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241.
由于生产与消费严重错位且突发事件频发,煤炭供应长期呈紧张局面,为此国家开始构建煤炭应急储备体系,而储备中心的选址又是其关键所在.介于突发事件破坏力巨大,储备中心存在失效的可能,因此为每个需求点按照不同的优先级别分配了多个储备中心,并假设最多有l个储备中心同时失效.然后,引入时间满意度函数,以系统总体满意度的期望值最大为目标,构建了考虑失效的煤炭应急储备中心选址模型.最后,应用该模型确定了国家煤炭应急储备中心的选址方案,即在秦皇岛、郑州、舟山、福州、广州、武汉、九江、芜湖、贵阳和重庆建立储备中心.  相似文献   
242.
Environmental Science and Pollution Research - Exposure to airborne urban particles is a contributing factor for the development of multiple types of respiratory diseases; its pathological role as...  相似文献   
243.
微生物燃料电池(MFC)芯片因具有体积小、运行条件温和、产电稳定等优点而有可能成为一种新型的野外水环境监测系统中传感器供能方式.但目前采用纯菌种及贵重金属阳极构建的MFC芯片,不仅成本较高且纯菌种在复杂环境条件下不易存活和保持稳定.因此,本文通过采用混合菌群接种,以活性炭为阳极,构建了阳极体积为50μL的MFC芯片,发现其稳定运行最大输出电流为3.5μA,平均运行周期为8.0 h,最大输出功率约为160 nW,最大功率密度为10.2 mW·m-2.EIS分析结果表明,MFC芯片的总内阻约为35.6 kΩ,其中,阴阳极内阻占主要部分.本研究制备的MFC芯片产电性能达到了同类采用纯菌株及Au作阳极的MFC芯片的性能,表明采用低成本材料为阳极,接种混合菌液的MFC芯片是完全可行的.  相似文献   
244.
底隙十字挡板对四边形流化床流体力学性能优化数值模拟   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过置入内构件实现流化床底隙区多相流矢量由混沌到归一的转化可获得床体内流体流化性能的改善.基于此,以底隙区置入十字挡板的四边形流化床为研究对象,使用Fluent软件进行三维可视化模拟,利用Eulerian-Eulerian双流体模型模拟其在厌氧、水解及好氧条件下优化反应器流体力学性能的能力,考察置入挡板前后流化床内流场、液相运动速率、气体相含率及湍流耗散率的反馈变化,分析其对流体运动的影响,并提出工程优化设计的方向.结果表明:底隙区置入十字挡板后,四边形流化床内液体循环速度最大提升15.7%,在上升区截面上的分布更加均匀,液速峰值下降,有利于维持活性污泥的团聚作用,对提高流化床污泥负荷有利;整体气含率下降3.5%~6.9%,应用时可加入漏斗型内构件予以改进;在水解与好氧生物的模拟过程中,底隙区十字挡板的置入更能优化水力条件,湍流动能耗散率最大降低31.9%,对降低系统能耗提供了有利证据.研究证明,反应器内构件的设置通过流体力学性能的数值模拟可以成为一种优化开发的捷径技术.  相似文献   
245.
北运河粪源微生物分布特征及健康风险评价   总被引:3,自引:3,他引:0  
河流微生物污染研究对流域水环境保护和公共卫生管理至关重要.本研究以海河流域北运河水系典型河流断面为研究对象,系统评估了北运河水系微生物污染特征及其健康风险.结果表明,北运河水系丰水期的粪源微生物污染严重,大部分断面菌群量超过105MPN·L~(-1),平水期和枯水期粪源微生物菌群量约为103~105MPN·L~(-1),变化不显著;流域内的农业河段粪源微生物最为严重,呈劣五类水体概率超60%,城市河段降雨前后粪源微生物含量变化更明显,部分河流断面的粪源微生物菌群量从103MPN·L~(-1)增长为106MPN·L~(-1); 2017年丰水期,北运河水系粪大肠菌群的单次暴露风险主要在0. 015~0. 035之间,莲花河、马草河、清河下、温榆河下为人体健康风险的关键敏感断面,需重点关注.  相似文献   
246.
