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991.
污染土壤绿色可持续修复的内涵与发展方向分析   总被引:11,自引:0,他引:11  
实施绿色可持续修复可以有效地避免过度修复,减少修复过程中的二次污染、能源和材料的消耗、危险废物的产生。本文分析了欧美国家在40多年污染土壤修复历史经验和教训基础上进行绿色可持续修复的发展历程,总结了典型的绿色可持续修复技术与方法,根据我国土壤修复的现状提出了进行绿色可持续修复的必要性和增强风险管控的科学认识与管理能力、通过精细调查与精准修复增强绿色可持续性、推动基于全生命周期评价的决策方法的发展方向建议。  相似文献   
992.
根据清洁空气行动计划,北京市将继续调整能源结构,新建天然气热电中心替代燃煤发电,并且进行工业锅炉煤改气、居民供暖煤改电、远郊区炊事用气改造等措施,以减少煤炭的使用量. 采用自下而上的排放因子法,估算减少燃煤所产生大气污染物(TSP、PM10、一次PM2.5、SO2、NOx及VOC)的减排量,并利用ADMS-Urban模型模拟其对环境空气质量的改善. 结果表明:①2015年北京市煤炭控制在1500×104t以内,测算的煤炭减量为863.38×104t,TSP、PM10、一次PM2.5、SO2、NOx和VOC的减排量分别为2580.17、2032.94、1183.53、6265.30、7220.90和1058.44t. ②各污染物减排空间分布基本一致,主要集中在城市功能拓展区,包括石景山、朝阳区、海淀区和丰台区等,上述区域对TSP、PM10、一次PM2.5、SO2、NOx和VOC削减贡献分别达到78.3%、81.5%、82.7%、85.2%、83.0%和49.9%. ③ADMS-Urban模型模拟结果表明,减少燃煤可使环境空气中ρ(TSP)、ρ(PM10)、ρ(一次PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NOx)和ρ(VOC)分别降低0.55~12.74、0.44~10.78、0.27~6.77、0.78~17.31、1.67~43.48和0.17~12.07μg/m3.   相似文献   
993.
分析了外浮顶罐边缘密封损耗机理,介绍了二次密封的结构特点,通过二次密封与挡雨板对比,说明二次密封的经济效益和安全效益.  相似文献   
994.
2020年1月宁夏回族自治区典型工业城市石嘴山市出现了长时间、高强度PM2.5污染天气.为揭示多因素综合作用对重污染天气的影响,在分析逐日空气质量指数(AQI)和常规污染物浓度变化特征的基础上,选取重点污染时段(2020年1月1—17日)为研究对象,基于环境空气质量数据、加密自动气象观测数据及NCEP再分析资料,采用统计分析、污染特征雷达图、气流后向轨迹聚类及天气诊断相结合的方法对重污染过程特征和成因进行分析.结果表明:①2020年1月1日、3日石嘴山市重污染天气主要受燃煤、工业(钢铁、焦化)和机动车等高强度污染排放影响,PM2.5主要来自一次源;9日重污染天气PM2.5受二次颗粒物生成影响显著,本地扬尘也有贡献,ρ(PM2.5)和AQI均达峰值,分别为216 μg/m3和266;其他时段重污染天气由污染物累积和混合造成.②乌海市及其周边污染气团跨区域传输是促使石嘴山市出现高强度PM2.5污染天气的另一重要因素,当巴彦淖尔市—乌海市—石嘴山市为一致偏北气流、风速小于2 m/s时,易使乌海市及其周边污染气团向南扩散,石嘴山市ρ(PM2.5)出现短时间爆发增长.③持续高湿静稳气象条件使污染天气长时间维持并加重,当欧亚大陆中高纬度500 hPa盛行纬向弱西风气流、近地面石嘴山市处在蒙古弱高压底部均压场、风向为弱偏北风或偏东风时,易形成持续性PM2.5污染天气;当风速减至0.7 m/s、相对湿度增至78%时,污染加重.研究显示,此次持续PM2.5重污染过程是本地高强度污染排放、二次颗粒物生成、区域传输与不利气象条件等因素综合影响和相互叠加的结果;当出现静稳、高湿等不利气象条件时,应加强对各类污染物排放的管控力度,同时充分利用石嘴山市及其周边加密自动气象观测资料,研判污染发展趋势和传输特征,及时开展与乌海市及其周边地区的大气污染联防联控.   相似文献   
995.
