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采用智能便携式采样器,对钢铁企业生产工艺中的烧结、焦化、炼铁和炼钢4种单元生产工序外排的烟尘进行采样,同步在企业厂区及相邻2个周边村庄采集了3种不同粒径颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)),运用气相色谱-质谱(GCMS)联用技术分析了7种指示性PCBs和12种类二噁英类PCBs(记作DL-PCBs)质量浓度。分析结果发现:不同生产工序,PCBs的排放特征不同,焦化工序排放的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最高,分别为647. 85,1422. 62 ng/m~3,其次为烧结工序,Σ_7PCBs质量浓度最低的是炼铁工序,Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最低的是炼钢工序。检出的PCBs单体中,质量浓度最高的单体出现在不同的生产工序,烧结工序是PCB81,焦化工序是PCB123,炼铁工序是PCB167,炼钢工序是PCB52。钢铁企业厂址及周边的2个采样点不同粒径颗粒物载带的PCBs与4个工序外排烟尘中检出的单体数目和浓度高低顺序基本一致,说明该地区周边环境空气中PCBs的来源在一定程度上受到钢铁企业外排烟气的影响。颗粒物粒径越细,其所载带的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度越高。由主成分分析可知:钢铁企业周围环境空气颗粒物中PCBs主要来自焦化和烧结工序。钢铁企业内以及周边环境空气颗粒物中的Σ_(12)PCBs的毒性当量值略高于已有报道,存在潜在风险。 相似文献
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受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O3)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O3污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O3浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O3浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O3污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O3浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O3污染强驱动因素为:气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为:32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放... 相似文献
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中国碳排放及影响因素的市域尺度分析 总被引:1,自引:1,他引:0
评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO2排放量的影响.通过构建模拟人均CO2排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO2排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO2排放量的局部影响.结果表明:(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO2排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO2排放量对各因素的敏感性从高到低依次为:人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO2排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用... 相似文献
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95.
正丙烯是易燃、易爆性物质,具有潜在危害性,易发生火灾爆炸事故造成人员伤亡和财产损失。因此,对其储罐区的危险性进行安全评价,切实解决储罐区存在的安全问题是十分重要的。本文采用美国道化学公司火灾、爆炸危险指数评价法,对某化工厂丙烯储罐区进行危险性评价,DOW法以往的事故统计资料及物质的潜在能量和现行的安全措施为依据,定量地对 相似文献
96.
单元板式轨道扣件刚度突变对行车安全性的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究单元板式无砟轨道扣件刚度整体及局部突变对行车安全的影响,指导扣件系统的养护维修,利用有限元方法和轮轨耦合系统动力学原理,建立车辆-轨道-路基系统垂向耦合动力学模型。研究扣件系统整体刚度突变和局部刚度突变对列车的振动特性和轮轨垂向作用力的影响规律。结果表明:扣件刚度从20 kN/mm增加到80 kN/mm时,轮对和转向架的振动加速度分别增加40.1%和28.2%,轮轨垂向力增加28.4%,车体变化不大;当局部扣件刚度突变时,车体、轮对、转向架的振动加速度和轮轨垂向力均较基本刚度(50 kN/mm)有所增大。扣件刚度整体突变以及局部突变均会对列车振动特性和轮轨垂向作用力产生不利的影响,建议及时对扣件系统进行养护检修,以保证行车的平稳性和安全性。 相似文献
97.
探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000~2020年MODIS NDVI数据与同期气象、 DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空变化特征,预测其未来演变规律,并引入地理探测器模型,定量揭示全域及不同自然地理分区尺度下,各探测因子及其交互作用对植被空间分异的影响程度和作用机制.结果表明:(1)时空演变上,2000~2020年大兴安岭林草交错带NDVI时空异质性明显,时间上以0.002 a-1(P <0.05)的速率波动增长并于2011年发生上升突变;空间上呈“自西南向东北递增”分布格局,21年间NDVI等级转移以“中植被覆盖→中高植被覆盖”为主,植被改善区域面积远大于退化区域面积.(2)趋势预测上,大兴安岭林草交错带NDVI未来变化趋势主要为持续改善,占比37%,但以弱持续居多.(3)驱动机制上,风速、蒸发和相对湿度对全域NDVI空间分异的影响最为显著,21年间自然因素的影响呈削减态势,而人为因素的影响愈发增强,在不同植被区、... 相似文献
98.
99.
大数据时代的建筑施工现场会产生海量数据信息,如何利用这些数据并从中找出建筑施工现场内外环境中危险源之间的关联关系,对于施工安全尤为重要。利用Apriori算法挖掘施工隐患数据集,生成危险源关联规则;然后依据任务驱动思想令计算机将施工任务映射到相应施工情境下的危险源关联规则中,管理者便可根据具体施工任务搜索到更想要关注的安全规则信息;从这些规则信息的搜索结果发现,隐患的发生常常是由于危险源在时间上的连续或在空间上的交互所致,因此利用这些挖掘出的关联规则可以帮助施工管理人员对施工现场进行有效安全管理。 相似文献
100.
《中国安防产品信息》1998,(3)
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