基于ES-VSP分布的交通状态对公交车动态排放的影响

为评估不同交通状态下公交车运行特征和排放水平的差异,现场采集广州市B9、226线路公交车的逐秒GPS数据,以ES-VSP（发动机负荷-机动车比功率）分布表征畅通、轻度拥堵和中度拥堵下的公交车运行特征,结合IVE（international vehicle emission）模型求得公交车平均排放因子并分析其差异.结果表明:①所测公交车的发动机低负荷区中bin11（-1.6 < ES ≤ 3.1,-2.9 kW/t ≤ VSP < 1.2 kW/t）频率范围为50.55%~83.39%,中度拥堵时bin 11频率是畅通时的1.1~1.3倍;② 3种交通状态下公交车的CO、VOC（运行产生的挥发性有机物）、VOC_evap（蒸发产生的挥发性有机物）、NO_x（氮氧化物）和PM（颗粒物）平均排放因子范围分别为7.63~11.40、0.26~0.46、0.68~1.56、0.32~0.51和0.72×10-2~1.28×10-2 g/km;③同种交通状态下,主干路公交车专用道和BRT车道的公交车的大部分污染物平均排放因子低于次干路混行车道、主干路混行车道,中度拥堵时主干路BRT车道的CO、VOC、VOC_evap、NO_x和PM平均排放因子相对其他道路最低,分别为7.66、0.27、0.87、0.32和0.75×10-2 g/km;④次干路混行车道、主干路混行车道的公交车污染物平均排放因子随交通状态愈加拥堵而增大,但畅通时主干路BRT车道的公交车行驶速度、加速度较高,导致CO平均排放因子较高,对应3种交通状态其比例为1.0:0.9:0.8.研究显示,交通状态对公交车运行和排放具有显著影响.      

凹凸棒黏土对水体和底泥中Cr (Ⅵ)的吸附

为考察凹凸棒黏土对水体和底泥中Cr（Ⅵ）污染治理与修复效果,通过实验室模拟试验,运用Langmuir和Frundlich等温吸附模型及准一级和准二级动力学模型,研究了天然凹凸棒黏土对水体中Cr（Ⅵ）的吸附特性,并研究了pH对吸附过程的影响及凹凸棒黏土对底泥中Cr（Ⅵ）金属形态的影响,通过XRF（X-射线荧光光谱仪）和SEM（扫描电镜）确定凹凸棒黏土的化学组成和微观形貌结构.结果表明:天然凹凸棒黏土内部呈纤维状且多孔隙,成分中含有铁、铝、钙等元素,吸附后的材料中发现了Cr元素;Langmuir-Frundlich吸附等温模型（R2=0.996）和准一级动力学模型（R2=0.993）较好地拟合了凹凸棒黏土对Cr（Ⅵ）的吸附热力学与动力学过程,动力学模拟的Cr（Ⅳ）平衡吸附量及实测值分别为1.38和1.37 mg/g.溶液pH对Cr（Ⅵ）的吸附具有影响,其最佳pH为3,此时吸附率最高,为85.80%.研究显示,向底泥中添加凹凸棒黏土能促使Cr形态由不稳定态（酸溶态和铁铝还原态之和）向稳定态（可氧化态和残渣态之和）转化,从而达到修复底泥中Cr（Ⅵ）污染的目的.      

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

恶臭污染排放源指纹谱编制及初步应用

为了识别恶臭污染源排放特征以及了解不同行业恶臭物质排放差异,对恶臭污染排放源指纹谱指标物质进行了筛选,并依据筛选结果对6家典型恶臭排放企业进行样品采集及分析,绘制了各家企业的指纹谱图.结果表明:①通过物质嗅觉阈值与AMGE（ambient multimedia environmental goals,周围环境目标值）和RfC（reference concentration,健康风险参考浓度）对比以及结合国内外恶臭标准受控物质和现有的标准检测方法,最终确定了包括三甲胺、硫化氢、甲硫醇等典型恶臭物质在内的19种物质作为指纹谱指标物质.②依据我国现行的标准监测分析方法对19种恶臭指标物进行检测,初步得到了各家企业的恶臭物质指纹谱数据,绘制了各家企业的指纹谱图.③指纹谱成分分析结果显示,污水处理厂主要的恶臭物质是硫化氢,ρ（硫化氢）为44.566 mg/m3;涂料企业ρ（甲基乙基酮）、ρ（丁醛）和ρ（乙酸乙酯）较高,分别为39.037、28.757、27.840 mg/m3;制药企业ρ（丙醛）较高,为4.791 mg/m3;汽车和家具制造企业ρ（二甲苯）较高,分别为15.209和2.081 mg/m3.④应用分歧系数法分析不同企业指纹谱之间的相似程度,分析结果显示,分歧系数在0.331~0.809之间,不同企业之间指纹谱存在较大差异.研究显示,建立恶臭污染排放源指纹谱可进行恶臭源排放特征识别,为恶臭污染溯源提供基础数据和科学依据.      

