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441.
气相色谱质谱联用技术在海面溢油事故鉴别中的应用——案例分析 总被引:5,自引:2,他引:3
通过对中国近海海域一个具体海面溢油事例的研究,提出了通过气相色谱及气质联用技术进行海面溢油鉴别的方法。采用GC-FID对油样中的正构烷烃的主要组分进行定性分析,利用GC-MS对油中难降解的生物标记化合物:霍烷及其他五环三萜类化合物、规则甾烷及重排甾烷类化合物、三芳甾类化合物、多环芳烃进行分析,计算相应的比值并采用“t-分布”方法进行溢油样品和可疑溢油源样的相关分析。结果如下:(1)从GC-FID色谱图可以看出,YY2679与KY0631、KY0632的色谱图极其相似,与其余四个可疑油源的色谱图差异较大。六个可疑油源的R值在0.04~1.95之间,只有KY0631和KY0632的R值小于0.1,KY0633~KY0636与YY2679的差异不是由风化引起的,可以排除,由此可以推断出YY2679溢油样品可能来源于KY0631或KY0632两个可疑溢油源。(2)采用21个生物标志物指标进行相关性判别,KY0631可疑溢油源在比值点的区间范围为95%和98%时,有多个点x或y误差棒均未跨过直线y=x。KY0632可疑溢油源在比值点的区间范围为95%时,各点的x或y误差棒均跨过直线y=x,由此推断YY2679溢油样品和可疑油源KY0632是同一油源。 相似文献
442.
基于环境空气中VOCs在线监测数据精准识别化工园区VOCs排放源 总被引:2,自引:2,他引:0
为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源, 2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明, 5个监测点平均VOCs体积分数为56.40×10-9,除一个点其余点均以烷烃含量最高,主要是乙烷、丙烷、乙烯、甲苯、异丁烷、正丁烷和乙炔;园区环境空气中VOCs来自丁烷泄漏、工艺过程中排放、储罐排放、乙烯合成和城区传输这5个来源;基于气象传输路径分析和企业排放信息,识别出园区有7家化工企业以及园区外运河装卸区是观测期间VOCs的主要排放源.本研究以在线监测数据为基础,联合受体模型、气象条件及企业排放信息,实现了化工园区内VOCs污染来源的精准化定位,为园区内企业排放的监督和管理提供依据. 相似文献
443.
为评估正渗透膜技术在垃圾渗滤液膜浓缩液减量化处理的可行性,采用了以正渗透膜为核心的设备用于某填埋场垃圾渗滤液膜滤浓缩液的减量化,通过收集该系统在实际工程应用中的运行数据,分析该技术在实际工程应用中运行的稳定性、膜堵塞情况、膜通量、运行成本,归纳总结该技术的优缺点,并指出了推广该技术亟需解决的技术难点。结果显示该技术在工程应用中可行,相比于其他膜技术,正渗透膜更不易堵塞,但正渗透膜通量低,为1.125L/(m2/h),除人工外的运行成本为67.92元/吨产水,该技术的主要优点是不易发生膜堵塞,无需使用高压泵给污水提供巨大驱动压力,能够浓缩高盐浓缩液,缺点是系统占地面积太大,且汲取液中溶质与水的分离能耗较高。该技术亟需解决的难点在于提高正渗透膜通量以及降低汲取液中溶质与水分离的能耗。 相似文献
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445.
为有效预防古建筑修缮阶段施工安全事故,提出了基于正态云模型(Normal Cloud Model, NCM)与模糊Petri网(Fuzzy Petri Net, FPN)的施工安全综合评价方法。首先,分析古建筑修缮阶段施工特点及风险特性,建立多因素耦合作用下的三脚架事故致因模型(Tripod-Delta),构建指标体系。然后,将指标体系转换为施工安全多因素耦合FPN网络结构,采用NCM确定FPN指标初始状态,通过逆向搜索策略约简FPN冗余指标节点,并运用模糊推理算法与障碍因子诊断模型得出评价结果。结果表明,实例评价结果与现场情况基本一致,协同管理与材料设备是影响古建筑修缮阶段施工安全的关键因素。所提方法能充分表达古建筑修缮阶段施工安全风险的耦合特性,并确定安全管理的关键因素,评价结果客观准确。 相似文献
446.
447.
吴超 《中国安全科学学报》2023,(3):1-10
为了把各类灾难研究的理论成果统一起来,采用逆向思维范式,基于逻辑学、系统学及科学学科学的研究方法,针对各种灾难都具有负面性与系统性的普遍事实,提出创建负系统学并将其作为统一各类灾难理论的一门综合学科;给出负系统和负系统学的定义及内涵,建立负系统学的概念模型和概念体系及其定义,阐述负系统学的主要研究内容与研究方法,展望负系统学的分支及其创立的意义。研究结果表明:负系统学可以成为大安全和宏安全的基础学科;负系统学可以增进各类灾难理论取长补短、相互借鉴和共同发展;对于灾难研究,负系统学比系统学更具针对性;在研究实践上,负系统学比安全系统学更加容易结合实际。 相似文献