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11.
高铁客运站突发事件下人员疏散具有不确定性、复杂性等特点,为研究疏散设施如何优化才能满足人员疏散要求,本文基于某高铁站客流路线图绘制高铁站人流疏散模型,利用Anylogic仿真软件进行疏散时间与疏散人数、楼梯宽度、闸机数量关系的模拟研究,并且对疏散出口区域的人流密度和人流量进行统计分析.结果表明:随着楼梯宽度的增加,总疏散时间会逐渐减小,但当楼梯宽度增加到一定程度时,总疏散时间反而会增大然后趋于稳定;随着闸机台数的增加,总疏散时间刚开始减小,后逐渐趋于稳定;分散设置疏散出口,适当控制闸机与闸机之间的距离,可避免闸机出口处人流密度过高.最后根据模拟结果,给出不同状态下人员疏散设施优化的合理建议,疏散设施的优化在一定程度上可以避免出现人员拥挤踩踏的群死群伤事故. 相似文献
12.
13.
Au/γ-Al2O3催化剂的制备及其对气相三苯系污染物的催化消除 总被引:1,自引:0,他引:1
采用沉积一沉淀法制备了负载型Au/γ-Al2O3,催化剂,对模拟污染气体的三苯系(苯,甲苯,二甲苯)蒸气进行催化消除反应,探讨了金含量、活化条件对催化剂活性的影响.结果表明,负载型Au/γ-Al2O3催化剂用量为0.50g、反应气流速为20 mL·min-1时,295℃下可完全催化消除浓度为7.57 g·m-3的苯;在252℃下可完全催化消除浓度为7.49 g·m-3的甲苯;在235 ℃下能完全催化消除浓度为3.07 g·m-3的二甲苯.苯、甲苯和二甲苯最后都完全矿化为CO2和H2O,没有生成新的有机物.对催化反应进行了动力学研究,上述催化反应都是准一级反应.测定得到苯、甲苯和二甲苯催化反应的总包反应表观活化能分别为118.47 kj·mol-1、101.43 kJ·mol-1和85.18 kJ·mol-1. 相似文献
14.
徐云飞 《中国环境管理干部学院学报》2011,21(4):15-17,25
针对规划环评的特点,通过秦皇岛经济技术开发区规划环评案例分析,就如何保证规划环境影响评价中公众参与有效性进行了探讨,提出了只有做到广泛的公众代表性、有效的公众参与形式、科学的问卷设计、合理的反馈意见处理,才能发挥公众参与在规划环境影响评价工作中的作用。 相似文献
15.
针对日益突出的水体重金属污染问题,采用液相还原法制备海泡石负载纳米零价铁(S-nZVI),并研究其对Cu(II)、Zn(II)的去除效果.同时,利用比表面积与孔径分析(BET)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)对制备出的材料进行表征,研究pH、S-nZVI投加量、重金属离子溶液初始浓度对去除率的影响,拟合S-nZVI材料去除Cu(II)、Zn(II)的动力学模型和吸附等温模型,并对反应后的S-nZVI进行回收及再生.结果表明,液相还原法可以成功制备出S-nZVI,且颗粒分布均匀.在60 min左右,S-nZVI对Cu(II)、Zn(II)的去除达到平衡.Cu(II)、Zn(II)的去除率随着pH值的升高而升高.当Cu(II)、Zn(II)溶液初始浓度为20 mg·L~(-1)时,最佳S-nZVI投加量分别为0.030、0.050 g,此时去除率分别为98.98%、98.97%.当Cu(II)浓度为90 mg·L~(-1)时,S-nZVI材料对Cu(II)的去除量最大,为127.57 mg·g~(-1);对Zn(II)来说,当浓度为110 mg·L~(-1)时去除量最大,为109.13 mg·g~(-1).去除过程符合准二级动力学模型和Langmuir吸附等温模型.S-nZVI可通过外加磁场进行回收,5次再生处理后其对Cu(II)、Zn(II)的去除率仍维持在96.84%、80.25%.实验结果显示,S-nZVI在废水除Cu(II)、Zn(II)领域具有很好的应用前景. 相似文献
16.
分段厌氧—A/O系统处理高浓度禽粪水 总被引:2,自引:0,他引:2
用两段厌氧发酵,降低了造价。用厌氧生物膜法,增加厌氧菌接触反应面,提高了处理效果和沼气产气率。用A/O系统技术处理氪氮,处理效果显著。为禽粪水处理,提供了高效、简便和可靠的处理技术。 相似文献
17.
18.
Mitch Serpas Yunfei Chu Juergen Hahn 《Journal of Loss Prevention in the Process Industries》2013,26(3):443-452
This paper develops a new approach for fault detection which involves soft sensors for process monitoring. Unlike existing approaches, which compare current measurements, or linear combinations thereof, to values of these measurements representing normal operations, the methodology presented here deals directly with the state estimates that need to be monitored. The advantage of such an approach is that the effect of abnormal process conditions on the state variables can be directly observed and that it is possible to include nonlinear relationships between measurements and states. At the same time, this type of approach has the drawback that the variances of the unmeasured states are not equal to the variances of the actual process variables due to the use of a soft sensor. However, for many popular soft sensor techniques, such as Kalman filters and related approaches, it is possible to compute variances of the predicted states that correspond to normal operating conditions. This paper presents a general framework for using soft sensors for process monitoring, i.e., soft sensor design and computation of the statistics that represent normal operating conditions, and illustrates this framework in three specific applications. It should be pointed out that the contribution of this work does not lie with the soft sensor design or the computation of the statistics itself as either part has individually already been addressed in the existing literature. However, the authors are not aware of any studies where both tasks are combined for process monitoring, which forms the contribution of this work. 相似文献
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20.