研究了2种提高膨润土絮凝去除铜绿微囊藻效果的方法--在膨润土中引入聚合氯化铝(PAC)及利用壳聚糖将膨润土进行改性处理.实验结果表明,这2种方法均在投加量较低时就能产生明显的去除效果,而相同用量的膨润土则几乎没有去处能力.当膨润土投加量为40 mg/L,PAC投加量为10 mg/L时,两者复合除藻效果最好,藻悬液的浊度...  相似文献   
247.
全氟化合物在天津大黄堡湿地多介质分布研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
对天津市大黄堡湿地自然保护区内的水、底泥及生物样品的不同组织中的全氟化合物(PFCs)的污染水平进行了研究,分析了PFCs在水-底泥的分配系数,生物积累因子以及生物体内不同组织间的分配系数.水相中的PFCs以伞氟辛烷羧酸(PFOA)为主,浓度范嗣为24.8-48.2 ng·L-1,其次为伞氟辛烷磺酸(PFOS),浓度范...  相似文献   
248.
了解北京市城区和郊区大气细颗粒物中的四种水溶性阴离子F-、Cl-、SO42-、NO3-的浓度水平,并分析影响其水平高低的因素。使用聚四氟乙烯滤膜分别采集北京市城区和郊区大气中的PM2.5,用纯水提取后采用离子色谱法测定水溶性阴离子质量浓度。采样期间北京市大气PM2.5、F-、Cl-、SO42-和NO3-质量浓度几何均数分别为55.36、0.02、0.46、6.72和1.09μg·m-3,四种水溶性阴离子质量浓度总和占PM2.5质量浓度的19.14%;同一季节(春季)郊区监测点大气PM2.5、SO42-和NO3-质量浓度显著高于城区监测点;城区大气PM2.5与四种水溶性阴离子质量浓度秋季高于春季,但差异无统计学意义;大气PM2.5与Cl-、SO42-和NO3-质量浓度均高度相关。Cl-、SO42-、NO3-是北京市大气PM2.5的重要组成成分。  相似文献   
249.
Mapping urban forest tree species using IKONOS imagery: preliminary results   总被引:1,自引:0,他引:1  
A stepwise masking system with high-resolution IKONOS imagery was developed to identify and map urban forest tree species/groups in the City of Tampa, Florida, USA. The eight species/groups consist of sand live oak (Quercus geminata), laurel oak (Quercus laurifolia), live oak (Quercus virginiana), magnolia (Magnolia grandiflora), pine (species group), palm (species group), camphor (Cinnamomum camphora), and red maple (Acer rubrum). The system was implemented with soil-adjusted vegetation index (SAVI) threshold, textural information after running a low-pass filter, and brightness threshold of NIR band to separate tree canopies from non-vegetated areas from other vegetation types (e.g., grass/lawn) and to separate the tree canopies into sunlit and shadow areas. A maximum likelihood classifier was used to identify and map forest type and species. After IKONOS imagery was preprocessed, a total of nine spectral features were generated, including four spectral bands, three hue?Cintensity?Csaturation indices, one SAVI, and one texture image. The identified and mapped results were examined with independent ground survey data. The experimental results indicate that when classifying all the eight tree species/ groups with the high-resolution IKONOS image data, the identifying accuracy was very low and could not satisfy a practical application level, and when merging the eight species/groups into four major species/groups, the average accuracy is still low (average accuracy = 73%, overall accuracy = 86%, and ???=?0.76 with sunlit test samples). Such a low accuracy of identifying and mapping the urban tree species/groups is attributable to low spatial resolution IKONOS image data relative to tree crown size, to complex and variable background spectrum impact on crown spectra, and to shadow/shaded impact. The preliminary results imply that to improve the tree species identification accuracy and achieve a practical application level in urban area, multi-temporal (multi-seasonal) or hyperspectral data image data should be considered for use in the future.  相似文献   
250.
Environmental Science and Pollution Research - Due to rapid urbanization, industrialization, agricultural development, and mining activities, soil heavy metal pollution has become a severe issue in...  相似文献   
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