丁二烯缓冲罐自聚物的生成原因及防范措施

分析了ABS树脂生产装置丁二烯缓冲罐中丁二烯自聚物的生成原因,提出了预防措施,避免丁二烯自聚物的生成,保证装置的安全平稳运行。     

硫酸羟胺的自加速分解温度和稳定性研究

通过快速筛选热分析试验对硫酸羟胺热危险性进行定性分析,对其热分解过程进行初步研究,获得温度、压力变化规律;再运用C80微量热仪对硫酸羟胺进行深入分析,得到硫酸羟胺的化学反应动力学参数,根据Semenov模型计算其自加速分解温度（SADT）。试验结果表明：由RSD初步筛选试验得到硫酸羟胺在164．2℃时即发生分解放热;用C80法得到硫酸羟胺的起始热分解温度为137．1℃,并计算了该物质在3种典型包装下的自加速分解温度。由SADT得到储存、运输过程中硫酸羟胺的控制温度,从而为减少硫酸羟胺事故的发生提供必要的参考数据。     

石化企业危险化学品重大危险源风险评估

阐述了定量风险评价的个人风险和社会风险指标,并从前期准备、资料数据搜集、危险辨识、失效频率分析、失效后果分析、风险计算和风险评估等环节对某石化企业液化气一级重大危险源进行了定量风险评估。评估结果显示该重大危险源的个人风险和社会风险值基本符合安监总局40号令的要求。     

贵阳城区垃圾站周边地表灰尘重金属水平及季节分异

以贵阳城区垃圾转运站为研究对象,分别于夏季(7月)和冬季(2月)在垃圾站周边采集灰尘样品共26个,研究垃圾转运站地表灰尘重金属水平及冬、夏季节分布规律。结果显示,贵阳市城区垃圾站地表灰尘As、Cd、Cu、Ni、Pb和Zn的几何平均值分别为19.8、0.975、156、43.4、99.1和416mg/kg,与贵州省土壤背景值相比,Cd、Cu和Pb累积较重,As和Ni累积较轻。位于次级街道的垃圾站地表灰尘重金属水平显著高于位于城市主干道的垃圾站,垃圾站周边环境和清洁程度的不同可能是导致地表灰尘重金属空间差异的主要原因。贵阳市城区垃圾站灰尘重金属冬、夏季节分异总体表现不明显,但位于次级街道的垃圾站地表灰尘Cd和Pb含量冬季高于夏季。     

pH和DO对好氧颗粒污泥去除高氨氮废水的影响研究

研究使用SBR成功培养的结构紧密、外形规则,具有良好脱氮性能的成熟好氧颗粒污泥处理高浓度氨氮废水,并探讨pH和DO对其处理效果的影响,旨在为工程实践提供理论依据。通过人工模拟废水,以蔗糖作为唯一碳源,NH4Cl为氮源,将进水NH4+-N浓度由300 mg/L逐步提高至900 mg/L,相应的NH4+-N负荷由0.6 kg/(m3.d)提高至1.8 kg/(m3.d),考察pH和DO对其处理效果的影响。研究结果表明:当控制反应器pH为8.0,曝气量为75 L/h时,好氧颗粒污泥脱氮的效果最好,氨氮去处率分别为96.70%9、2.33%。由于运行过程中每隔15 min监测每个反应器pH值,使其维持在各自pH值7.0±0.1范围内。这种酸碱度环境对异养菌等微生物并没有产生抑制作用;因此在各pH条件下,COD去除的所需时间和去除率基本没有差别。在不同的DO下,COD在初始的60 min里降解速度有明显区别。曝气量为150 L/h时,COD的降解速度最快,但是曝气量过大颗粒污泥内部厌氧区被压缩,因此选择最佳的曝气量为75 L/h。     

