3种喹诺酮类抗生素在骆马湖饮用水源地沉积物上的吸附特征

为探究喹诺酮类抗生素(QNs)在饮用水源地的吸附特征,2019年6月于江苏骆马湖饮用水源地采集沉积物样品,用5种动力学方程拟合沉积物对诺氟沙星(NOR)、环丙沙星(CIP)和氧氟沙星(OFL)的吸附动力学过程,并用Langmuir和Freundlich模型拟合以上3种QNs的吸附热力学过程,分析了pH、水土比和不同Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Al~(3+)浓度对吸附过程的影响。结果表明:骆马湖沉积物对3种QNs的吸附在8h达到平衡,准二级动力学方程和Langmuir模型能更好地描述3种QNs的吸附动力学和热力学过程。酸性条件下,3种QNs的吸附效果更好,且在pH=5时平衡吸附量最大。平衡吸附量随着水土比的上升而下降。Na~+对吸附的抑制作用不明显,Ca~(2+)和Mg~(2+)的抑制作用较强,而Al~(3+)对吸附表现为促进作用。应在枯水期和南水北调时期加强对骆马湖饮用水源地(尤其是东北部)QNs污染的关注。     

厌氧膜生物反应器的现状、挑战和前景

厌氧膜生物反应器(AnMBRs)不仅可以高效去除污染物,改善出水水质,而且可以实现生物能源回收,对保护环境和缓解能源危机具有重大意义。膜污染作为制约AnMBRs应用与推广的限制因素得到了大量关注,各种缓解和控制膜污染的方法和技术不断涌现。因此,对AnMBRs的运行机理、多元化应用、膜污染情况进行综述,并分析和评估了微生物电催化系统(BES)-AnMBRs组合工艺的可行性和发展潜力,以期为AnMBRs工程应用和未来发展提供理论和技术参考。     

高分子稳定剂改良河道岸坡表层砂土水稳定性试验研究∗

针对河道岸坡表层砂土水稳定性问题,采用高分子稳定剂对砂土进行改良,结合浸泡崩解测试法和浸泡剪切测试法对改良砂土的水稳定性进行一系列的试验研究,并对砂土改良前后的水稳定性进行对比分析,并结合微观扫描电镜对改良机理进行分析。研究结果表明：稳定剂可以提高河道岸坡表层砂土的水稳定性。改良砂土随着稳定剂含量和密度的增大,崩解后的散开面积减少,当稳定剂含量达到0.3%时,试样呈现稳定状态。改良砂土试样在200 kPa轴向应力下的剪应力峰值整体上随稳定剂含量和密度的增加而增加。改良砂土的水稳定系数K随着稳定剂含量和砂土密度的增加而增大;当稳定剂含量大于3%时,改良砂土的稳定系数K均达到90以上。高分子稳定剂作为一种土体改良材料,与水混合后加入到砂土中,可填充砂土颗粒间的孔隙,包裹和连接砂土颗粒,形成一个整体的网状膜结构,提高砂土的水稳定性能。研究结果可为河道岸坡有效治理提供一定的参考。     

滨海软土中爆炸冲击对盾构隧道的影响研究∗

随着地下工程与城市管网的布设日益发展,在规划设计阶段往往需要考虑潜在发生的安全事故影响,确定安全距离。利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,结合天津滨海新区饱和软土特点,分析了可能发生的燃气管线爆炸所产生的冲击荷载对土中埋置盾构隧道的结构安全影响。运用有限元数值模拟,得到了隧道与管线的间距—隧道结构振速峰值的曲线关系;通过对标相关规范的振速限制,得到不同燃气压力下隧道—管线的安全避让距离关系。结果表明:随着燃气管道压强的增大,隧道—管线的安全避让距离呈现先增大后平稳的趋势。结论对于爆破与防护工程设计均具有重要的参考价值。     

