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101.
试论滨海火电厂温排水对水体富营养化的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过对汕头、湛江二大筹建中电厂厂址附近海域水质富营养化的调查,从水体富营养化的形成条件和影响因素入手,分析了河口医水质富营养化特征、成因和滨海火电厂温排水排放对水域富营养化的影响。文章通过分析认为,电厂大量温排水的排放,促进了水域中水生物的增殖;水中溶解氧减少和水体自净能力的下降,促进底泥中磷素的释放,使水中氮磷比例更趋于适合富营养化特征藻类的增殖需要,在某种程度上加速了富营养化的发生。最后提出了滨海火电厂海区防止“赤潮”发生的途径和新电厂选址的意见。 相似文献
102.
室内给水排水系统的噪声与控制 总被引:1,自引:2,他引:1
主要分析了室内给水排水系统噪声的来源及产生的原因,并结合实际提出控制室内给水排水系统噪声产生与传播的具体措施 相似文献
103.
火电厂灰场排水除氟与降pH的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文根据湖北荆门热电厂灰场排水水质情况采用硫酸铝-助凝剂的方法进行了除氟与降pH的试验研究.分别通过静态试验、实验室配水动态试验和现场动态试验,使灰场排水中的氟离子含量由18mg/L左右降至10mg/L以下,pH值由9左右降至8以下。灰场排水处理量为每小时5t的现场试验结果表明,降低水中氟离子含量并同时降低其pH值的药品成本费为每吨灰火0.05元左右,只降低pH的药成本费为每吨灰水0.03元以下. 相似文献
104.
公路工程对水的影响及其减轻措施 总被引:4,自引:3,他引:4
构筑排水沟并经常加以维护.以保护公路及其邻近坡地。环境评价的目的之一是确保这种排水系统相容于周围环境。公路会改变地表水和地下水的流量和质量.有时甚至导致洪水、侵蚀、淤塞或地下水位下降。这些变化反过来又会对自然植被、野生动物以及人类活动产生重大影响。对水系的影响可能远远超出公路的邻近区域.有些表面上看来微不足道的问题往往也会造成较严重后果。设计优良的公路工程可通过保持水源或自然优点.或减少洪水和排清不卫生的死水而改善周围环境。敏感区域均应在地图上标出.以便在设计时选择合适的路线和重要结构的位置. 相似文献
105.
106.
1 前言蓄水功能和排水功能集于一体的橡胶坝不仅为贯串城市的河流两岸提供一道靓丽的景观而且可以大大改善城市的大气环境质量 ,通过它不仅可以调节周围气温和空气湿度而且还可以降低TSP。于2 0世纪 5 0年代未随着高分子合成材料的发展而出现的橡胶坝因具有上述很多优点 ,其应 相似文献
107.
近年来,随着全国各地排水设施的建设和发展,在污水收集,转输,处理过程中,恶臭气体大量产生,影响环境,引起越来越多的水务工作者关注.结合工程实例,文章就污水行业恶臭气体的产生,成份,抑制、控制及治理措施进行论述. 相似文献
108.
采集安徽某酸性矿山排水(AMD)水库不同离岸距离的表水层水样,结合傅立叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR MS)与三维荧光光谱(EEMs)技术对水样中溶解性有机物(DOM)来源和组分特征进行分析.三维荧光结果表明,样品中内源性色氨酸类荧光峰峰强与离岸距离正相关,且基于三维荧光特征指数(FI,HIX,BIX)分析判断DOM主要来自于内源.FT-ICR MS在分子层面进一步表明,内源性组分(脂类,脂肪族/蛋白类,糖类)在近岸点样品DOM所占比重相对较低(66%).AMD中DOM的主要成分为CHO(40%~50%)、CHON(25%~30%)、CHOS (22%~36%)等化合物.DOM包含有高比例的CHOS化合物主要与AMD水体高浓度硫酸盐有关. 相似文献
109.
为强化潮汐流人工湿地(TFCW)中基于亚硝化的全程自养脱氮(CANON)作用,探究了不同排水速率(vd)下系统中氮素的迁移转化机制与微生物特征.结果表明,vd可显著影响TFCW中脱氮功能微生物的数量与活性,进而影响其氮素转化速率.当vd由1.00降至0.50L/min时,填料层中逐渐形成较为严格的限氧环境,有利于短程硝化的稳定和厌氧氨氧化菌的富集,进而有助于CANON反应体系在TFCW中形成.而当vd小于0.50L/min时,填料层中溶解氧相对不足,好氧氨氧化菌活性受到抑制,数量随之减少,CANON作用的强化效果有限,系统脱氮性能受到影响.当vd为0.50L/min时,TFCW中的CANON作用可得到最大限度的强化,系统脱氮性能达到最佳,其TN和NH4+-N的去除负荷分别为(116.79±13.16)和(102.75±4.35) mg/(L·d).对vd的合理设置可实现TFCW中CANON作用的强化,有利于CANON型人工湿地的构建. 相似文献
110.
针对尾矿库运行过程中安全预警问题,选取2015年巴西Samarco铁矿溃坝事故案例,研究BP神经网络和SVR方法在排水数据预测的适用性。综合分析了排水数据的复杂且非线性的特点,以库水位、降雨量和干滩长度为输入特征,采用上述2个模型对尾矿坝排水数据进行预测。研究结果表明:基于BP神经网络预测结果的最大相对误差不高于4.35%;基于SVR算法的最大相对误差不高于9.21%;Fundo坝的排水预测结果是可行的,BP神经网络的预测精度更高,而SVR模型的运算速度更快。研究结果可为矿山安全工作的快速响应和溃坝预警提供信息支撑和参考依据。 相似文献