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PM2.5污染是影响中国城市居民健康和形成雾霾天气的重要原因之一,也是河北省健康发展的一个制约因素.采用环境污染流行病研究为基础的暴露-反应关系估算了2014年和2015年全省因PM2.5污染的居民早逝和罹患相关疾病住院的人数,并利用国家和河北省卫生统计数据,估算出人均人力资源价值和人均住院成本,计算出总经济损失.结果表明,河北省各市的PM2.5年均浓度呈下降趋势,因此,继续坚持有效的大气污染控制和应急健康防护措施,仍然是今后环保工作的重中之重. 相似文献
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区域地下水环境的保护是气田开发过程中环境保护工作的重点之一。通过现场调查和统计分析得知,外部污染源是影响当地地下水环境的主要因素,农田径流污染源是外部的主要污染源,以CODCr计其排放量分别约占外部污染源排放总量的67%,而钻井液漏失、天然气窜层、钻井废水排放等钻井作业是内部的主要污染源,其CODCr排放量约占内部污染源CODCr排放总量的62%,因而钻井作业的污染防治应是项目内部地下水污染防治工作的重点。根据地下水环境质量现状分析及变化趋势分析可知由于气田的开发建设,气田区地下水水质已受到一定程度的影响,特征污染物表现为CODCr、氨氮、氯化物、硝酸盐氮。为保护气田区地下水环境,分施工期和运营期两阶段设计了地下水环境保护方案,采取源头控制的清洁生产,至末端控制的污染治理并提出了突发污染事故应急预案,为气田的可持续开发提供指导。 相似文献
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聚硅铝絮凝剂中酸根离子的影响 总被引:10,自引:0,他引:10
硫硅聚铝,氯硅聚铝中存在着聚硅铝离子,它具有较强的絮凝性,然而Cl-、SO42-、HSO4-对聚硅铝离子有着不同的稳定性。加拿大铝土公司生产的硫硅聚铝是一种流动性很好的浆状物,保存一年仍具有较好的絮凝性,这种体系除了存在聚硅铝离子之外,还存在SO42-、HSO4-离子。国内高宝玉等人对这种体系进行过红外测试、电镜摄像分析,但对酸根离子的作用机制和体系的稳定性,没有作出判定。笔者合成了稳定性较好的硫硅聚铝和氯硅聚铝,进行了紫外光谱分析,表明SO42-、HSO4-和Cl-对聚硅铝离子的配位影响不同,从而荷移跃迁产生差异,这种结构上的变化决定了不同体系中聚硅铝离子的交联性和网状性,从而具有不同的稳定性。 相似文献
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硝酸盐异化还原成铵(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)过程,是将易损失的NO3--N转化为NH4+-N,而被植物或微生物重新吸收利用,从而有助于湿地沉积物的氮保留.本研究选取石臼漾人工湿地冬、夏两季沟壕中心、边缘表层沉积物,采用高通量测序等分析方法,研究了DNRA细菌群落结构特征.研究结果表明:在空间尺度上,沟壕中心DNRA细菌丰度高于沟壕边缘,分别为(2.26±1.19)×109和(1.22±1.46)×109 copies·g-1.在时间尺度上,冬夏两季样品中DNRA细菌丰度具有显著性差异(p<0.05).多样性分析表明,沟壕中心沉积物的DNRA群落丰富度高于沟壕边缘.所有样品中占比最高的DNRA属为Caldilinea(69.75%±3.64%)、Anaeromyxobacter(66.41%±1.19%).Caldilinea属在夏季样品的占比(39.78%±5.15%)高于冬季样品(29.98%±0.57%),而Anaeromyxobacter属在沟壕中心的占比(35.14%±0.83%)高于沟壕边缘(31.28%±0.76%),且小沟(34.33%±1.40%)高于大沟(32.08%±1.33%).主坐标分析(PcoA)结果表明,DNRA细菌群落结构具有明显的时间异质性.DNRA细菌丰度与有机质(TOM)、碳氮比(C/N)和含水率(MC)显著相关.本研究揭示了人工湿地沉积物中DNRA细菌的丰度、群落组成、多样性及其与环境因子的关系. 相似文献
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采用“含有配制油基钻井液用主乳和油相的Winsor I微乳液+臭氧氧化”联合工艺对油基岩屑进行处理,Winsor I微乳液处理油基岩屑后的所得基础油和部分主乳进入平衡油相,可以用来配制油基钻井液,臭氧氧化对岩屑进行深度处理,进一步降低岩屑表面含油量。论文以处理后岩屑含油量为指标,系统优化了微乳液组成、微乳液清洗油基岩屑工艺和臭氧氧化工艺。实验结果建议微乳液组成为“脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸钠+配制油基钻井液用主乳(2:1)”混合乳化剂浓度为6wt%,正戊醇浓度5 wt%,柴油浓度36 wt%,其他为盐水。推荐微乳液清洗条件为固液比1:5,室温下搅拌清洗60 min。此条件下岩屑含油量可以降低至1.41 wt%,微乳液重复使用4次后,岩屑含油量仍可以保持在2.0 wt%以下。臭氧氧化深度处理时,建议工艺条件为臭氧氧化时间40 min,清水pH=7,固液比1:5,臭氧流量5 mg/min,处理后岩屑含油量可降低至0.36wt%。 相似文献
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为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m3/h,均方根误差为10.6 m3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。 相似文献