日本职业卫生管理及对中国的启示

依据中日合作项目《加强中国国家安全生产科学技术能力计划》成果,系统介绍了日本职业卫生监管机构、法规、职业病确定、作业环境管理等。同时,结合中国职业卫生管理体制尚未完全理顺、法规较滞后、专业人才不足、企业基础资料不全和自主管理体制不健全等现状,提出了进一步明确职业卫生管理体制、完善职业卫生法规、建立职业卫生统计制度、强化企业自主管理能力等建立健全中国职业卫生管理的对策和建议。本文对完善中国职业卫生管理具有重要的参考意义。     

浅谈地理信息系统与排水模型软件的结合使用

随着城市排水系统信息化管理要求的提出与实践,城市排水管网地理信息系统和排水管网建模日益受到大家的重视。传统的排水管网建模方法耗时长、建模效率低。排水管网地理信息系统和排水管网模型结合使用的方式可缩短建模周期,提高排水管网建模的科学性,该研究对加快排水管网系统信息化建设有积极作用。     

张恒带队对大排查大整治活动进行第二轮督导

7月31日至8月2日,陕西省公安厅副厅长张恒、省安监局副局长国强带领省政府安全生产第一综合督查组,对西安消防安全大排查大整治活动开展情况进行第二轮检查督导,省公安消防总队总队长周详、副总队长贾西海等领导陪同检查。省政府督导组采取听汇报、查资料和实地检查单位等方式,对西安市户县、周至、高新区、长安区、曲江     

一种利用明亮发光杆菌快速测定石油污染土壤生物毒性的方法

在美国材料与实验协会(ASTM)固相样品发光菌毒性测试方法(D 5660-96)和我国《水质-急性毒性的测定-发光细菌法》(GB/T15441-1995)的基础上,通过正交试验和单因素实验建立了一种利用明亮发光杆菌快速测定石油污染土壤生物毒性的方法。所建方法前处理条件为土壤过20目筛、泥水比为1 ∶10、室温(18℃~25℃)振荡2h、静置或离心后再过滤,土壤样品平行样测试结果的相对偏差0.5%~12.1%,比ASTM提出的前处理方法减少了14h。采用上述快速前处理方法所测不同土壤生物毒性结果与ASTM方法所测结果无显著性差异。     

西宁市PM2.5水溶性无机离子特征及其来源解析

为探讨西宁市PM_2.5水溶性无机离子的特征及其来源,于2017年1月-2018年4月在西宁市开展PM_2.5样品采集工作,使用离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:西宁市大气中ρ（PM_2.5）平均值为（42.7±36.6）μg/m3,4个采样点ρ（PM_2.5）大小顺序依次为市区（54.9 μg/m3）>工业区（44.1 μg/m3）>郊区（40.8 μg/m3）>农村（28.3 μg/m3）;ρ（PM_2.5）季节性分布特征明显,呈冬季最高、夏季最低的特征.SNA（为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）是最主要的水溶性离子,占总水溶性离子的66.3%,SNA季节性分布特征为冬季最高、夏季最低.4个采样点SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）平均值均大于0.10,说明SO₄2-和NO₃-主要来源于二次转化.采样期间PM_2.5中ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为0.72,表明燃煤源排放大于交通源排放.主成分分析显示,西宁市PM_2.5水溶性离子来源主要为二次粒子源、工业源、扬尘源和燃烧源.研究显示,西宁市城区、工业区、郊区大气中ρ（PM_2.5）平均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》一级标准限值,建议减少PM_2.5的产生应以控制二次粒子源、工业源、燃烧源和扬尘源为主.      