铁炭内电解垂直流人工湿地对污水厂尾水深度脱氮效果

针对污水厂尾水总氮(TN)含量偏高、微生物可利用碳源低的问题,构建铁炭内电解垂直流人工湿地(ICIE-VFCW)装置,研究了ICIE-VFCW对尾水的处理效果,并采用紫外-可见光光谱(UV-VIS)、凝胶过滤色谱(GFC),进一步探讨了ICIEVFCW强化脱氮机制.结果表明,ICIE-VFCW可提高系统对尾水中COD的去除,出水COD可稳定在30 mg·L~(-1)以下,全年、暖季、寒季COD平均去除率较普通垂直流人工湿地分别可提高10.16%、9.81%、11.22%.系统出水TN可维持在10 mg·L~(-1)以下,全年、暖季、寒季TN平均去除率较普通垂直流人工湿地分别提高13.72%、12.90%、16.17%.经过人工湿地处理后,污水中有机物的腐殖度、芳香度及相对分子质量(Mr)均有所下降,且ICIE-VFCW中Mr下降更为明显.湿地基质掺杂铁炭可促进尾水中大分子有机物转化为小分子,为微生物提供更多可利用碳源,从而提高脱氮效率.     

风电场对米波雷达系统的影响研究

目的针对目前风电场对米波雷达的潜在威胁,研究风电场的有源干扰、无源散射、遮蔽对米波雷达系统的影响,为评估风电场对米波雷达系统的影响提供技术指导。方法根据风力发电机的工作原理和结构,对风电场的有源干扰进行实际测试,就风电场有源干扰对米波雷达系统周边背景噪声的影响进行分析,提出一系列应对有源干扰的措施;利用散射、刃峰绕射、多普勒效应等理论,就无源散射、遮蔽等因素对米波雷达系统的影响进行仿真计算和分析。结果风电场将引起米波雷达系统周边背景噪声恶化、虚警率提高、探测距离缩减、测向和测速误差等,导致米波雷达性能下降。结论风电场对米波雷达系统存在着巨大威胁,在米波雷达台站附近规划建设风电场前应进行严格的技术评估,保证国家经济建设和雷达系统性能不受影响。     

某站场对焊法兰环焊缝缺陷原因分析

目的研究法兰环焊缝缺陷产生的原因,采取相应针对性措施,预防泄露事故发生。方法通过宏观分析、超声检测、化学成分分析、金相分析、能谱分析对环焊缝裂纹形成原因进行分析。结果裂纹起源于根焊焊材与母材间,两端较为平滑,沿环焊缝周向方向扩展。焊缝中夹渣的残留药皮和层间未熔合缺陷,是形成裂纹的内在原因。结论焊缝产生裂纹由焊接参数控制不当引起的。     

太阳风暴对短波电子装备性能的影响及应对措施

目的掌握太阳风暴对短波电子装备性能的影响及应对措施,为系统设计提供参考。方法分析太阳风暴的表现形式,并从作用距离、目标检测、定位精度等方面给出太阳风暴对短波超视距雷达、短波通信等装备的影响。结果电离层SID、电离层暴可造成短波通信中断,短波通信可用频段变窄。电离层强吸收可降低天波超视距雷达作用距离和目标定位精度,电子浓度、电离层虚高快速变化影响超视距雷达检测性能和定位精度,负相电离层暴使天波超视距雷达可用频段严重变窄。地球磁暴期间,电磁场突变产生的强电压和电流有可能烧毁用于天、地波超视距雷达的电子设备。电离层非规则现象对超视距雷达有严重影响。结论太阳风暴对电子装备性能有利有弊,要分别对待。系统设计时应充分考虑太阳风暴的影响,在出现太阳风暴时,采取针对性措施降低其影响。     

雷达海杂波统计特性建模研究

介绍了海杂波统计特性建模的幅度特性、多普勒谱及空间相关这三个方面的研究状况,对各种建模的思路和模型效果进行了对比总结。对于幅度均值已有多个较为成熟的模型,但适用范围不同,结果差异也很大。幅度分布建模重点解决拖尾问题,复合建模是趋势。除平均谱外,开始研究短时多普勒谱。空间相关性建模主要建立空间相关长度与雷达及海洋参数间的联系,但是研究还不够全面。总的来看,已由单纯经验建模发展为力图在机理研究指导下有一定物理意义的建模。尽管海杂波建模效果愈来愈接近实际,但建模依然存在诸多问题。     

基于遗传神经网络的除湿机故障诊断与寿命预测

目的识别除湿机的性能状态和预测吸附剂的剩余寿命。方法针对除湿机故障过程缓变的特点,提出一种基于数据驱动的遗传神经网络模型。首先,为解决设备失效程度划分模糊的问题,由5个热力参数组成反映吸附剂劣化程度的特征向量,关联分析得到除湿机的5类故障模式。其次,利用遗传神经网络建立状态参数和故障模式的映射关系。最后,对表征设备吸附能力的主参数进行外推预测。结果训练好的诊断网络可准确地识别出设备的劣化程度及其演变过程,预测网络的预测精度非常高。结论该方法可有效地实现对除湿机的故障诊断与预测。。