第二次全国污染源普查于2020年6月发布普查公报,历时3年的国情摸底调查宣布结束.聚焦数据收集和结果应用情况,及时凝练此次普查过程中的实践方法,尤其是挖掘和总结358万多家单位和个体经营户在参与普查数据填报中出现的共性问题,对于完善和利用普查成果、评价应用成效具有十分重要的意义.围绕普查最重要的入户调查任务,该文分析了与之密切相关的前期筹备、数据审核、产排污核算时期的靶向目标与具体应用,回溯基层普查机构的现场开展实况,找出各阶段影响普查数据准确性、有效性的突出问题,如数据来源单一、数据采集方式落后、缺乏审核技术应用等.针对入户调查阶段,分别对按普查对象地区分布拉网式入户、按类型及规模分步入户以及按地域分布为主、类型为辅规划入户这3种普查形式进行逐一分析发现,拉网式较适用于普查对象分布均匀、各小区资源配置均衡的区域,分布式受时间等成本因素制约,综合式要求普查机构入户便进行精良组织与规划.通过案例分析和文献调研进行现状分析,并据此提出对应的优化方法,包括普查报表中简易指标填报与审核同步化、运用信息化手段前置数据逻辑校验、整合相关资源优化调查流程等应用手段或分析策略.   相似文献   
996.
燃煤电厂烟囱降雨机理分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对国内大部分燃煤电厂取消GGH后普遍出现的“烟囱雨”现象,通过对某电厂进行现场烟气采样,收集烟囱降雨、烟道和烟囱冷凝水、和脱硫浆液等样品,通过离子色谱与XPS等方法分析各样品中的元素组分变化规律;运用扫描电镜法观察固形物的表面形貌,最终量化烟囱降雨中水分、固形物的来源.研究结果显示,即使脱硫系统、除雾器正常工作,饱和湿烟气在净烟道/烟囱壁面仍可形成的冷凝液膜,当疏水不畅、烟气流速过高的条件下,导致壁面液膜卷吸回流,从而构成烟囱雨中雨的主要来源;烟道/烟囱壁面累积黏附的飞灰、石膏等杂质,随冷凝液滴二次回流进入烟气,造成烟气中自携浆液浓度沿程呈增长趋势.烟囱降雨与烟道疏水冷凝液成分特性最为接近,“烟囱雨”中固形物为粉尘颗粒-板块状结垢的团聚体,也与冷凝水中固形物同源,降雨中固形物的成分取决于电厂除尘、脱硫、除雾器运行及疏水效率等元素的综合影响,该电厂烟囱降雨固形物中飞灰贡献率为63.1%.烟道/烟囱内冷凝液在疏水不畅的情况下的二次回流卷吸是产生烟囱雨的主要原因,基于此机理分析,需对湿烟道和湿烟囱进行优化改造,合理布置疏水系统,及时排出壁面冷凝液,以解决烟囱降雨问题.  相似文献   
997.
宁波市PM2.5中碳组分的时空分布特征和二次有机碳估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了研究PM2.5中碳质组分的时空分布特征,于2012年12月至2013年10月4个季度典型时段在宁波市5个采样点采集环境大气中的PM2.5,分析了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并估算二次有机碳(SOC)对OC的贡献.结果表明:1宁波市PM2.5年均质量浓度为51.6μg·m-3,其中OC和EC的比例分别为17%和6%.反向轨迹模型的分析结果表明,来自内陆地区的区域传输可能是冬季和春季PM2.5浓度较高的主要原因.2OC/EC比值和OC与EC的相关性分析结果表明,夏季有大量SOC生成,而冬季则可能受华北地区燃煤供暖的显著影响.3用EC示踪法对宁波市的SOC进行了估算,结果表明宁波冬季和春季受到区域传输的显著影响,污染源较不稳定,不宜使用该估算方法.夏季和秋季的SOC质量浓度分别为2.5μg·m-3和2.3μg·m-3,占OC的42%和28%.  相似文献   
998.
为了明确泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)方法分析泰山顶冬季和春季PM2.5、SO42-、NO3-和NH4+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ(PM2.5)和ρ(NO3-)平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ(SO42-)和ρ(NH4+)平均值最高;春季影响ρ(PM2.5)和ρ(NO3-)的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ(SO42-)和ρ(NH4+)的贡献最大.泰山顶ρ(PM2.5)、ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF(源区分布概率)和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.   相似文献   
999.
变电站内二次回路接线比较复杂,较难既显示整体接线组成,又显示具体接线细节。本文以某一变电站故障录波电流回路的接线实况为例,提出一种图形分层显示技术,在固定显示区域内,通过图层的切换,实现二次回路的放大与缩小显示,动态展示变电站二次回路的结构及组成。该技术可应用于电力系统生产运行各领域,也可用于系统运行人员技能培训等各方面。  相似文献   
1000.
针对农业废弃物作为反硝化碳源初期有机物释放过多,N、P和色度物质释放以及溶解性有机物成分、释放机制及潜在影响不清楚等问题,选取水稻秸秆、小麦秸秆、玉米秸秆、玉米芯、大豆秸秆和大豆壳作为反硝化碳源,研究其碳源、二次污染物及溶解性有机物的释放情况,并分析其可能产生的影响.结果表明,6种材料均可作为反硝化碳源,小麦秸秆中C元...  相似文献   
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