库注采管柱的内腐蚀速率预测问题,建立了基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm, AOA)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)相结合的模型提高腐蚀速率预测精度。通过引入佳点集、改进密度降低因子、采用黄金正弦算法缩小搜索空间,提高局部开发能力,利用改进阿基米德优化算法(Improved Archimedes Optimization Algorithm, IAOA)优化KELM正则化系数(C)和核函数参数(γ),进而建立IAOA-KELM储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;使用MATLAB软件运用该模型对某注采管柱内腐蚀数据集进行学习与预测,将IAOA-KELM模型与KELM、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)-KELM、AOA-KELM结果进行预测误差对比。结果表明,IAOA-KELM模型的预测值与实际值较为拟合,其ERMSE为0.65%,EMAE为0.39%,R2... 相似文献