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研究建筑业物化能的影响因素对促进建筑业可持续性具有重要意义.为较为准确地研究建筑业物化能的影响因素,在构建部门拆分的投入产出生命周期评价模型的基础上,结合完全分解方法构建了完全结构分解模型.该模型将建筑业物化能影响因素分为列昂惕夫效应、强度效应和终端需求规模效应.采用该模型对2005—2010年建筑业物化能增长进行了实证研究.结果表明:①基于部门拆分的投入产出生命周期评价模型可在一定程度上减小产业部门划分粗略和统计数据不可靠等因素导致的误差,提高结果可靠性.②2005—2010年建筑业物化能(以标准煤计,下同)增长了6.755×108 t,终端需求规模效应显著拉动了建筑业物化能的增长,其贡献率高达188%;列昂惕夫效应也在一定程度上拉动了物化能增长,其贡献率为42%;强度效应则较为显著地发挥了削减物化能的作用,贡献率为-130%.③相比传统模型,完全结构分解模型消除了分解残差(-7.399×108 t),从而提高了分析可靠性.从提高工程建设规划水平,加强基础设施和建筑维护,推进新型建筑工业化、绿色建造和智慧建造,促进建材生产过程节能减排和发展高性能建材等方面提出了控制建筑业物化能的建议. 相似文献
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针对石化行业阀门气体内漏在线检测的困难性,分析了阀门气体内漏声源特性,设计石化阀门气体内漏系统模拟装置,运用声发射检测手段,选取了闸阀气体内漏声发射检测的最佳测点,探讨了压差、泄漏率变化对声发射信号特征参数的影响,运用关联分析法分析各声发射信号特征参数间的关联性,作为现场检测中区分设备其他流动噪声的判断依据。 相似文献
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通过分析当前基层监测站质量管理工作的现状和质量管理中存在的突出问题,提出促进质量管理在监测分析过程的全面覆盖;提高数据综合分析能力,在分析中发现问题等多种保障监测活动质量的措施。环境监测数据的质量对于环境监测十分重要。为此原国家环境保护总局于2006年颁布实施了《环境监测质量管理规定》。环境监测质量管理是环境监测工作的重要组成部分,应贯穿于监测工作的全过程。基层监测站通过近20年的不断发展,相对于环境 相似文献
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为定量评估生物炭对主粮作物产量的影响,收集了公开发表的116篇相关文献,共866对数据,采用Meta分析法定量分析了生物炭对我国主粮作物产量的影响及其影响因子,同时构建结构方程模型(SEM)进一步解释了因子间的交互关系.结果表明,与不施用生物炭相比,生物炭施用后可改善主粮田土壤理化性质,提高主粮作物产量,平均增产率为8.77%.其中,当生物炭pH为7~8时,平均增产率最大,可达26.49%;其C/N<60时,平均增产率为13.73%,显著高于C/N≥60的平均增产率.将生物炭施入酸性或中性土壤中,更能发挥其增产效应.当施炭量为10~20 t·hm-2时,小麦和玉米的平均增产率最大;施炭量为15~25 t·hm-2时,水稻平均增产率最大.但是,不同施炭水平的水稻增产率相近,可考虑损失部分产量,适当减施以兼顾经济效益.此外,生物炭增产效应会随施用年限增加而不断减弱,一般3 a后增产不显著.SEM表明生物炭施用量不仅直接影响主粮作物产量,还通过改善土壤肥力间接影响主粮作物产量,而生物炭C/N和pH仅通过改善土壤肥力影响主粮作物产量.因此,今后... 相似文献
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武汉汉江水源地是全国重要饮用水水源地之一,其水质好坏关系到武汉市数百万居民生活及生产用水安全.在引汉济渭、南水北调中线和鄂北调水等大型水利工程建设运行背景下,利用2004~2021年水质监测成果,对武汉市汉江水源地水质变化趋势及风险进行研究.结果表明,武汉汉江水源地水体中总磷、高锰酸盐指数和氨氮等污染物浓度与武汉市城市集中式地表水饮用水水源保护区管理要求存在一定差异,尤其是总磷存在较大超标风险.水源地水体中藻类生长基本不受氮、磷和硅浓度限制,若不考虑其他因素,水温适宜时(6~12℃)暴发硅藻“水华”的风险较高;来水水质对水源地影响较大,西湖水厂至宗关水厂取水口间可能存在污染物汇入;高锰酸盐指数、总氮、总磷和氨氮等水质参数浓度时空变化趋势不一致,尤其是氮、磷元素,2016年以来其比值呈快速上升趋势,水体N/P的显著变化可能会引起浮游藻类种群结构及数量改变,从而影响供水安全.水源地水体总体处于中营养至轻度富营养状态,极个别时段可能会出现中度富营养的状况,当前水体营养状态有好转趋势.有必要对水源地污染物来源、数量和变化趋势深入调查以化解潜在供水风险. 相似文献
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目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。 相似文献