基于全过程治理的环境规制减排机制研究——来自长江经济带数据的实证检验

基于2007~2017年长江经济带11个省市的面板数据,利用中介效应模型探究全过程治理视域下政府主导型和市场激励型2类环境规制的减排机制.研究发现,政府主导型环境规制和市场激励型环境规制对SO₂排放均具有显著的抑制作用,其影响系数分别为-0.154和-0.209.其中政府主导型环境规制在源头防控、过程控制和末端治理的全过程都起到显著的减排效应,而市场激励型环境规制只通过末端治理实现减排.因此,尽管市场激励型环境规制具有低成本、高效率的优点,但考虑到源头防控和过程控制在生态环境保护中发挥的根本性作用,对于经济结构和经济发展方式较为落后的地区和行业,仍要重视以政府为主导的环境规制,通过因地制宜、合理科学地运用环境规制工具以实现高效的全过程污染治理.     

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

德州市夏季臭氧敏感性特征及减排方案

近年来德州市臭氧污染频发,2018年夏季（6~8月）,德州市发生了严重臭氧污染事件,臭氧日最大8 h浓度值超标天数达60 d,超标率65%,3个月平均值为176 μg ·m^-3,最高达262 μg ·m^-3.本研究利用WRF-CAMx耦合的HDDM模块,分析期间德州臭氧敏感性特征及减排方案.结果表明,在空间上,德州市中心城区为VOCs控制区,而郊区为NO_x与VOCs协同控制区.在时间上,VOCs敏感值每日为正值,但dO₃_V₅₀在6月（城区18.7 μg ·m^-3,郊区19.7 μg ·m^-3）和8月（城区15.3 μg ·m^-3,郊区16.4 μg ·m^-3）高于7月（城区13.0 μg ·m^-3,郊区11.8 μg ·m^-3）,NO_x敏感值城区呈正负交错,郊区大部分为正值,并与VOCs敏感值接近.对于城区减排方案应考虑以仅VOCs削减为优先,而郊区由于NO_x和VOCs对臭氧减排效果相当,建议以NO_x：VOCs=1：1为优.     

利用ETP模型预测CCS技术对全球能源市场的影响

利用ETP模型对比了BASE和GLO两种能源方案,分析了碳捕获与封存(CCS)技术对煤炭市场、天然气市场、石油市场和可再生能源市场的影响。结果表明:CCS技术可以有效减少CO_2排放量,降低环境政策成本,并对能源优化、环境保护和清洁能源的使用产生积极作用; CCS技术对煤炭市场的影响最为显著,对石油、天然气及可再生能源市场的影响依次减弱;对于煤炭市场,在不同的罚款政策背景下,2025年之前的使用量无明显变化,但CCS技术的应用将大幅提升煤炭清洁高效的使用量,煤炭使用量在GLO100和Base情景下约分别增加150 EJ/Yr和400 EJ/Yr;在不同罚款政策背景下,CCS技术对石油、天然气及可再生能源市场均有积极的影响,可使能源使用率增加1%～45%。     

增压站低频噪声识别与控制

目的解决天然气增压站低频噪声严重的问题,识别低频噪声源,并对低频噪声加以控制。方法结合压缩机组的实际工作情况及结构,首先利用频谱及1/3倍频程分析增压站机组的振动和噪声特性,初步确定压缩站机组低频噪声与机组振动的关系,进一步利用相干函数分析法分析振动与低频噪声的相干关系,判定低频噪声并不是由振动主要引起的。结果机组的主要噪声源为冷却器和压缩缸的进排气管,低频噪声污染主要是由于机组周期性吸排气时,管道和机组壁投射出的空气动力性噪声所造成的,而机组振源的剧烈振动不是产生低频噪声污染的主要原因。进排气管可产生高达80 d B(A)的全频带噪声,其中包含声压级可高达100 dB的次声,尤其以频率11 Hz和17 Hz为主,并且传播距离远,通透力强,对人员和环境危害大。结论首先依据进排气管为主要噪声源,其次结合压缩站实际情况,从压缩器机组整体的降噪设计及厂房治理的降噪设计两部分考虑提出相应的改进措施,从而为机组的降噪提供有效的方法。     

含弹内埋弹舱缩尺模型气动噪声特性研究

目的对含弹的内埋弹舱模型进行噪声仿真和试验研究。方法计算采用"CFD+CAA"的混合方法,采用DDES计算流场,基于M?hring声学类比方法得到测量点的噪声信息。采用该方法与空腔M219标准试验结果进行对比。内埋弹舱吹风试验在全消声室中进行,并采用传声器阵列识别主要噪声源。结果计算与试验得到的不同来流条件下,不同测量点的噪声频谱曲线基本一致。弹舱内最大声压级出现在中间弹翼附近的侧壁上,与声源识别的主要噪声源的位置一致。结论该研究可为内埋弹舱的设计提供参考和技术支持。