用于控制太湖流域农村面源污染的透水坝技术试验研究

为了控制太湖流域农村面源污染,结合人工湿地原理和快速渗滤机理,开发了透水坝技术并进行了运行试验.该技术利用平原河网地区现有河道的容积来承受农村面源污染水量、水质的冲击负荷,通过控制透水坝的渗流量,拦蓄径流为后续的处理单元提供自流动力.4个月的运行结果表明,使用梯形渗流模型进行透水坝的渗流量计算比较准确,透水坝达到了拦蓄5天处理雨量为1400Om3的降雨径流的设计要求,同时透水坝的TN、TP去除率分别为15.59%和23.44%.     

基于过程改变法的铁厂节水调控优化研究

将过程改变法应用到铁厂用水系统改造中,对其用水网络进行调优,实现废水排放量最小化。在厂区用水情况调查基础上,确定用水系统范围及限制杂质;并计算所确定用水系统的最小新鲜水用量和最小废水排放量;最后对其用水网络进行优化设计。改造后的铁厂用水网络新鲜水用量节约57.7%,废水排放量减少75.9%。     

地铁自动检票闸机对人员疏散的影响分析

本文采用计算机仿真技术,建立了地铁车站的疏散模型,获得了每个时刘的人员分布状态,找到了不利于人员疏散的”瓶颈”位置。同时指出了现有地铁站台疏散时间的计算方法的不足之处。通过模拟详细分析了地铁自动检票闸机对人员疏散的影响,模拟结果显示,地铁自动检票闸机的存在,降低了人员疏散的效率,在研制疏散预案以及现场指挥时需要审慎地考虑闸机的影响。文末就此提出了一些合理建议。     

白炽灯灯丝残骸微观形貌分析

本文模拟火灾中不同情况,制备普通白炽灯破坏的灯丝残骸,利用扫描电子显微镜（SEM）分析灯丝残骸的微观形貌,研究灯丝在不同情况下破坏的特征。发现通电状态下破坏的灯丝氧化严重,与未通电状态的灯丝具有明显的区别。即使经历了高温或火焰灼烧作用后,微观形貌特征仍具有明显的差别。根据这种微观特征可以判断火场中白炽灯的通电状态。     

生物修复在治理土壤污染中的应用

从植物、微生物的角度说明了生物修复的作用,综述了生物修复在国内外取得的进展,介绍了已经发现的超富集植物、微生物与植物协同修复机理,并对今后的研究工作提出了建议。     

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究——以红柳林煤矿为例

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明：在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。     

天津地区集装箱内部低温环境条件研究

以天津地区冬季采用集装箱储存货物为背景,在天津对集装箱内部温度和大气温度等数据进行测试,对数据进行回归分析后,建立集装箱内部温度模型,预测出该地区集装箱内部最恶劣的低温极值范围,为危险货物集装箱安全储运提供理论依据,并提出了相应的对策及建议。     

三峡水库典型支流磷素赋存形态特征及其成因

采用2018年三峡水库低水位期(6月)、蓄水期(9月)和高水位期(12月)对库区内的典型一级支流——香溪河与神农溪回水区水质、水动力及环境因子的监测数据,对比分析了三峡水库内的典型支流在水库不同调度期时水体中磷素的存在形态及成因.结果表明,香溪河与神农溪库湾水体总磷(TP)质量浓度变化范围分别为0.049～0.168m...     

地铁多线换乘车站火灾模型实验研究—(1)模型装置设计

为研究地铁网络化运营枢纽车站火灾烟气扩散特征和防排烟技术,根据工程资料和标准规范对典型多线换乘车站进行1∶10火灾实验模型设计,并依据设计方案完成车站模型主体结构和通风排烟系统的搭建,同时在各个防烟分区设计安装温度、流速、烟气浓度和热辐射测量装置,可实现对“T”形、“十”形和“L”形换乘等不同换乘形式车站的火灾场景模拟和危险参数测量。研究结果表明:该模型装置能够开展一系列针对不同换乘形式和通风模式的火灾实验,对于全面揭示大型换乘车站火灾烟气运动规律、验证并优化火灾防排烟设计方法、支撑复杂结构枢纽车站火灾烟气控制技术具有重要意义。     

AHP与GA-SVM耦合模型在滑坡预警中的应用*

为了减少滑坡造成的损失,提高滑坡预测的准确性,通过搭建灾害模拟平台获得滑坡的实验数据,在获得多组模拟实验数据后,分析各变量的特性。首先,通过层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)算法,对滑坡进行危险度划分;然后,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建立模型,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)再优化SVM参数,提出1种层次分析法与GA-SVM相耦合的模型。研究结果表明:AHP方法划分后的数据,通过GA与SVM结合建立的模型精度较好,实验预测结果与实际结果较为吻合,与单一SVM相比,精度更高,结果更好,更加适用于多变量的复杂非线性滑坡预警。