优化热脱附技术对十溴联苯醚污染土壤的适用性及修复效果

为了探索绿色、高效、环保的修复PBDEs污染土壤的技术,在热脱附技术基础上将木炭同时作为尾气吸附剂和燃烧热源,处理不同十溴联苯醚污染水平的PBDEs(多溴联苯醚)污染土壤,通过14种不同溴代PBDEs同系物分析十溴联苯醚的降解产物组分并计算其去除率. 结果表明:在热脱附技术处理后,十溴联苯醚初始污染水平分别为500、800和1 000 μg/kg,污染土壤中PBDEs的去除率分别为63%、81%、94%. 14种不同溴代PBDEs同系物在热脱附反应后的残留产物中均有检出,其中热脱附处理后的土壤中以三溴和四溴PBDEs产物占优势,而尾气中则以四溴和五溴PBDEs产物为主. 根据热脱附试验前后土壤中PBDEs的结构组成对比及分析可知,降解和脱溴反应在整个热脱附反应过程中发挥了重要作用. 另外,XAD树脂吸附柱中虽有少量的氯代和溴代二英类物质(PCDD/Fs和PBDD/Fs)被检出,但其毒性当量浓度均小于0.1 ng/m3,符合欧盟、日本及我国所规定的二英物质排放标准. 研究显示,在利用优化的热脱附技术修复十溴联苯醚污染土壤过程中,PBDEs的去除率与污染土壤中其污染水平相关,并且热脱附过程以降解及逐级脱溴反应为主.      

真空吸尘系统应用于散货码头的积尘清扫

描述了散货码头粉尘污染现状,分析比较了几种常用的积尘清扫方法。为了有效清扫散货码头的积尘,提出采用集中式真空吸尘系统。文章从系统形式、水力计算方法和工程实例等方面简单介绍了集中式真空吸尘系统。印尼Paiton燃煤电厂码头工程设计采用了集中式真空吸尘系统进行积尘清扫,工程建成投产一年多来,积尘清扫效果明显,有效地降低了粉尘污染。实例说明,真空吸尘是解决散货码头积尘清扫问题较为有效的方式。     

西宁盐碱地区高速公路植被恢复技术探讨

西宁至马场垣高速公路穿越的地区属于生态脆弱带。与其他生态脆弱区不同的是，其土壤中盐分的含量非常高，土壤碱性强，它不仅导致植物的生理干旱，还对植物细胞产生毒害作用，不良的植被恢复措施也加重其危害程度。为减轻盐碱的危害需要采取相应的措施如筛选适宜植物、农业灌溉、化学及其它措施，可以减轻危害恢复植被。     

典型生物滞留设施重金属累积分布特征与风险评价

采集了停车场、道路旁、居民区及产业园区4种不同用地类型的生物滞留设施的0～10 cm表层土壤,分析了8种重金属污染物（As、 Hg、 Cd、 Cr、 Pb、 Cu、 Ni和Zn）的累积含量,并对重金属累积的影响因素、污染水平、潜在生态风险和人体健康风险进行了分析和评估.结果表明,8种重金属污染物的累积含量存在较大的差异,ω（As）、ω（Hg）、ω（Cd）、ω（Cr）、ω（Pb）、ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Zn）的平均值分别为8.92、 0.25、 0.10、 31.56、 14.81、 21.27、 23.69和62.75 mg·kg^-1, As和Hg的含量平均值分别达到了土壤背景值的1.26和5.21倍;相关性分析表明,8种重金属含量均与土壤有机质含量呈现较强正相关,除Hg之外均与土壤pH值呈现正相关,除As外与磷含量呈现正相关.内梅罗综合指数以及潜在生态风险指数的分析结果表明,除Hg之外的其他7种重金属的污染水平及生态风险较低,受Hg污染的影响,生物滞留设施重金属综合污染水平以及生态风险较高,Hg对土壤环境存在一定的潜在威胁.4类设施重金属非致癌风险在可接受...     

低温水解酸化-A~2/O（PACT）-混凝沉淀处理印染废水

低温条件下对水解酸化-A2/O（PACT）-混凝沉淀组合工艺处理印染废水进行了中试研究。考察印染废水中COD和色度去除效果,结果表明：低温对工艺负面影响较大,未加粉末活性炭时好氧段COD和色度的去除率分别为42.6%和58.9%;投加粉末活性炭后,去除率分别达55.8%和65.4%,提高了13.2%和6.5%,显示出低...     

典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用评述

评述了典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用.首先,强调了在人因可靠性分析中使用认知模型的必要性; 然后,介绍了认知心理学、行为科学等学科所建立的几种典型认知模型,包括信息处理模型、决策过程的阶梯模型和通用认知模型,分别分析了它们的基本结构和功能,讨论了各自的优缺点; 随后,介绍了几种人因可靠性分析方法中所建立或使用的认知模型,包括HCR方法使用的SRK框架、ATHEANA方法使用的信息处理模型、CREAM方法建立的COCOM模型以及IDAC方法构建的IDA模型,分别分析了这些模型的特点; 最后,提出了建立认知模型所要遵循的基本原则,并展望了认知模型的未来发展方向.     

航天器内部充电评估软件的实现

在欧空局提供的FLUMIC模型的基础上,加入了地球同步轨道GOES卫星在2003--2009年大于2MeV的高能电子通量数据,验证改进了其在L=6．6Re处的理论公式;并利用FLUMIC模型在一般L值情形下的理论公式,设计编写了航天器内部充电评估软件。此软件能计算在一定的时间内,卫星在轨运行时可能遭受的粒子微分通量或积分通量值,以作为航天器高能辐射防护的设计依据。     

基于神经网络评估的密封点泄漏检测

介绍了运用神经网络评估方法对石化生产装置泄漏风险进行量化评估的主要程序：输入变量的选择、风险指标的确定及总风险评估指标的确定等。以某炼油厂柴油加氢精制装置的应用为例,说明该方法可以指导企业根据最终确定的风险等级制定泄漏检测计划,对高风险部位增加检测的频次,既能有效监控密封点的密封效果,又减少不必要的资源投入。     

Ultrafine particles near a major roadway in Raleigh,North Carolina: Downwind attenuation and correlation with traffic-related pollutants

Ultrafine particles (UFPs, diameter < 100 nm) and co-emitted pollutants from traffic are a potential health threat to nearby populations. During summertime in Raleigh, North Carolina, UFPs were simultaneously measured upwind and downwind of a major roadway using a spatial matrix of five portable industrial hygiene samplers (measuring total counts of 20–1000 nm particles). While the upper sampling range of the portable samplers extends past the defined “ultrafine” upper limit (100 nm), the 20–1000 nm number counts had high correlation (Pearson R = 0.7–0.9) with UFPs (10–70 nm) measured by a co-located research-grade analyzer and thus appear to be driven by the ultrafine range. Highest UFP concentrations were observed during weekday morning work commutes, with levels at 20 m downwind from the road nearly fivefold higher than at an upwind station. A strong downwind spatial gradient was observed, linearly approximated over the first 100 m as an 8% drop in UFP counts per 10 m distance. This result agreed well with UFP spatial gradients estimated from past studies (ranging 5–12% drop per 10 m). Linear regression of other vehicle-related air pollutants measured in near real-time (10-min averages) against UFPs yielded moderate to high correlation with benzene (R² = 0.76), toluene (R² = 0.49), carbon monoxide (R² = 0.74), nitric oxide (R² = 0.80), and black carbon (R² = 0.65). Overall, these results support the notion that near-road levels of UFPs are heavily influenced by traffic emissions and correlate with other vehicle-produced pollutants, including certain air toxics.