基于贝叶斯最大熵的黑土区小流域土壤有机质空间分布预测

进行w（SOM）空间预测研究,对掌握区域w（SOM）空间分布现状、实施精准农业以及保护区域生态环境都有着重要意义.以土地利用类型为辅助变量,将不同土地利用类型所对应w（SOM）的概率分布作为“软数据”,采用BME（贝叶斯最大熵）方法对我国东北黑土丘陵区海沟河小流域表层w（SOM）的分布情况进行空间预测,并与以w（TN）和土地利用类型为辅助变量的CK（协同克里格）方法进行比较,探讨两种方法的可行性与精度.结果表明:我国东北黑土丘陵区海沟河小流域表层w（SOM）平均值为24.04 g/kg,空间变异程度为中等.w（SOM）与w（TN）呈极显著正相关,与土地利用类型存在较强的相关性,不同土地利用类型w（SOM）差异明显,w（TN）与土地利用类型能够用来辅助w（SOM）的空间分布插值.相较于CK方法,BME方法能更好地利用“软数据”进行空间插值,使对w（SOM）预测结果的平均误差（ME）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均有所降低,精度大幅提高,空间插值效果明显优于CK方法.研究显示,研究区w（SOM）以阶梯状自东向西依次递减分布,在南北方向上变化不大,空间变化特征较为明显,BME方法利用“软数据”插值后的结果能较好地反映研究区w（SOM）空间分布的实际情况.      

基于图深度学习的供水管网短期需水量预测研究

供水系统短期需水量预测是供水管网优化调度的基础,预测的准确性对供水调度有重要影响。图神经网络是一种新型神经网络架构,通过学习对象的拓扑特征优化学习效果。利用供水管网的拓扑特征搭建了图波网络(Graph Wavenet)模型,用于学习供水管网各监测点的空间拓扑关系及其需水量时间序列关系,实现了更准确的供水管网短期需水量预测。使用真实管网历史数据训练Graph Wave Net模型,未来5 min预测的最小百分比误差达到1.28%,平均百分比误差达到1.34%。实验成功地将给水管网拓扑结构用于优化深度学习模型效果,使用图卷积网络模型有效提升了供水管网短期需水量预测精度。并对图神经网络在供水管网领域的应用前景进行了简要探讨。     

CuFeO2改性生物炭对四环素的吸附特性

利用共沉淀和水热法于生物炭（BC250、BC350、BC450、BC550和BC650）负载CuFeO₂,得到的复合材料对水中四环素（TC）具有较好的去除效果.CuFeO₂与BC450质量比为2 ：1的CuFeO₂改性生物炭（CuFeO₂/BC450=2 ：1）对TC的吸附性能最强.TC于CuFeO₂/BC450=2 ：1的吸附符合颗粒内扩散模型,表明吸附是界面和孔隙扩散控制的过程.在中性pH、298 K下,CuFeO₂/BC450=2 ：1对TC的Langmuir最大吸附量为82.8 mg ·g^-1,远大于BC450的13.7 mg ·g^-1和CuFeO₂的14.8 mg ·g^-1.热力学结果表明,CuFeO₂/BC450=2 ：1对TC的吸附是自发和吸热过程.随pH增加,CuFeO₂/BC450=2 ：1对TC的吸附去除呈先增加后降低的趋势,中性条件时效果最佳.CuFeO₂/BC450=2 ：1对TC的强吸附得益于CuFeO₂负载对材料孔隙结构的改善、比表面积的增大和表面官能团、电荷属性的改变.研究结果为净化抗生素污染提供了一种高效的磁性吸附剂.     

菜籽油油脚——皂脚中脂肪酸提取和分离清洁工艺研究

针对实际需求，采用酸化水解，蒸馏一次提取和分离，以及酯化，皂化、酸化、蒸馏二次提取油脚－皂脚中脂肪酸，并用溶剂结晶法提纯分离精芥酸，是一项植物油厂综合利用油脚－皂脚，提高经济效益，减轻污染的清洁工艺开发研究，所提取的芥酸收率高，纯度高，通过正交实验成果的极差分析，得到影响脂肪酸收率因素的主次顺序及较佳的水平条件。     

济南市大气环境综合整治资金投入与环境效益浅析

城市环境综合整治是目前我国改善城市环境质量的一项重要措施。本文以济南市为研究对象，分析了大气环境综合整治的资金投入与环境效益之间的定量关系。