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51.
介绍了屠宰废水的一般特性及处理方法,以四川某屠宰公司废水处理工程为例,介绍了屠宰废水处理的设计流程.首先,介绍了屠宰废水的水质特点和出水要求.其次,给出了各构筑物的设计参数.最后总结了本工程实例的特点. 相似文献
52.
建立了用气相色谱法测定大气中乙酸乙酯和甲基丙烯酸甲酯的方法。大气中乙酸乙酯和甲基丙烯酸甲酯活性炭吸附,二硫化碳解吸,DB-200毛细管柱分离,直接进样分析,氢火焰离子化检测器检测,时间定性,峰面积定量。本方法前处理简便,分离度好,分析灵敏度高,满足环境分析要求。 相似文献
53.
随着高速铁路向西部地区建设的快速延伸,建设高标准的隧道工程将越来越多。由于高速铁路隧道工程在施工过程中具有隐蔽性、作业空间狭窄、地质条件不确定等特点,决定了铁路隧道在施工过程中存在诸多不确定性的风险因素,使得发生各类安全事故的概率高于其他工程,因此在铁路隧道建设全过程中通过开展施工安全风险管理工作,将有利于降低事故发生的可能性,有利于控制风险事故后果的损失。本文以贵广铁路其岭隧道为例,对其施工过程中的主要风险进行了识别,并提出了相应的风险管理控制措施,以为其他同类工程提供借鉴。 相似文献
54.
2008年南黄海西部浒苔暴发区有机碳的分布特征及浮游植物的固碳强度 总被引:2,自引:0,他引:2
根据2008-08-09~2008-08-13在南黄海西部绿潮(浒苔)暴发区取得的溶解有机碳(DOC)、颗粒有机碳(POC)和颗粒氮(PN)的分析数据,结合同步获得的水文环境要素资料,研究了该区域有机碳的分布特征、来源、影响因素以及浮游植物的固碳强度.结果表明,DOC的浓度范围为1.55~3.22mg/L,平均值为2.44mg/L;POC的浓度范围为0.11~0.68mg/L,平均值为0.27mg/L.DOC与POC的分布特征基本一致,呈现近岸高,外海低;表层高,底层低的趋势.POC与TSS的相关分析表明,POC与TSS整体上呈显著正相关,表明TSS的浓度和来源是控制POC浓度高低的重要因素.通过建立POC与PN的一元线性回归模型,估算了样品中PIN的含量.扣除样品中PIN的影响后,沿岸大部分海域POC/PON的平均值8,结合POC/Chl-a比值,表明沿岸海域POC主要是海洋有机质来源,并且存在降解有机物,这可能是调查期间处于绿潮暴发后期,部分浒苔开始腐烂被降解所致.应用初级生产力估算的浮游植物固碳强度的结果表明,南黄海西部绿潮(浒苔)暴发区浮游植物的固碳强度变化范围为167~2017mg/(m2·d),平均为730mg/(m2·d),该区域日固碳量达到2.95×104t.换算至整个黄海,日固碳量为28.03×104t. 相似文献
55.
56.
云贵高原湖区湖泊营养物生态分区技术方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对云贵高原湖区湖泊营养物生态分区的研究.首先运用主成分分析方法对众多指标进行了降维综合处理,产生彼此互补相关又能综合反映湖区情况的4个新指标,累计贡献率达到93.69%,具有充分的代表性,构建了云贵高原湖区湖泊营养物生态分区指标体系.在此基础上,根据各区域新指标值,结合聚类模型初步将湖泊流域分为5类,再利用判别分析完成非湖泊流域的类别判别,最后运用空间自相关分析方法,按聚类结果进行全局自相关分析,Moran’sI为0.320,且检验值Z值为68.2,远大于临界值(显著水平1%所对应的临界值2.58),表明聚类结果与空间位置具有显著相关性,之后运用局部自相关对区域各因素的主成分综合得分的空间分布格局进行了量化分析,揭示了零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,根据关联结果完成最终的分区.结果表明,利用此分区模型可以尽量避免人为因素,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性,可为探索适合我国湖泊营养物生态分区的指标体系和分区技术方法,完成全国湖泊营养物生态分区和科学地制定我国湖泊营养物基准和富营养化控制标准提供技术支持. 相似文献
57.
氧化亚铜(Cu2O)与H2O2组成的类Fenton体系能很好的氧化降解印染废水中的有机物.实验用Cu2O类Fenton氧化降解染料活性艳蓝KN-R,研究表明,Cu2O类Fenton能很好的氧化降解染料活性艳蓝KN-R.在KN-R的溶液初始pH值为2,水浴温度为50℃的条件下,用0.429 g Cu2O(0.3 mmol)和0.1 mL、质量分数为30%的H2O2处理50 mL、质量浓度为100mg/L的KN-R溶液1 h,其脱色率为95.09%,TOC去除率为56.38%. 相似文献
58.
59.
60.
基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性 总被引:1,自引:1,他引:0
运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源. 相似文献