重庆气矿污染物排放现状及减排措施分析

重庆气矿在高压、高含硫、高产量条件下的天然气开发过程中,不可避免地会产生废水、废气、废渣、噪声等污染物,并对环境造成影响。为此,重庆气矿对污染物排放的种类、特点及现有治理措施和效果进行了分析,并对存在的问题提出了具体的防治措施。     

臭氧联用技术深度处理腈纶废水的效果对比

将臭氧分别与超声波、H2O2、紫外光等联用,深度处理干法腈纶生产厂生化池出水,对各种联用技术的处理效果进行了研究。实验结果表明：在进水流量2 L/min、反应时间30 min、臭氧加入量3.5 g/（L?h）的条件下,当超声功率为300 W时,臭氧-超声联用技术的COD去除率为30.0%;当H2O2加入量为0.4 mL/L时,臭氧-H2O2联用技术的COD去除率为50.7%;当紫外灯功率为40 W时,臭氧-紫外光联用技术的COD去除率为49.9%;在各种联用技术中,臭氧-H2O2联用技术的运行成本最低（为7.5 元/t）,且处理后出水COD为143 mg/L,达到《<污水综合排放标准>（GB8978—1996）中石化工业COD标准值修改单》中的一级排放标准。综合考虑,臭氧-H2O2联用技术是深度处理干法腈纶废水的最优工艺。     

套管损伤磁记忆检测信号定量研究

在油气生产过程中,井下套管损伤会造成井况恶化,致使正常井转变为套损井。为了防止套损井的出现和安全事故的发生,有必要对套管进行早期损伤检测。采用金属磁记忆检测技术,开展了实验研究。实验中,通过对套管内壁环切,将套管壁厚设计为等值递增和不等值递增两种形式;根据实验数据,对磁记忆检测信号梯度值、信号梯度波峰值及信号梯度峰宽值等特征参量与壁厚、壁厚变化量的定量关系进行拟合。结果表明:磁记忆检测信号梯度值、信号梯度波峰值及信号梯度峰宽值等特征参量,可以很好的表征套管壁厚的变化情况;信号梯度值与套管壁厚呈线性递增关系;信号梯度波峰值和信号梯度峰宽值均与套管壁厚变化量呈线性递增关系。该试验结果有助于完善磁记忆检测技术的定量化研究和利用磁记忆原理检测套管损伤的评价体系。     

基于重要抽样法的耐压球壳可靠性计算方法研究

目的 解决耐压球壳极小失效概率的可靠性计算问题。方法 在自适应Kriging的基础上,结合重要抽样法提出耐压球壳可靠性计算方法。该方法在较大失效概率下构建的Kriging模型基础上获得重要方向,在重要方向上计算得到较低失效概率下的设计点,以设计点为中心,构建小失效概率的Kriging模型,并通过此模型采用重要抽样法开展可靠性计算。结果 分别使用提出的重要抽样法和蒙特卡洛法计算了2个算例的失效概率,计算结果表明,该方法具有较高的精度和效率。使用该方法对某耐压球壳工作载荷下的失效概率进行了计算,计算得到该球壳失效概率为4.094×10^–96。结论 研究结果可为无失效方程下极低失效概率的可靠性计算问题提供参考。     

不同施肥措施对热带地区稻菜轮作体系土壤CH4和N2O排放的影响

研究稻菜轮作模式下土壤甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂ O）排放对不同施肥措施的响应,对补充我国热带地区CH₄和N₂ O排放研究的不足具有重要的指导意义.在辣椒季设置4种施肥处理：磷钾肥（PK）、氮磷钾肥（NPK）、等氮条件下50%有机肥替代化肥（NPK+M）和100%有机肥替代（M）,水稻种植季未设置施肥处理,研究辣椒季不同施肥条件下CH₄和N₂ O的排放规律以及对早稻生长季水稻产量、CH₄和N₂ O排放的后续影响.采用密闭静态箱-气相色谱法测定稻菜轮作土壤CH₄和N₂ O,同时测定作物产量,并估算全球增温潜势（GWP）和温室气体排放强度（GHGI）.结果表明：①辣椒季和早稻季4种施肥处理下土壤CH₄的累积排放量分别为0.9~2.7 kg ·hm^-2和5.5~8.4 kg ·hm^-2,与NPK处理相比,辣椒季NPK+M和M处理CH₄累积排放量分别减少35.3%和7.6%;而早稻季NPK+M和M处理CH₄累积排放量均增加37.5%和55.1%,其中早稻季M处理达到显著水平.②辣椒季和早稻季4种施肥处理下N₂ O的累积排放量分别为0.5~3.0 kg ·hm^-2和0.3~0.5 kg ·hm^-2,相对NPK处理,辣椒季NPK+M和M处理降低33.7%和16.0%的N₂ O累积排放量,其中NPK+M处理达到显著差异,早稻季NPK+M处理N₂ O累积排放量降低23.5%,M处理却增加9.1%,但均未达到显著水平.③ 4种施肥处理下辣椒和早稻的产量分别为3055.6~37722.5 kg ·hm^-2和5850.9~6994.4 kg ·hm^-2,与NPK处理相比,NPK+M和M处理显著增加辣椒产量.各施肥处理GWP为508.0~1864.4 kg ·hm^-2,NPK+M和M处理相对NPK处理分别下降25.7%和5.7%,其中NPK+M处理达到显著差异.辣椒季各处理的GWP对总GWP的贡献率为69.2%~78.1%,N₂ O对总GWP的贡献率为77.3%~85.3%.辣椒季和早稻季GHGI分别为0.03~0.09 kg ·kg^-1和0.04~0.24 kg ·kg^-1,与NPK处理相比,辣椒季M和NPK+M处理使GHGI显著下降71.5%和54.7%,早稻季NPK+M和M处理GHGI值分别下降44.0%和20.8%,其中NPK+M处理达到显著差异.综合作物产量及温室气体减排效果考虑,化肥和有机肥配施（NPK+M）可推荐为海南稻菜轮作模式下一种最优的减排稳产的施肥措施.     

