美国大刀削火电,能源结构或重组

正美国《清洁电力计划》称,预计2030年前将美国发电企业的平均碳排放量在2005年水平上减少30%。这份强有力的减排计划体现出美国在应对气候变化方面前所未有的决心。也是有史以来美国在应对全球变暖问题上作出的最大举动。但与此同时,对于新规的质疑声音也不绝于耳。有分析指出,美国此举恐怕又是雷声大雨点小。当地时间2014年10月7日上午,在美国华盛顿,联合矿工工会再一次举行集会以示抗议。事情源于今年6月,美国环境保护署(EPA)发布的《清洁电力计划》提案:到2020     

油风化对吸油毡吸附量影响的研究

选取天然羽毛压缩物和复合聚酯纤维两种吸油毡,取4种油(2种原油和2种燃料油)进行短期风化,测量2种吸油毡对不同风化程度油的吸附量。分析结果发现,随着油风化程度的增强,天然羽毛对其中3种油的吸附量稍有增加,而对其中较轻原油的吸附量减小明显;复合聚酯纤维吸油毡对4种油的吸附量都增加,且增加幅度大于天然羽毛。原因是天然羽毛孔隙大材质厚,主要靠孔隙吸油,而聚酯纤维孔隙小且薄,表面粘附油的比重较大。对高密度油而言,风化程度越大,吸油毡越难靠孔隙对其渗透吸收,而表面粘附油占总吸附量的比重增加。可见,在应对不同风化程度油时,选取吸油毡须有针对性,才能最大限度地清除油污。     

如何让小学生如何轻松地学习英语

兴趣是学生学习的原动力,作为英语教师,应当运用不同的教学方式、方法去激发和带动学生学习英语的乐趣,让英语课堂气氛活跃起来,使学生真正热爱英语,并能够把英语应用到实际交际中,提高英语教学效果。     

真实、朴实、扎实——“小学新课标解析及精品课堂教学展示”观摩感悟

走近名师,感受名师,使我更深切地明白:教育是我们的事业,课堂是学生的舞台。好的语文教师就应该简简单单地教语文,静下心来钻课文,把握学段目标,立足于学生实际,实现教材的整合、教学目标的整合、教学过程的整合,将听、说、读、写真正落实到位,力求每位学生在每节课上都有不同程度的提高,真正做到小立课堂,大做文章。     

珠江口沉积物中生物有效性硅的赋存形态及释放研究

运用A Tessier逐步化学连续提取法,研究了珠江口沉积物中各种生物有效性硅:Ⅰ-可交换离子态、Ⅱ-碳酸盐结合态、Ⅲ-铁锰氧化物结合态、Ⅳ-有机质和硫化物结合态.研究表明:表层沉积物中,Ⅲ为优势赋存态.在沉积柱C2中,Ⅲ＞Ⅳ＞Ⅱ＞Ⅰ,Ⅰ、Ⅱ随深度变化无规律性,Ⅲ随深度先升高后下降,Ⅳ表层含量较高,到达一定深度(18 cm左右)后骤降.释放试验表明:振荡在一定时间内有利于硅释放;而盐度对硅释放的影响比较复杂,低盐度(5%以内),随盐度升高,释放量下降.当盐度继续升高时释放量又增加,但高盐度对硅释放影响不大;硅的释放在pH值=3～8范围内随着pH值升高而减少.     

国际资讯

气候组织呼吁各国加快走向低碳照明在日前结束的联合国可持续发展大会上,气候组织发布的一项独立的全球性技术试验结果显示,LED道路照明能够节省多达85%的能源。该试验还发现,试点城市居民偏爱LED照明,并认为其社会和环境效益俱佳。气候组织首席执行官MarkKenber表示:"这项报告清楚地表明,LED技术已经具备在全球各城镇进行大范围应用的条件。我们呼吁各国政府消除政策障碍,加快向低碳照明的转换。"     

基于探采对比的煤层瓦斯含量分析及预测

针对新建矿井地勘瓦斯含量测值偏低和井下实测瓦斯含量较少的特点,结合工程和科研实践,提出了利用大量的工作面瓦斯涌出量反演煤层原始瓦斯含量技术和基于探采对比的煤层瓦斯含量预测方法。以邹庄井田32煤层为研究对象,在考虑瓦斯抽采情况下计算3204工作面瓦斯涌出量,并反演该工作面煤层原始瓦斯含量。通过对比采掘过程中获得的瓦斯含量和地勘瓦斯含量,得到不同钻孔深度时的地勘瓦斯含量修正系数,并采用瓦斯地质研究方法对32煤层分3个单元进行瓦斯含量预测。结果表明:32煤层瓦斯含量整体呈现"东部大于西部,北部大于南部"的规律,与临近矿井具有相似的瓦斯赋存规律。这表明利用探采对比的方法预测煤层瓦斯含量是可靠的。     

IC反应器处理制浆洗草废水的内循环状况

中试用内循环厌氧反应器处理制浆造纸厂的洗草废水,并探讨内循环系统的循环状况。试验表明,洗草水不适合进行深度厌氧处理,宜进行水解酸化。由于洗草废水的有机物浓度低,产气量小,反应器内循环系统仅产生了不连续的提升,液体提升量与产气量的比值在0.08~0.36,下降管中产生了间歇性回流,液体的流量达到了518.4~725.1 L/h。     

回采工作面瓦斯涌出量遗传投影寻踪回归预测

为快速、准确预测回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降维思想,建立一种遗传算法(GA)投影寻踪回归预测方法。选取煤层瓦斯原始含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、推进速度、采出率、临近层瓦斯含量、临近层厚度、临近层层间距、岩层岩性、开采深度作为评价因子,对某矿15个学习样本进行训练,建立GA投影寻踪回归预测模型。利用该矿3个实测样本对模型进行检验,并与主成分分析和BP神经网络方法结果进行对比。研究表明:利用GA投影寻踪回归预测回采工作面瓦斯涌出量,平均误差为3.43%,最大误差为5.7%,精度优于其他2种方法。