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102.
基于主成分分析和后果评价模型,提出了一种液体管道泄漏后果综合评价方法。将液体管道泄漏后果划分为火灾、爆炸和中毒3大类14个基本指标,建立后果评价指标体系。在VCE等后果模拟计算的基础上得到初始数据,运用SPSS软件处理相关数据,使用主成分分析法得到各指标相互独立的综合评价模型。选择天津港某码头进行实例分析,运用该方法对该港口储运的15类有代表性液体危险化学品进行综合评价,得到了各化学品的综合评价值以及按照其发生泄漏后危险性大小的排序。结果表明,该方法适用于评价港口码头等储运多种液体危险化学品的行业。 相似文献
103.
为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM2.5与臭氧(O3)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM2.5、O3-8 h (O3日最大8 h滑动平均值)和NO2浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O3污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM2.5超标情况逐年改善. ②O3超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O3超标天数占PM2.5和O3超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O3逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O3-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O3-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O3-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O3-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM2.5污染转为PM2.5与O3复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM2.5与O3-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO2与O3-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O3-8 h浓度受前体物NO2影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO2、PM2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO2排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径. 相似文献
104.
105.
106.
以L-半胱氨酸(L-Cys)为稳定剂水相直接合成了高荧光性能的Mn∶ZnS量子点(Quantum dots,QDs),以Mn∶ZnS QDs作为能量供体,孔雀石绿(Malachite green,MG)作为能量受体,通过它们间的静电作用,建立了荧光共振能量转移(Fluorescence resonance energy transfer,FRET)体系,从而实现了对孔雀石绿的定量检测,孔雀石绿在5.0×10-8—1.0×10-6mol·L-1浓度范围内与Mn∶ZnS QDs量子点荧光强度的对数值呈良好线性,检测限为1.0×10-8mol·L-1,经过干扰实验及添加回收率实验证实,该方法具有良好的选择性,满足实际样品水体中孔雀石绿的检测分析. 相似文献
107.
108.
开展对典型可燃物燃烧烟尘的物化特性差异性研究,是全面了解烟尘信息的基础.基于可控条件下的燃烧试验,对典型可燃物燃烧烟尘物理特性和化学组分进行了分析.通过对比分析汽油燃烧烟尘、聚苯乙烯燃烧烟尘、ABS燃烧烟尘及柴油烟尘和正庚烷烟尘的透射电镜图片,对透射电镜图的紧凑性、复杂性及灰度值进行了深入分析,探讨了燃烧烟尘的物理差异性.利用固相微萃取-气质联用技术(SPME-GC-MS),对汽油燃烧烟尘、聚苯乙烯燃烧烟尘、ABS燃烧烟尘化学组分进行了分析和对比.通过燃烧烟尘的特征物质组分的分析,得到3种燃烧烟尘在特征物质的分布和出峰时间等方面的差异性.这些差异性可作为对烟尘来源及燃烧条件等因素判别的依据. 相似文献
109.
建立了电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)的八级杆碰撞/反应池(ORS)技术测定地质样品中Pt,Pd,Rh的方法.结果显示,王水溶样、微波消解,可以有效地提高Pt、Pd、Rh的溶出率.ORS技术的使用,有效地消除了多原子离子对待测元素的干扰,特别是对Pd的干扰,使Pt、Pd、Rh的测定结果准确.Pt,Pd、Rh的检出限分别为0.47ng·g-1,0.44ng·g-1,0.065n·g-1,精密度为1.11%-2.57%.此方法为复杂基体样品中贵金属元素的快速、准确分析提供了一种新的途径. 相似文献
110.
为深入了解保定市空气质量状况,揭示保定市空气污染变化趋势、多尺度变化特征和突变特性,综合利用Morlet小波分析和Mann-Kendall非参数检验方法,对保定市2013~2019年秋冬季PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3-8h 6种常规大气污染物年均浓度和秋冬季污染特征逐日数据进行分析.结果表明:除O3-8h外保定市其它各污染物年均浓度逐年下降,全年重度污染天数占全年天数的比例从31%下降到6.6%,整体呈好转趋势,但2013~2019年秋冬季重度污染天数占全年重度污染天数的81%~97%,秋冬季污染依然需要重视;小波分析结果显示,保定市秋冬季各污染物浓度存在显著的周期性变化,周期震荡主要在20d准双周、50~90d左右的季节内震荡和90~110d的季节震荡3个时间尺度范围,污染物浓度存在的低频震荡与大气中存在的低频震荡密切相关;历年各污染物污染最严重的月份多集中在12月、1月和2月,主要与污染源排放强度和相对静稳的大气条件有关;各污染物污染序列突变点多集中于10月和3月;2019~2020年秋冬季NO2呈极显著的下降趋势,且突变点较往年提前1个月,这与疫情期间车辆排放大幅降低有直接关系;SO2和CO在2013~2014年和2015~2016年秋冬季的突变点时间相近,这可能与冬季居民取暖散煤的不完全燃烧有关,2015年后保定实施了煤改气、煤改电,劣质散煤专项治理等措施后,2种污染物突变点时间存在差异,说明清洁取暖措施对降低SO2浓度,改善空气质量的效果明显. 相似文献