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不同行业点源产生VOCs气体的特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在调研552个工业VOCs点源案例的基础上,采用Origin 7.5软件统计分析了不同行业产生VOCs气体的特征.结果表明:工业点源产生VOCs气体的流量主要分布在103~105m3/h之间;其中,食品制造业,木材加工,印刷业和木、竹、藤、棕、草制品业等产生的VOCs气体流量较高,在104~105m3/h之间.各工业点源产生的ρ(TVOC)(VOCs气体质量浓度)主要分布在102~104mg/m3之间;其中,非金属矿物制品业、农副食品加工业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业等行业产生的ρ(TVOC)较高,在103~104mg/m3之间.化学原料及化学制品制造业、医药制造业产生的VOCs种类较多;各行业产生的典型VOCs包括苯类、酯类、醇类、醛类、酮类等.该研究成果可为相关行业开展点源VOCs污染治理和控制技术选择提供参考依据. 相似文献
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城市地表水水环境问题严重制约城市的进一步发展和市民对美好生活的向往,因此广受社会各方关注.由于地形特殊,与平原城市相比,山地城市地表水水环境特征及污染问题有其自身特点.在2019年8月和10月两次通过采集位于重庆市主城区典型山地城市河流——清水溪干支流地表水和干流河底沉积物,并监测地表水、沉积物样品中碳、氮和磷等营养元素以及其它基本理化指标.结果表明,现阶段清水溪地表水属劣Ⅴ类,在综合污染指数评价体系中属严重污染级别.在所有水质指标中,NH+4和TP超标最为严重.清水溪地表水水质呈现出支流优于干流、降雨期优于非降雨期的时空分布特征.污染源、尾水/支流汇入和河流自净能力共同决定了营养元素在清水溪干流地表水中的空间分布规律.源头污水直排和中下游的污水溢流等点源污染是清水溪干流地表水最主要的污染源,面源污染对水质的影响有限,河底沉积物在河流处于不同的水量条件下会发生营养元素“汇”与“源”间的相互转化,体现出内源污染的复杂性.支流/污水处理站尾水汇入的稀释作用,以及由于山地河流地表水中高DO导致其较高的自净能力,使得干流地表水水质向下游有逐步改善的趋... 相似文献
106.
氯气瞬间泄漏事故危害区域预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以美国应急行动计划指南的ERPG-2值为判定逃生的最低标准浓度,采用帕斯奎尔-吉福德瞬时泄漏点源扩散模型,计算出2kg氯气瞬间泄漏后的烟团半径和最大危害距离.由此可以初步划定出受严重危害的区域范围. 相似文献
107.
广东省工业点源大气汞排放清单更新研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于包含工业点源位置、排放信息的2006年广东省环境统计数据和能源统计年鉴,编制了广东省2006年工业点源汞排放清单.利用该清单更新了1999年中国区大气汞排放清单中广东省行政区域内相应的点源清单数据内容.采用CMAQ-Hg模型基于同一气象、初始浓度和边界浓度输入条件对两套清单进行了更新效果评估.结果表明,使用包含工业点源位置及排放细节的bottom-up方法编制的排放清单有效提高了模拟结果的准确度.更新清单前后,本地和跨省大气汞沉降增量差异的初步研究结果说明不同形态的大气汞具备不同的干、湿沉降特征.据此提出,需要尽快开展符合我国实际的各类工业源大气汞排放因子和排放形态因子更新研究. 相似文献
108.
突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO2释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差(11.3%)与平均标准偏差(0.7g/s)明显低于GA-NM(16.4%、13.3g/s)与GA-PSO(29.0%、26.6g/s).从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差(0.29m)明显低于GA-NM(3.20m)与GA-PSO(3.03m)算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差(7.69m)最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定. 相似文献
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本文以中心虚点源法为基础,通过虚设源强与误差分析相结合的方式,对某烧结厂环冷机组面源TSP(总悬浮颗粒物)无组织排放的源强进行了反推计算,得到该面源在监测期间TSP排放量范围在12300 ~ 20790mg/s,最小总误差只有9.3%.其中16 ~30μm粒径段颗粒物占的比例最大达28%.并对这种系统误差浮动产生的原因进行了分析,发现选取较大风速条件进行模拟时可以减小系统误差.同时采用spss软件对源排放量与实际工况进行了多元线性回归分析,发现环冷机的颗粒物无组织排放与其核心生产原料混匀矿相关性最大,推测该环冷机组粉尘无组织排放量大的根本原因是机组的超负荷使用. 相似文献
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