基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型

选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其ρ(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型. 在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(h_i)与ρ(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻ρ(叶绿素a)的预测. 结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.      

石油污染地的土壤修复技术

对石油污染土壤的各类修复技术进行了总结和归纳,并对各项技术的优缺点加以比较,提出了一套石油污染地生态恢复的流程。     

历史重特大管道燃爆事故反思

对近年来发生的200多起管道燃爆事故进行了统计分析,初步掌握了管道燃爆事故的易发时间、类型、传输介质和事故原因,重点分析了山东青岛"11·22"事故暴露出的主要问题,总结了石化企业安全生产管理与现行制度、监管、技术等之间存在的不适应,阐述了改进建议和措施。     

石化企业环保合规性评价方法与应用

环保合规性评价是企业实施环境管理体系的重要工作,尽管企业定期开展,但仍缺乏成熟的方法.以环保法律法规及其他要求的解读工作为基础,以针对性的检查表为工具,结合企业实际情况,建立石化企业环保合规性评价方法.利用该方法对5家企业进行评价,结果表明:我国石化企业环保合规性处于临界风险范畴,周边环境与平面布局、建设项目和清洁生产3个要素处于高风险范畴,不合规行为主要表现为无法满足企业级环保管理的部分具体要求.     

REACH授权对我国危险化学品使用许可的借鉴

介绍了欧盟REACH法规中对授权的基本规定,包括需授权物质组成和给予授权的基本条件,并重点阐述了需授权物质的确定流程。概述了我国危险化学品使用许可制度的基本现状,参照REACH授权,提出了我国危险化学品使用许可建议。     

北京东南郊大气中多环芳烃的沉降

对2005年3月─2006年1月北京市东南郊气相、总悬浮颗粒物(TSP)以及降尘样品中16种优控PAHs分析发现,降尘样品中2～3环PAHs组分占优势地位,其构成比例与TSP和气相样品差异较大;比较不同采样点、各季节的PAHs沉降速率,对样品中PAHs组分构成比例的特点给予解释,推断PAHs的沉降行为受气象条件、沉降点周围污染源强度以及下垫面性质等因素的影响;对PAHs月均沉降通量与ρ(PAHs)进行相关分析,建立PAHs月均沉降通量与TSP中PAHs总浓度之间的回归方程.      

土壤腐殖酸的光谱学特征及其影响因素

利用紫外-可见和荧光光谱研究土壤中腐殖酸的光谱特性.结果显示,富里酸在0-45mg·l-1浓度范围内,其浓度与荧光强度呈线性正相关,浓度大于45 mg·l-1时,二者的线性关系趋弱,非线性关系明显.pH值对荧光强度有显著的影响,酸性条件下荧光强度随pH值的增大而增强,pH值在4.5-10之间的变化不显著,在中性和碱性条件下有较高的荧光强度,当pH值超过10以后有所减弱.荧光光谱在酸性条件下呈现一定程度的蓝移,碱性条件下则呈现红移.     

新型纳米材料在储运安全中的应用研究综述

综述了纳米材料在设备防腐、监测预警、消防灭火和溢油控制等方面的应用研究成果,对研究纳米材料应用于储运安全领域有借鉴意义。