感触出警——女交警的故事

一次周末的星期六,阳光明媚,空气清新,是一个难得的周末,只可惜要值两天备勤班,又失去一次外出踏青的机会,心里有一丝遗憾。刚起床洗漱,传呼机就急促地响起来,值班员通知:万全路段一辆桑塔纳轿车冲出路外撞到行道树,马上出警。就这样,连早饭都没吃就与陈教导员赶赴50多公里外的现场。倒在路沟的轿车损坏严重,当方面事故处理起来比较容易,很快勘察完现场,我们即调头回队,在路上草草吃了早饭连带午饭,回到队里已经是12点多。     

页岩气开发过程中存在的环境问题及对策

我国正处于页岩气开发的试验期,页岩气开发会带来水资源紧缺、水和土壤污染及甲烷泄漏等环境污染问题,因此,分析页岩气开发带来的环境问题并制定应对措施十分必要。文章详细分析了页岩气开发过程中可能引起的一系列问题,并结合我国页岩气开发实际情况提出了解决对策,希望能为我国页岩气的开发提供一定的参考。     

2种低射速下火炮膛内模块装药烤燃特性的对比与分析

目的 研究火炮多发连续射击后膛内模块装药的受热过程.方法 采用烤燃的思想建立模块装药留膛二维瞬态烤燃模型.以443 K为临界温度,求解火炮在2种低射速工况(以每分钟2、3发)下连续射击至药室内壁温度达到约443 K时的壁面温度分布,并以此为初始温度条件,对模块装药在膛内的烤燃过程进行数值模拟,对比分析2种低射速下火炮膛...     

粉尘控制新技术

简要介绍了国外近年来发展较快的化学降尘技术以及在雾化除尘技术方面的新进展。     

石油烃降解菌的筛选及其生长条件研究

实验从锦州石化长期被高浓度的烃类化合物污染的土壤中采取土样,经反复富集培养后分离得到降解原油的单一菌株X2,并对菌株X2生长条件进行了优化,其优化后的最佳生长条件为:温度30℃,pH值为7,恒温摇床转速为190 r/min,盐度为2.5%。同时,实验利用最佳条件下培养获得的对数生长期降解菌X2降解处理含原油1.0%的无机培养液,经过24 h处理,测得降解菌X2对原油的降解能力达到60.6%。     

紫色土旱坡地不同坡位土壤有机碳组分含量对施肥管理的响应

紫色土旱坡地作为三峡地区的主要耕地类型,其土壤肥力直接决定着作物产量.为探究不同施肥处理对紫色土旱坡地不同坡位土壤有机碳组分含量的影响,在中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所三峡库区试验站开展田间试验,设置5个处理：不施肥（CK）、常规施肥（T₁）、优化施肥（T₂）、85%优化施肥配施生物炭（T₃）和85%优化施肥配施秸秆（T₄）,研究不同施肥处理下土壤团聚体组成及不同坡位土壤总有机碳、可溶性有机碳、微生物量碳含量间的差异.结果表明：①施肥均能增加土壤大团聚体含量,提高土壤有机碳含量,以T₃和T₄处理尤为显著.② CK、T₁和T₂处理的土壤有机碳含量均表现为：下坡位>中坡位>上坡位,而T₃和T₄处理土壤有机碳均是在中坡位含量最大.③随着坡位的降低,CK、T₁、T₂和T₃处理土壤可溶性有机碳含量呈增加趋势,CK、T₁、T₂和T₄处理土壤微生物量碳呈增加趋势,而T₃处理土壤微生物量碳在坡面上的分布为中坡位最高,下坡位其次.总体上,生物炭和秸秆处理均能显著提高土壤碳含量,且能延缓土壤碳素在坡面迁移,对改善三峡库区紫色土旱坡地土壤质量和减少水环境污染具有指导意义.     

天然气企业安全诊断评估方法研究及应用

近年来天然气企业微泄漏事件频发,企业安全管理问题逐步突显,安全环保形势愈发严峻,仅靠监督检查、体系审核等常规管理手段已不能满足企业对风险防控更迫切的需求。文章介绍了一种适合天然气 企业安全问题的诊断评估方法,采用故障树方法对天然气企业发生的典型事故进行分析,系统性地查找导致顶 上事件发生的根本原因,将其归类并作为安全诊断评估指标。采取专家打分排序、优序图法设计指标权重,确定安全诊断评估指标体系。根据事故事件类型,结合诊断评估要点及评分原则,形成诊断评估标准。该方法在某天然气净化厂得到应用验证,能够准确排查现场安全问题,精准定位管理原因,提出针对性改进措施,解决现场安全问题管理根源难题,有效促进企业安全管理持续改进和能力提升。     

基于误差修正距离约束的深井巷道目标定位算法

针对基于距离约束的井下定位算法本身存在的近似误差,尤其在锚点附近定位误差较大的问题,通过改进算法,引入1个误差系数ω,并以此为依据,来选取误差较小的边作为定位信息来源,同时引入修正系数ε来进行修正分割点,使其更加接近于垂足,以此来减少定位的误差。仿真结果表明:改进算法的平均定位误差远小于原定位算法,约为1/4;改进算法的最大误差小于1.5 m、最小误差为0.2 m;改进算法不仅定位精度优于原定位算法,且计算复杂度较低,更加适用于深井环境定位。     

基于XGBoost选择迁移条件提升LSTM模型河流水质预测能力

准确预测河流水质变化是流域水环境管理的重要基础。目前常用的基于数据驱动的深度学习模型依赖大量的监测数据训练,然而很多河流数据缺乏,无法满足水质预测精度要求。提出了一种基于极端梯度提升模型(XGBoost)的迁移条件选择方法,利用全国河流自动监测站点的水质参数(水温、pH、溶解氧、总氮)数据集,研究建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型库,通过迁移学习条件的优化,提升LSTM模型的预测能力。结果表明：1)采用不同源域和迁移方式训练出的模型,其预测精度有很大差异;2)基于XGBoost模型选择最佳迁移条件,迁移模型的预测误差(RMSE)降低了9.6%～28.9%,LSTM模型预测精度明显提升;3)选取合适的迁移方式、选用性质接近的源域数据、增加训练数据量均可以提升迁移模型的预测精度。该建模方法可应用于实测数据少的河流水质预测,为流域水环境精细化管理提供技术支持。