基于多目标优化的危险化学品运输模式探讨

近年来,危险化学品在运输过程中的事故越来越多,危害也越来越大,人们关于运输的安全意识也越来越强烈。本文介绍了多目标遗传算法、多目标优化、多目标进化以及他们之间的关系,并将多目标优化问题与危险化学品运输紧密联系起来,建立基于多目标优化的危险化学品运输模式。通过对危化品公路运输的问题描述以及约束条件（包括运输人员、押送人员、运输车辆、监督部门等等）的确定,把该问题转化成为拥有多目标的数学模型,最后利用网格法对危险化学品运输多目标优化进行求解,把多目标问题转化成为多个相互联系的2目标问题,通过减少目标函数边界的方法进行优化。通过这样求解的多目标问题,能够保证运输路径最短、费用最低、安全性最佳,为危险化学品运输安全提供技术支撑。     

国外矿用应急救生舱技术现状

在南非、澳大利亚等矿业发达国家,应急避难室(救生舱)是一种重要的井下应急救援装备,用于在矿井事故发生后保护被困矿工,等待救援。本文对国外现有救生舱产品进行了深入的调研,对救生舱内氧气供应、有害气体去除、空气调节、环境监测、动力供应、附属装备等各主要系统的运行原理和技术指标进行了详细介绍,为分析国外救生舱技术研究现状和研发我国矿井救生舱产品提供参数依据和指导。     

中国民航行业可接受的安全水平研究

中国民航局提出持续安全理念,并正在制定国家航空安全方案,推动行业安全管理由目前基于规章符合性的安全监管逐渐转向规章符合性基础上的安全绩效监管,其中一项重要的工作是设定中国民航业可接受的安全水平,来衡量民航业是否满足持续改进安全的目标的要求。本文根据国际民航组织对可接受安全水平的设定指南,同时参考国外民航常用的事故指标,设计了一套中国民航行业可接受安全水平的指标体系,该指标体系包括安全评估指标、安全绩效评估指标和安全指数三层,并对该指标体系内事故率指标和事故征候率指标设定了未来10年的目标值。该指标体系及其目标值的设定不仅可作为衡量民航是否持续安全的标准,也可为航空运输企业设定自身的安全绩效考核指标提供参考。     

全氟化合物对水生植物的生态效应研究Ⅱ——金鱼藻对水中PFOS的生物富集及生理响应

为探究全氟化合物对水生植物的生态效应,选择金鱼藻(Ceratophyllum demersum L.)为受试生物,设定5、100、1 000、10 000、50 000、100 000μg·L-1以及对照共7个PFOS浓度梯度进行水培,分析包括超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)在内的抗氧化系统酶和细胞色素含量等生理响应特征,并研究金鱼藻对PFOS的生物有效性及富集能力。结果表明:金鱼藻对PFOS的富集量最高可达3 180 mg·kg-1dw,最大富集系数高达40.7倍,可作为PFOS污染水体植物修复的遴选物种。随PFOS浓度升高,SOD活力总体上没有明显变化,但POD活力表现为双重效用,即低浓度促进酶活力积累,而高浓度抑制酶活力积累。CAT活力在低浓度组(0、5、100、1 000μg·L-1),未表现出明显异常,在高浓度组(10 000、50 000、100 000μg·L-1),出现先升高后降低的趋势。色素含量也反应较为敏感,低浓度处理后色素含量升高,高浓度处理则导致色素含量先升高后降低,最高浓度处理下一直处于较低水平,可作为评价PFOS污染水体的生理敏感性指标。     

全氟化合物对水生植物的生态效应研究Ⅰ——典型城市河道全氟化合物的暴露水平及植物富集特征

全氟化合物(perfluorinated compounds,PFCs)近年来得到国内外广泛关注,针对工业源排放区域的环境暴露、来源解析以及动物层面的生态效应有较多研究,但对于普遍存在于非工业源(生活源)的城市河道PFCs暴露及水生植物富集等研究较为缺乏。本研究选择位于北京北部东西贯通的城市河道——清河水体为对象,分析结果表明,清河水体中12种目标PFCs均有检出(总量最高为65.45 ng·L-1),并以全氟丁烷磺酸盐(perfluorobutane sulfonate,PFBS)为主(最高达45.63 ng·L-1);6种水生植物(篦齿眼子菜、黑藻、金鱼藻、芦苇、菖蒲及水葱)的富集物质均以全氟辛烷磺酸盐(perfluorooctane sulfonate,PFOS)和全氟辛酸(perfluorooctanoic acid,PFOA)为主,沉水植物中金鱼藻对于PFOS的蓄积效果优于黑藻及篦齿眼子菜,挺水植物中根部PFCs含量高于茎叶,根部PFOA及PFOS含量高于茎叶,但全氟丁酸(perfluorobutanoic acid,PFBA)含量茎叶则高于根部。整体来看,尽管芦苇、菖蒲和水葱3种挺水植物尚不能作为PFCs的超富集植物,但其根部对PFCs均有显著的吸收效果,具有一定的生态修复潜质;沉水植物中金鱼藻是北方自然河道的优势物种,且对PFOS具有显著的富集效应,因此有必要进一步探索其PFCs生物指示和生态修复功能。     

