下一轮工业革命的创新问题

党的十八大报告明确提出,“坚持走中国特色的自主创新道路”,其实后面还加了一句话,“要以全球的视野谋划和推动创新”。中国正处在转型期,世界也在转型,我们研究和实践创新的人,就是既要看到中国,又要看到世界。新的工业革命趋势有一种新的导向,就是把有形资源的研究和无形资源的研究结合起来,使其在社会发展过程中发挥重大的作用。     

高水压载荷下软硬原煤瓦斯渗流试验研究

采用二次成型法成功地制作同一煤矿的硬煤和软煤原煤样,并在高水压加载前后使用自行设计的瓦斯渗流试验装置对两种典型原煤煤样的瓦斯渗透率的变化规律进行研究。结果表明:高水压加载前后,两种原煤样的瓦斯渗透率的变化规律差异较大,硬煤原煤样在高水压作用下,煤体内部发生脆性变形,其裂隙得到充分扩张、衍生,形成贯通裂隙网,有效孔隙度增加,煤样瓦斯渗透率较加载前大幅提高;相反,软煤原煤样在高水压作用下,煤体内部发生塑性变形,煤体被水压实,其原生裂隙也被堵塞,瓦斯的流动性更进一步弱化,煤样瓦斯渗透率较加载前大大降低。     

亚青会期间南京市气溶胶中OC和EC的粒径分布

采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A热/光碳分析仪对南京2013年8月10~28日亚青会期间不同粒径段气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了观测分析.结果表明,51.55%和54.81%的OC和EC富集于粒径<1.1μm的细粒子中,亚青会期间OC和EC的最大浓度分别位于0~0.43μm和0.43~0.65μm粒径段,占总浓度的比例分别为20.90%±5.02%和22.68%±9.90%.PM1.1、PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC的浓度在亚青会期间比亚青会前分别减少了43.44%~56.17%和59.17%~73.55%.亚青会期间OC的谱分布没有变化,均为双峰型分布;EC的谱分布由双峰型变为单峰型.观测期间不同粒径段的EC和OC具有较好的同源性.亚青会前OC和EC主要来自汽车尾气;亚青会期间PM1.1中OC和EC主要来自汽车尾气,PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC主要来自汽车尾气和燃煤.     

基于第二次全国土地调查的云南省坝区县、半山半坝县和山区县的划分

云南是我国西部的典型山区省份,地形坡度<8°的坝区面积仅占土地总面积的6%左右。应用云南省第二次全国土地调查中对各县（市、区）≥1 km²坝子的调查和核定成果,选取坝区耕地面积比例、坝区土地面积比例、≥100 km²坝子数等3 个单项指标,并构建了综合指标--坝区土地综合指数,采用主导指标与综合分析相结合的方法,对全省129 个县（市、区） 进行坝区县、半山半坝县和山区县的划分。结果表明,全省有21 个县属于坝区县,37 个县属于半山半坝县,71 个县属于山区县。这一研究修订了以往云南省仅以坝区耕地面积比例为指标而划分出的坝区县、半山半坝县和山区县方案,为云南省及各地合理地进行产业布局（尤其是农业生产布局）、保护坝区优质耕地资源提供科学依据和基础支撑。     

中国地区二次有机气溶胶的时空分布特征和来源分析

二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著.     

金华地区PM2.5中的极性有机示踪物

用GC/MS,对金华地区3个采样点、四个季节,225个PM_(2.5)样品中10种极性有机示踪化合物进行了分析,包括天然源:3个异戊二烯SOA示踪物、1个α-蒎烯SOA示踪物和2个真菌孢子示踪物,和人为源:1个甲苯SOA示踪物、3个生物质燃烧示踪物.结果表明,异戊二烯SOA示踪物浓度为3.41~48.50 ng·m~(-3),α-蒎烯SOA示踪物浓度为2.45~25.40 ng·m~(-3),甲苯SOA示踪物为4.75~39.80 ng·m~(-3).各SOA示踪物均有明显的季节变化,其中,异戊二烯SOA示踪物呈夏季秋季≈春季冬季,α-蒎烯SOA示踪物夏季春季≈秋季冬季,甲苯SOA示踪物秋季夏季春季冬季.估算得出甲苯SOC对OC的贡献为3.03%~24.50%,而来源于生物质燃烧的有机碳对OC的贡献可以达到1.23%~42.80%.表明人为源排放前体物的二次转化以及生物质燃烧是金华地区大气细颗粒物污染的重要来源.     

成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM2.5有效样品共计102个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+、F-、NO3-、SO42-、Cl-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与...     

二次再热机组协调系统多模型预测控制

为提高二次再热煤电机组运行灵活性和安全稳定性,结合模型预测控制(MPC)算法和多模型方法,设计一种新型机炉协调控制系统。基于灰箱建模思想,建立能准确体现二次再热煤电机组机炉协调系统动态特性的非线性机理模型;利用Gap度量理论非线性分析机炉协调系统机理模型,定量计算局部线性模型间动态特性差异,构建模型集和制定加权规则;基于预先制定的加权规则,针对每个局部线性模型设计对应的模型预测控制(MPC)局部控制器,并整合为全局控制作用;为定量表征煤电机组运行安全性水平,建立机侧主蒸气压力和汽水分离器出口蒸气温度的小时均值指标。应用结果表明：机炉协调系统多模型预测控制可提升协调控制系统性能,能在保证机组负荷快速响应电网需求的同时,维持主要参数稳定,拓宽机组安全运行边界。     

西安春季大气VOCs污染特征及O3和SOA生成潜势

为科学精准地服务西安市春季大气污染防治工作,2019年3-5月在西安市大气环境超级站开展VOCs在线连续观测,共观测出108种VOCs组分,采用最大增量反应活性法和气溶胶生成系数法估算VOCs对臭氧和SOA的生成潜势。结果表明：西安市春季TVOC平均浓度为155.53μg/m³,其中OVOCs、烷烃和芳香烃贡献较高,占TVOC的79.35%。西安市TVOC日变化在夜间出现2个峰值,与路边站总碳氢变化趋势一致,结合甲苯/苯、异戊烷/戊烷比值分析,VOCs受机动车和工业源排放影响较大。芳香烃、OVOC和烯烃在二次转化中贡献较高,丙烯醛、丙酮和乙醇是西安市臭氧生成的特征组分;间/对-二甲苯、甲苯、邻二甲苯、乙苯对臭氧和SOA生成均影响较大;削减苯系物、OVOC和烯烃排放量是西安市春季抑制O3和SOA生成的有效手段。     

二次热解吸-气相色谱-质谱分析室内挥发性有机化合物

采用二次热解吸-气相色谱.质谱法对室内空气进行了定量和定性分析,共检出挥发性有机物245种,包括烷烃、烯烃、芳香类化合物、卤代烃、醇、醛、酮、酯、醚等化合物,住宅类室内空气中挥发性有机化合物浓度平均值明显高于办公类室内这些物质的浓度平均值,对室内空气样品分析中的特例进行了可能的污染源解析,推测室内过量使用液体胶粘剂有可能是引起污染物严重超标的原因之一.