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工业内窥镜是电站锅炉内部检验中不可或缺的设备,主要用来对集箱、减温器、受热面管等内部人眼无法观察到的地方进行检验,从而确定承压部件内部是否存在严重影响锅炉安全运行的缺陷.本文通过对锅炉内窥实例进行分析和总结,阐述内窥镜检查在锅炉内检中的重要性并给相关工作人员提供借鉴与参考. 相似文献
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为探究地表水体与沉积物中酚类化合物的污染分布特征和生态风险,选择天津市3个水源地与6条主要河流,采集了26个地表水样与6个沉积物样品,利用固相萃取与超声萃取、高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)测定了水样及沉积物中1-萘酚(1-naphthol)、壬基酚(nonylphenol, NP)、双酚A(bisphenol A, BPA)、2-苯基苯酚(biphenyl-2-ol)、3,4-二氯酚(3,4-dichlorophenol)、四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)和对叔丁基苯酚(p-tert-butylphenol, PTBP)等7种高关注酚类化合物的浓度水平,并应用物种敏感性分布(species sensitivity distribution, SSD)法和熵值法(ecological risk quotient, RQ)评估7种酚类化合物水环境和沉积物的生态风险。结果表明,地表水样中7种酚类化合物均全部检出;其中壬基酚的检出浓度最高,其次为四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A。沉积物中酚类化合物的污染分布规律与水样相似,除双酚A外的目标物全部检出。其中,壬基酚浓度比其他物质浓度高2个数量级。风险评估结果显示,壬基酚对水环境与沉积物存在不可接受的风险;而四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A则对环境具有较低风险或者存在一定的风险。 相似文献
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Xinjie Wang Yang Li Jian Zhao Hong Yao Siqi Chu Zimu Song Zongxian He Wen Zhang 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(4):56
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Jianfeng Zhou Ting Wang Cecilia Yu Xing Xie 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(5):78
907.
Luman Zhou Chengyang Wu Yuwei Xie Siqing Xia 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2020,14(2):27
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Xiao Pengying Ai Shuo Zhou Jing Luo Xiaojing Kang Baowen Feng Li Zhao Tiantao 《Environmental science and pollution research international》2020,27(30):37188-37198
Environmental Science and Pollution Research - Production of the greenhouse gas nitrous oxide (N2O) from the completely autotrophic nitrogen removal over nitrite (CANON) process is of growing... 相似文献
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Nabil El Moçayd Sophie Ricci Nicole Goutal Mélanie C. Rochoux Sébastien Boyaval Cédric Goeury Didier Lucor Olivier Thual 《Environmental Modeling and Assessment》2018,23(3):309-331
Assessing epistemic uncertainties is considered as a milestone for improving numerical predictions of a dynamical system. In hydrodynamics, uncertainties in input parameters translate into uncertainties in simulated water levels through the shallow water equations. We investigate the ability of generalized polynomial chaos (gPC) surrogate to evaluate the probabilistic features of water level simulated by a 1-D hydraulic model (MASCARET) with the same accuracy as a classical Monte Carlo method but at a reduced computational cost. This study highlights that the water level probability density function and covariance matrix are better estimated with the polynomial surrogate model than with a Monte Carlo approach on the forward model given a limited budget of MASCARET evaluations. The gPC-surrogate performance is first assessed on an idealized channel with uniform geometry and then applied on the more realistic case of the Garonne River (France) for which a global sensitivity analysis using sparse least-angle regression was performed to reduce the size of the stochastic problem. For both cases, Galerkin projection approximation coupled to Gaussian quadrature that involves a limited number of forward model evaluations is compared with least-square regression for computing the coefficients when the surrogate is parameterized with respect to the local friction coefficient and the upstream discharge. The results showed that a gPC-surrogate with total polynomial degree equal to 6 requiring 49 forward model evaluations is sufficient to represent the water level distribution (in the sense of the \(\ell _2\) norm), the probability density function and the water level covariance matrix for further use in the framework of data assimilation. In locations where the flow dynamics is more complex due to bathymetry, a higher polynomial degree is needed to retrieve the water level distribution. The use of a surrogate is thus a promising strategy for uncertainty quantification studies in open-channel flows and should be extended to unsteady flows. It also paves the way toward cost-effective ensemble-based data assimilation for flood forecasting and water resource management. 相似文献