可旋转径向式微粒捕集器消声特性影响因素灰色关联分析

为降低可旋转径向式微粒捕集器中的排气噪声,采用有限元法建立可旋转径向式微粒捕集器声学特性模型,分析得到了其消声特性和传递损失曲线,并采用灰色关联分析方法研究可旋转径向式微粒捕集器结构参数对消声特性的影响程度。结果表明,可旋转径向式微粒捕集器具有降噪能力,且对高频噪声消声效果明显好于低频噪声,平均消声量为20 dB左右;直径比和扩张管锥角是影响可旋转径向式微粒捕集器消声特性的2个主要因素,适当选用小的直径比和扩张管锥角,有利于提高可旋转径向式微粒捕集器的消声性能。     

化学沉淀法强化常规工艺应急去除水中的镉

在常规工艺基础上,通过投加氢氧化钠,实验进行了应急去除重金属镉的研究。实验结果表明,该方法能有效去除饮用水水源的镉,效果稳定,可进行应急处理。对pH、镉初始浓度和混凝剂投加量3个影响因素的灰色关联分析表明,3个因素对镉去除效果影响的大小排序为:滤后水pH>混凝剂投加量>镉初始浓度。在水源镉突发污染时,在原有常规水处理工艺基础上,通过控制滤后水pH可实现对重金属镉的去除,pH的控制值与水源水质有关。     

一种新型活性半焦吸附剂的制备及其表面特征分析

对一种原料半焦进行粉碎、筛分,取其中10～20目的颗粒;用去离子水冲洗后高温下烘干至恒重;依次进行HNO3活化、KOH活化和加压水热化学活化,制备出活性半焦吸附剂。经实验证明,该活性半焦吸附剂对甲苯的吸附等温线符合Langmuir模型,其甲苯吸附容量可达207 mg/g,穿透时间由80 min延长至235 min。该活性半焦吸附剂的比表面积为555.56 m2/g,碘值为811.38 mg/g,表面酸碱总量为0.8649 mmol/g,并通过SEM扫描进行了表面微观形态分析。数据表明,经改性后制备出的新型活性半焦对甲苯的去除率明显增加,其表面物化性质也有明显改变,是一种优良的有机废气吸附剂。     

基于ISO 16750-2的汽车电源异常现象分析

本文通过研究汽车电源异常现象的来源,结合ISO 16750-2及各大车厂的要求,对各种汽车电源异常现象进行了分类和全面的阐述,使大家对ISO 16750-2有更加深入的理解。同时对ISO 16750-2:2010中出现的几个标误进行了分析说明,可供实验室和相关产品的供需双方参考。     

中国与美国对外直接投资区位选择的比较研究

基于邓宁的国际生产折衷理论,对比了中美两国投资规模、空间分布和发展阶段,利用灰色关联分析法比较了影响两国投资区位的因子.结果表明,影响美国对外投资的主要因子是人均GNP、CH和CO2的排放量,影响中国的主要因子是直接投资净流入量、航空运输量和CPI;美国对外直接投资属于市场导向型,而中国尚处于转型期,为对外投资第三阶段.     

高含硫天然气勘探开发潜在危害分析与防范

川东北地区大型天然气矿藏中硫化氢含量较高,且带有高剧毒性和高腐蚀性,勘探开发难度较大。同时气田所处区域的岩土条件十分脆弱,洪涝、大风、冰雹等气候灾害经常发生,易引发泥石流、滑坡,形成地质灾害。另外气田所在地人口密度大,给勘探开发设施布局和居民安全带来很大困难。文章通过对川东北地区天然气勘探、开发过程中存在的潜在危害进行详细分析,提出风险防范技术与对策,以供参考。     

CFD分析在烟气脱硫中的实际运用与研究

为降低某公司烧结机干法脱硫装置烟道阻力,减少引风机出力,实现节能优化,运用计算流体力学软件,对引风机出口烟道内流场进行三维数值模拟,并根据分析结果进行烟道的优化改造。改造后,吸收塔入口负压由-200Pa提升至-560Pa,风机电流由328A降为301.4A,节能降耗显著。     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

秦皇岛市“创模”对策研究及效益分析

介绍了秦皇岛市创建国家环境保护模范城市的意义,重点阐述了完成创模任务的主要对策,包括:构建以旅游业为中心、特色产业互融互促的现代产业体系;加快城乡一体化建设;提升城镇发展质量和水平;加强重大基础设施建设;积极推广清洁能源,深入开展工程节能;积极推进循环经济发展等。秦皇岛市创建国家环境保护模范城市,将会在环境、经济和社会三方面产生明显的综合效益。     

Comparison of the Performance of Statistical Models in Forecasting Monthly Total Dissolved Solids in the Rio Grande1

Abudu, S., J.P. King, Z. Sheng, 2011. Comparison of the Performance of Statistical Models in Forecasting Monthly Total Dissolved Solids in the Rio Grande. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 48(1): 10‐23. DOI: 10.1111/j.1752‐1688.2011.00587.x Abstract: This paper presents the application of autoregressive integrated moving average (ARIMA), transfer function‐noise (TFN), and artificial neural networks (ANNs) modeling approaches in forecasting monthly total dissolved solids (TDS) of water in the Rio Grande at El Paso, Texas. Predictability analysis was performed between the precipitation, temperature, streamflow rates at the site, releases from upstream reservoirs, and monthly TDS using cross‐correlation statistical tests. The chi‐square test results indicated that the average monthly temperature and precipitation did not show significant predictability on monthly TDS series. The performances of one‐ to three‐month‐ahead model forecasts for the testing period of 1984‐1994 showed that the TFN model that incorporated the streamflow rates at the site and Caballo Reservoir release improved monthly TDS forecasts slightly better than the ARIMA models. Except for one‐month‐ahead forecasts, the ANN models using the streamflow rates at the site as inputs resulted in no significant improvements over the TFN models at two‐month‐ahead and three‐month‐ahead forecasts. For three‐month‐ahead forecasts, the simple ARIMA showed similar performance compared to all other models. The results of this study suggested that simple deseasonalized ARIMA models could be used in one‐ to three‐month‐ahead TDS forecasting at the study site with a simple, explicit model structure and similar model performance as the TFN and ANN models for better water management in the Basin.