南开学子设计自动断电插座 防止充电宝变充电爆

充电宝长时间充电容易爆炸?这可怎么办!近日,南开大学电子信息与光学工程学院大三学生储易设计出一款"可自动断电插座",用以确保"充电宝"安全充电。"近年来,充电宝充电不当而引发的爆炸事件频发,这主要是由于长时间充电致使充电宝电池短路而造成的后果。"储易说,普通插座不具备自动断电功能,因而长时间充电会使充电宝的电池内部产生高温,诱发电池短路,形成安全隐患。     

建筑装饰严防电气设备引发火灾

近年来,我国因电气设备引发的各类火灾比例显著增加。据有关部门统计,2014年电气设备火灾占全国火灾总数的比例超过40%,比10年前上升10倍。2015年1月2日,哈尔滨市道外区太古街727号——南头日杂物品仓库发生火灾,造成5名消防员遇难,14人受伤。这场惨烈的大火也再一次引起了人们的反思。电气设备火灾日益增多的原因10.电线陈旧老化。不少地区30年以前建成的住宅楼大部分使用     

闸控强感潮河网综合生态治理的数值研究:以崇明岛陈家镇河网为例

文章利用Mike11软件对地处长江口、受强高潮的崇明岛陈家镇相关河网的断头浜疏通、排污引清以及四号河的污染水体原位修复等改善生态环境的综合治理工程措施进行了计算分析。结果表明,工程实施后,在合理的闸门调度下,排污引清5 d后,四号河水质即明显改善,COD降低33%,氨氮降低42%,TP降低21%;四号河的原位生态修复工程可以加快水体的自净。河网综合治理方案的实施可有效改善水质。     

安徽省农村大中型生物燃气工程现状及策略

概述了国内外开展生物燃气工程的背景,对安徽省大中型沼气工程运行模式、生产工艺、产品利用情况、运营与管理等方面进行了研究,总结了当前存在的主要问题,提出了对策。     

解读输变电工程环境影响报告中的环境监理关注要点

近年来,全国电网建设快速发展,对于输变电工程的环境监理工作也日益得到重视。输变电工程环境影响报告提供了环境监理的环境保护第一手资料,从中可以掌握工程环境现状和产生的环境影响后果等,应重点关注环境敏感区域及环境保护目标、环境现状调查与分析、施工期环境影响及预测、环境保护措施、环境管理和监测计划、环境影响评价结论和建议等6个方面。     

某铸造厂房夏季室内热环境测试分析及评价

高温是工业厂房常见的职业危害因素,为了掌握工业厂房夏季室内热环境特征,对某铸造厂房不同工作地点的空气温度、相对湿度、风速及湿球黑球温度（WBGT）进行了现场测试,对比分析了室外环境参数与工作地点环境参数的变化规律,结合高温职业卫生限值规定对室内高温环境进行了评价,并建立了室内空气温度与WBGT的关系式。结果表明：室内空气温度高于室外空气温度,而室内相对湿度小于室外相对湿度;不同工作地点的WBGT平均值在27.13～33.74℃,部分工作地点全天WBGT都超出了高温作业职业接触限值的规定;室内空气温度升高1℃,WBGT将升高0.68℃。研究结果可为工业厂房室内高温环境设计及评价提供参考。     

环境友好型复合抑烟沥青的制备及性能分析

为了降低沥青烟雾对环境的污染,通过在沥青中添加外加剂,开发出一种环境友好型复合抑烟沥青,并对其性能、作用机理、经济及环境效益进行分析。首先,通过热重实验,分析Sasobit和氢氧化铝(ATH)在单掺及复配时的抑烟效果,结合基本物理性能测试优选出外加剂的最佳比例,并对该比例外加剂下的沥青进行了性能分析。然后,通过红外光谱和热重实验,分别研究沥青及外加剂的官能团变化及外加剂的抑烟规律,从而进一步分析复合抑烟沥青的作用机理,并对其经济及环境效益进行评价。结果表明:外加剂最佳的复配比例为3%Sasobit和20%ATH,沥青烟雾产生率降低约10.93%,并且沥青的布氏旋转黏度有所提高,高温抗车辙能力提高2倍左右,但低温性能也有所下降。Sasobit和ATH对沥青的改性机制分别以化学和物理改性为主。与单掺Sasobit和ATH相比,复合改性沥青的成本分别降低约53%和9%,同时复合抑烟沥青具有良好的环境效益。     

光谱表征评价2种不同预处理工程对DOM去除特征

为探究不同类型微污染水源预处理工程对水中溶解性有机物的去除特征,采用光谱表征结合多元统计方法,对盐龙湖预处理工程和通榆河预处理工程夏季各处理单元进出水水质进行研究。结果表明:夏季蟒蛇河及通榆河原水DO含量低于Ⅲ类水标准,蟒蛇河原水中a(254)较高,而通榆河原水中COD_Mn、BOD₅较高。盐龙湖预处理工程与通榆河预处理工程对COD_Mn、BOD₅、a(254)的去除率分别为4.19%、37.50%、1.55%和10.31%、23.49%、24.88%;从分子结构来看,盐龙湖预处理工程的预处理单元与通榆河预处理工程的高密度沉淀单元对DOM的改变最为明显,使DOM的浓度下降、分子量变小、苯环C的聚合程度增加。差异性分析表明:S_R与E₄₆₅/E₆₆₅、A₂/A₁、A₃/A₁呈显著正相关,a(355)与E₂₅₀/E₃₆₅呈显著负相关。该研究结果可为微污染水源预处理工程的优化运行及保障城市饮用水安全提供数据参考。     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。