关于在长江经济带布局以水质改善为目标的流域生态缓冲体系的思考

生态缓冲带能够有效减缓流域内的人类活动或自然过程对水环境和水生态系统的影响.在长江经济带构建流域生态缓冲体系,对长江生态保护修复具有十分重要的意义.讨论了构建流域生态缓冲体系涉及的生态缓冲带位置选择、缓冲体系所占最低面积比率、宽度划定等一些基本的原则要求;利用卫星遥感影像数据,提取各汇水单元的地形特征、土地利用类型特征、土壤类型、土壤侵蚀强度、水文水系等数据,对长江经济带流域生态缓冲体系进行布局.结果表明:①长江经济带内林草地是主要土地利用类型,占区域总面积的62. 46%,但是分布很不均匀,主要集中在西部高地和中下游的丘陵地带,在人口密集、农田密集的区域分布偏少;城镇用地主要集中在长江中下游地区.②土壤类型空间差异显著,浙江省、江苏省、湖南省、江西省及安徽省大部分区域的土壤多是黏性比较大,污染物迁移能力较低;而污染物迁移能力较强的砂质土或者土层较薄的山地草甸土主要分布在四川省北部、西北部.水力侵蚀、风力侵蚀和冻融侵蚀均有分布,且以水力侵蚀为主,建议在中度及以上侵蚀强度区域尽量减少污染源,重点布置缓冲带,增加该区域的缓冲力度.③长江经济带范围内可以利用的中小型湿地、小型河流支浜的面积至...     

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.      

土壤环境质量预警体系构建与应用

土壤环境质量预警是实施土壤污染风险分类分级管控措施的重要依据.为快速了解区域土壤环境质量水平,在土壤环境质量恶化前及时采取有效措施遏制土壤污染持续加重的态势,基于环境容量和污染物输入-输出通量理论分别构建了简易、有效和可量化的农用地和建设用地土壤环境质量预警体系,进一步结合土壤环境质量标准、食品安全标准和致癌风险系数提出相应的预警方法和预警机制,并以攸县农用地和北京市五环内建设用地为研究区域,评价土壤环境质量现状,预测不同情景下的土壤环境质量超标风险.结果表明,攸县网岭和桃水镇两地农用地土壤环境质量均隶属五级预警水平,相对其他修复措施,污染秸秆不还田可在较短时间内将土壤中镉含量降低至风险筛选值水平以下.北京市五环内建成区土壤质量状况良好,较长时间内不存在健康风险隐患,无突变情景和乐观情景下Cd、Cu、Pb和Zn的风险超标年限均远高于50 a,隶属一级预警水平.     

农闲期城郊农田灌溉水中典型污染物含量与评价——以西北江三角洲为例

摸查了农田灌溉系统水环境经农(夏)闲期降水等外部强干预调理后的环境污染物含量——该值理论上是环境自净作用之后的最不利值,对农田灌溉系统水环境进行水质评价,探究其对农田土壤质量的潜在污染风险.于2019年6月中旬—7月下旬(降雨集中期),分别在西北江三角洲城市(清远市、佛山市和江门市)实验基地周边筛选研究区,并在雨后对有覆水的水源区域、灌渠、蓄水池和田间水等采集上覆水,共采得水样27×2份,对其pH值、悬浮物(SS)、矿化度、总磷(TP)、氨氮(NH⁺₄-N)、Cd、As、Pb、Cu和Zn的含量进行检测;对各研究区pH值、SS的成因和影响,矿化度的等级,重金属均值分布等进行分析;对全样品TP、NH⁺₄-N、重金属含量进行Pearson相关性分析和描述性特征分析;通过单因子水质标识指数P_i和综合水质标识指数P分别对各采样点、各构成项目和各研究区进行水质评价.研究发现雨后农田灌溉系统水环境构成复杂,物质呈无显著性差异的迁移,灌溉沿程上覆水中大部分物质可能处于动态平衡,受局部环境影响变...     

炼化装置大型机组润滑油站油雾回收系统改造

针对炼化装置机组润滑油站油雾无法回收、现场卫生差及VOCs排放超标等问题,通过对几种油雾治理方式的分析比对发现,将离心式分离法和过滤法相结合可显著降低补油量,改善现场卫生,直接减少非甲烷总烃排放量,同时也为装置创造了一定的经济效益。     

常压塔塔顶腐蚀关键参量相关性分析与预测

预测常压塔顶回流罐切水的关键离子浓度可以为常压塔顶系统工艺防腐提供技术指导。收集了某炼厂2014-2016年常压装置的生产实时工艺参数、原料及产品采样数据、水质分析化验参数,采用线性插值方法对不同时间尺度的数据进行补全。通过线性相关性分析获得了影响常压塔顶回流罐切水总铁离子浓度、pH的主要因素,并基于深度学习、支持向量机回归、粒子群优化方法建立了腐蚀关键参量预测模型。结果表明,pH值和总铁离子浓度的相关因素大部分重叠,与原料性质及产品馏出温度较强相关;建立的回归模型预测精度高,在训练集和预测集上,总铁离子浓度预测值与测量值最大偏差分别为4. 4%和9. 8%,pH值预测值与测量值最大偏差分别为0. 9%和1. 1%。     

HAZOP方法在炼化企业供电系统评估中的应用

基于HAZOP的方法对炼化企业电力系统进行分析,可以有效提高炼化企业电气安全平稳运行水平,降低发生大面积停电事故的风险。该分析方法不同于化工企业的HAZOP分析方法,在分析流程细节中,结合电气专业化的特点,形成了一套具有炼化企业供电系统风险评估特色的评价方法,为炼化企业供电系统在规划、设计、运行等阶段提供依据。     

唐山市基于GIS的PM2.5空间聚集性及分区管控

以ArcGIS软件为平台,采用唐山市206个在线监测点数据,分析了PM_2.5在采暖期、重污染期、非采暖期3个时期的全局和局部空间自相关性,研究其大气污染空间分布特征.结果表明,3个时期均具有一定的空间自相关性,且重污染期的全局空间自相关最强;采暖期和重污染期PM_2.5高值聚类主要发生在中部地区,低值聚类则主要分布在北部山区及沿海少部分区域;非采暖期高值聚类主要分布在丰润区和丰南区,低值聚类发生在遵化市北部地区.通过空间插值模拟全市的PM_2.5分布状况,结果显示唐山市在重污染期PM_2.5均值最高格点值达241μg/m³,而非采暖期最低值只有37μg/m³;基于PM_2.5浓度变化特征和空间分布,将唐山所辖18个区县划分为5个区域,针对各区域提出PM_2.5分区管控措施建议.     

上海市扬尘污染源遥感解译及其管理信息系统

利用遥感影像资料,分析了上海市扬尘污染源的空间分布特征与规律,并计算了上海市主要扬尘源的起尘量。利用获取的基础数据,建立了上海市扬尘污染源管理地理信息系统,为上海市扬尘污染源的控制管理提供了依据。     

废旧家电产品回收性能评价指标体系的建立

针对家电产品回收工艺流程决策评价的多阶段、多目标的特点,以及不同类型家电产品和不同回收工艺过程的动态特性,采用层次分类方法建立了以经济指标和环境指标为主要内容的回收工艺流程评价指标体系,对指标体系的组成进行了较为详细的分析,讨论了应该考虑的因素及有关计算方法。以电冰箱为例,用改进的模糊层次分析法与遗传算法相结合,介绍了回收工艺流程的优化决策方法。建立的指标体系不仅可以根据评价对象进行动态修改,而且具有较强的可操作性。