地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。     

场开挖爆破粉尘粒度分布特征杨房沟水电站料∗

通过分析杨房沟水电站料场开挖爆破粉尘的粒度分布特征,为改进爆破降尘工艺提供粉尘粒度学依据。在料场爆破区、工作平盘、出入沟、最终边帮等处采集粉尘样品,采用激光粒度分布仪测试粉尘样品的分散度;以粉尘粒度分布数据拟合分布函数,表明爆破粉尘的粒度分布函数呈现对数正态分布特征;与经典的罗森·拉姆勒(Rosin?Rammler)分布函数模型对比分析表明,对数正态分布函数用于描述爆破粉尘的粒度分布更加准确。基于对数正态分布函数模型,厘定爆破粉尘粒度分布参数,分析TSP、PM10、PM5、PM2.5及PM1粉尘占全尘的比例,定量表达爆破粉尘粒度分布特征。结果表明：杨房沟水电站料场爆破粉尘具有显著的对数正态分布特征;离爆破中心距离越远,粒度分布范围越窄,对人体有害粉尘占比越大;建议采用爆破粉尘捕捉吸附技术、掺和湿润性抑尘剂的水雾喷洒等降尘措施。     

基于改进的SPAR-H化工实验室人因可靠性分析

近年来化工实验室事故屡禁不止,其中人的不安全行为是导致事故发生的主要原因.为评估实验人员可靠性,进一步管控化工实验室人的不安全行为,基于标准化工厂人因可靠性分析(SPAR-H)方法,结合化工实验室人因失误的特点,确定了更加适用于化工实验室的人因可靠性分析方法.首先依据"S-O-P"认知模型对人因失误类型进行划分;然后基...     

UV Spectroscopic Monitoring of Vaporized Monoaromatic Hydrocarbons from Petroleum-Contaminated Soils

Fast and simple systems using ultraviolet (UV) absorbance were examined for on-line monitoring of monoaromatic hydrocarbons from petroleum-contaminated soils in this research. Since soil particles hinder the UV light transmittance, the absorbance measurement of vaporized monoaromatic hydrocarbons in soil gas extracted from petroleum-contaminated soils was proposed. In the fixed system that exhibited higher sensitivity than the portable one, the absorbance intensity of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene increased in proportion to the concentration of the contaminants. The portable system, however, was suitable for screening purpose, while it exhibited faster response. There was no interference from water, which helps the applicability of the proposed systems to the actual fields.     

基于有序Logit与Probit模型的交通事故严重性影响因素分析

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入有序选择模型中的Ordinal Logit模型和Ordinal Probit模型,研究驾驶员、车辆、环境、管理因素与事故严重程度之间的耦合关系,利用计量经济学理论和统计学方法对模型进行显著性检验。并选择美国北卡罗来纳州2010年至2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型参数估计均符合Wald检验(p≤0.0001)和似然比检验(p≤0.0001),模型的拟合度也都符合Pearson检验(p=0.7976)、偏差检验(p=0.6006)和信息准则检验,模型预测精度指标值均大于0.7。所得两个模型中变量"安全带"(p≤0.001)、"路面状况"(p=0.0071)、"道路线形"(p=0.0077)、"路面类型"(p=0.0251)都对翻车事故的严重性具有显著影响,表明有序Logit模型和有序Probit模型均适用于分析和揭示影响交通事故严重性的各个因素。     

Robust Regression with Data-Dependent Regularization Parameters and Autoregressive Temporal Correlations

We introduce robust procedures for analyzing water quality data collected over time. One challenging task in analyzing such data is how to achieve robustness in presence of outliers while maintaining high estimation efficiency so that we can draw valid conclusions and provide useful advices in water management. The robust approach requires specification of a loss function such as the Huber, Tukey’s bisquare and the exponential loss function, and an associated tuning parameter determining the extent of robustness needed. High robustness is at the cost of efficiency loss in parameter loss. To this end, we propose a data-driven method which leads to more efficient parameter estimation. This data-dependent approach allows us to choose a regularization (tuning) parameter that depends on the proportion of “outliers” in the data so that estimation efficiency is maximized. We illustrate the proposed methods using a study on ammonium nitrogen concentrations from two sites in the Huaihe River in China, where the interest is in quantifying the trend in the most recent years while accounting for possible temporal correlations and “irregular” observations in earlier years.