重庆城口地区下寒武统黑色岩系重金属富集特征及其生态环境效应

重庆城口地区广泛发育有下寒武统黑色岩系。测定了城口地区下寒武统黑色岩系中多金属富集层、黑色岩系岩石及其风化土壤、硅质岩样品中Cr、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Pb含量。结果表明多金属富集层中重金属相对比较富集,其中Cd、Zn、As的富集程度较高,富集系数平均分别为119.67,10.73,7.30。运用地质累积指数法和生态危害指数法评价了重金属的潜在生态环境效应,其中Cd、As的生态危害较大,黑色岩系尤其以多金属富集最为明显,在未来的研究中关注多金属富集层中Cd、As的生态环境效应。     

巢湖流域水资源可持续性评价方法研究

水资源可持续性评价模型(WRSEM,Water Resource Sustainability Evaluation Model)能够定量地评价流域水资源的可持续性,是流域水资源管理的一个有效工具。本文为了科学地衡量巢湖流域水资源开发、利用和管理的可持续性,构建了巢湖流域水资源可持续性评价模型和评价指标体系。巢湖流域水资源可持续性评价指标体系由4个一级指标(经济效率、社会公平、环境保护和保障能力)和20个二级指标构成。最后根据相对权重综合计算得到流域水资源可持续性指数。评价结果表明了巢湖流域水资源可持续性的程度,同时研究结果为巢湖流域水资源管理及其相关政策制定提供了科学依据。     

论灾害风险研究中的空间尺度耦合

作为人地关系中"地"对"人"负面作用的核心学科——灾害风险学存在着显著的地理空间尺度差异与尺度效应。本文提出灾害风险尺度耦合的概念与类型,从数据、方法和区划三个方面提出灾害风险研究中的空间降尺度和空间升尺度耦合思路,供同行学者参考。     

FeⅡ(EDTA)络合协同RDB去除NO废气效能及过程分析

为进一步提高一氧化氮(NO)的去除效率,在新型生物转鼓反应器(rotating drum biofilter,RDB)中,以FeⅡ(EDTA)络合协同RDB生物转鼓的耦合技术强化难水溶性NO的气液传质速率,提高生物还原效能为目标进行了研究.结果表明,适量FeⅡ(EDTA)被添加到RDB底部营养液后,能迅速吸收气相中的NO并生成FeⅡ(EDTA)-NO络合物,进而可通过反硝化实现同步脱氮和络合剂再生.在转速0.5 r.min-1、空床停留时间(EBRT)57.7 s、温度30℃、pH 7～8的实验条件下,RDB的净化效能随络合剂的投加而显著改善;FeⅡ(EDTA)质量浓度从0增至500 mg.L-1后,NO去除率从61.1%提高到97.6%,去除负荷从16.2 g.(m3.h)-1上升到26.7 g.(m3.h)-1.分析了FeⅡ(EDTA)络合协同净化NO的反应过程,建立了NO净化效率与FeⅡ(EDTA)添加浓度的关联方程,可较好地拟合实验数据.     

黄土高原近30年植被变化特征及其气候驱动

The use of Normalized difference vegetation index (NDVI) data acquired with multiple satellite sensors has become a necessity in research fields such as agriculture, Land-Use and Land-Cover Change (LUCC) and changes in the natural environment. In this paper, vegetation 10-day composite (VGT-S10) NDVI data with a 1 km×1 km resolution, covering the period from April 1982 to December 2011 and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Global Inventory Modelling and Mapping Studies (GIMMS) NDVI data with a 8 km×8 km resolution, covering the period from April 1998 to December 2006 were used. The VGT NDVI covering the period from 2007 to 2011 was converted to the GIMMS NDVI for the same period. The vegetation trend during 1982 to 2011 was calculated using the extended NDVI data set. Climate change has a large impact on the vegetation dynamics. A series of statistical analyses were employed to demonstrate the relationship between NDVI and meteorological data during 1982 to 2005. A multiple correlation analysis was applied to validate the association between the two climatic factors and monthly maximum NDVI (MNDVI). The partial correlation coefficient of MNDVI and each climate factor were calculated respectively to describe the singular influence of each meteorological variable. The results indicated that temperature made a significant positive influence on vegetation growth in the whole Loess Plateau. Precipitation is the most important climatic factor that closely correlates with MNDVI, particularly in arid and semi-arid environments. However, in some wet regions, precipitation is not a limiting factor on vegetation growth.