药型罩参数对聚能射流水下运动的影响

目的 研究药型罩结构参数对所形成的聚能射流在水中运动的影响,改进水中聚能射流的运动特性。方法 采用多物质单元ALE法就锥形罩射流对水介质的侵彻进行数值模拟,分析锥形装药结构中药型罩锥角和厚度对所形成的聚能射流侵彻水时运动参数的影响。结果 锥形罩锥角大小及药型罩厚度对聚能射流在水中的形状、射流速度、加速度等有着明显的影响。侵彻体进入水中10 cm后,药型罩的锥角从30°增加到150°的过程中,剩余速度先增大、后减小,在90°时达到最高。药型罩厚度为1.5～4mm时,剩余速度变化起伏小;厚度为4～6 mm时,剩余速度开始大幅下降。结论 当锥角为90°时,罩厚为4 mm的药型罩所形成的射流在水中表现最好,形成的射流侵彻深度最长,侵彻水介质10 cm后的剩余速度最大,存速能力最强。     

废弃电器电子产品POPs/PTS减排环境管理实践研究

全球环境基金(GEF)"通过环境无害化管理减少电器电子产品的生命周期内持久性有机污染物和持久性有毒化学品(POPs/PTS)的排放全额示范项目"湖北省作为项目示范省之一.三家废弃电器电子产品拆解企业,分别开展了废弃电器电子产品拆解技术示范、湿法废弃印刷电路板处置BAT/BEP技术示范、利用再生铅连续熔炼炉协同处置阴极射线管含铅锥玻璃项目技术示范.电子废弃物全自动化分类与拆解生产线,为电子废弃物绿色循环与资源化提供了示范模式.     

沱江流域主要污染负荷预测及时空分布特征

耦合社会-经济因子探究工业点源和生活污染源污染负荷未来变化趋势,可为优化水环境规划和管理方案提供理论依据。选取沱江流域为研究区域,采用经济增长预测法、工业点源传统统计法、人口趋势灰色模型预测法和排污系数法分别计算了2020-2025年该区域28个县(市、区)的工业GDP值,工业点源废水排放量及主要污染负荷(COD、NH₃-N、TN、TP),农村与城镇人口及生活污染源的主要污染负荷,并利用ArcGIS技术探究了工业点源和生活污染源主要污染负荷空间分布特征。结果表明:2020-2025年,工业GDP值总体呈逐年增加趋势,而工业废水排放量总体呈逐年减少趋势,预计到2025年,流域工业GDP值将增加至2.52×10¹²元,而工业废水排放量将减少至0.64×10⁸ t。工业点源主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。沱江流域总人口数与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,其中城镇人口与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,农村人口与生活污染源污染负荷呈逐年减少趋势,且城镇人口及生活污染源污染负荷增加量大于农村人口及生活污染源污染负荷减少量。城镇、农村生活污染源的主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。工业点源和生活污染源主要污染负荷在空间上存在高度异质性。2025年,来自工业点源的主要污染负荷均呈上游较少,中、下游较多的特征;来自城市生活污染源的主要污染负荷均呈中、上游较多,下游较少的特征;来自农村生活污染源的主要污染负荷均呈中游较多,上、下游较少的特征。笔者提出耦合社会-经济因子预测流域污染负荷的方法可以推广到其他与社会经济指标相关联的流域工业点源、生活污染源污染负荷的预测研究中,以期为未来流域水环境管理与治理提供科学参考。     

Comparison of metabolome profiles in zebrafish (Danio rerio) intestine induced by polystyrene microplastics with different sizes

Environmental Science and Pollution Research - Microplastics (MPs) are widespread in aquatic environments. They could induce intestinal toxicity in the fish. However, research on the metabolic...     

Rational construction of Co-promoted 1T-MoS2 nanoflowers towards high-efficiency 4-nitrophenol reduction

Environmental Science and Pollution Research - Developing efficient and cost-effective non-noble metal catalysts for the reduction of 4-nitrophenol (4-NP) to 4-aminophenol (4-AP) is of great...