三峡水库主要入库河流氮营养盐特征及其来源分析

以2004～2005年的三峡水库3条主要入库河流(长江、嘉陵江、乌江)中的水文、水质的调查数据为依据,研究了三峡水库入库河流中主要的水文变化特征、氮营养盐的季节性分布规律及其形态组成.结果表明,3条入库河流的流量、流速呈现季节性变化,三峡水库入库河流的主要水文特征值已处于水华暴发的危险范围内,很容易发生水华.3条入库河流中总氮含量年均值都在1.55～2.15 mg/L之间,总体偏高,乌江武隆断面的总氮浓度最高,嘉陵江北碚断面次之,长江朱沱断面最低,并且3条河流丰水期水体中总氮含量均高于枯水期,说明非点源对氮污染影响较大;溶解态无机氮(DIN)是总氮的主要存在形式,而其中又以硝酸盐氮(NO3--N)为主,平均占到DIN的70%以上.氮素污染多以还原态氨氮(NH4 -N)的形式排入水体,经过硝化作用,NH4 -N氧化成亚硝酸盐氮(NO2--N),然后再氧化成稳定的NO3--N,并且消耗掉水体中大量的氧.入库河流水体中的NO3--N主要来自农田径流、城市污水、城市径流以及淹没土壤的释放,NH4 -N的来源主要是城市污水、工业废水以及少量的生活垃圾和船舶废水.     

含固率和接种比对林可霉素菌渣厌氧消化的影响

通过林可霉素菌渣的中温厌氧消化摇瓶实验,比较不同的含固率(3%、5%、8%、10%)和接种比(0.5、1、2、3)对菌渣产甲烷能力的影响,以确定菌渣厌氧消化的最优工艺条件.结果表明,在研究参数范围内,含固率越低,接种比越高,越有利于甲烷的产生;经过10d的培养,在含固率为3%、接种比为3时的工况中,菌渣的挥发性固体(VS)累计净产甲烷量最高,为106 mL/g;而含固率>5%、接种比2的液态发酵工艺,此条件既能保证厌氧消化不受消化产物(胺和挥发性有机酸)积累的抑制,也可以缓冲菌渣中残留林可霉素对消化微生物可能产生的抑制效应.     

资源环境承载力研究方法综述

资源环境承载力是区域发展战略决策的基础,对指导区域可持续发展和服务国家战略需求具有重要意义。本文系统梳理了资源环境承载力评价从土地资源承载力向水资源承载力、环境承载力和生态承载力发展,再到近年来以土地开发强度为特征,以及基于供给能力的资源环境承载力评价兴起的历程。资源环境承载力评价从单一资源走向各类主要自然资源、环境要素及综合要素的承载力评价,研究方法不断完善。但目前资源环境承载力研究仍存在更多地关注承载的极限容量,对发展容量的关注不足;缺乏具有普适性、可推广的资源环境承载力评价理论及方法体系等问题,其研究仍面临严峻的挑战。未来资源环境承载力研究仍需在承载力从极限容量向发展容量转变,形成具有广泛指导意义的资源环境承载力评价方法体系,强化以空间开发利用为特征的资源环境承载力评价等方面的研究,以此深化资源环境承载力理论及实践应用研究,为区域可持续发展及服务国家战略提供支撑。     

极近距离煤层综放开采工作面覆岩“两带”发育规律研究

为深入研究极近距离煤层综放开采工作面覆岩“两带”的动态发育规律,采用理论推导、数值模拟和现场实测相结合的方法,分析袁店一矿824工作面覆岩“两带”的裂隙演化特征。结果表明：从岩层层向拉伸率角度,研究上覆岩层垮落带和导水裂隙带的垮落程度,考虑角度影响推导出岩层弯曲下沉边缘段变形前后的长度计算公式,根据覆岩的碎胀特征计算各岩层的最大下沉量,预测垮落带和裂隙带的范围分别为30.2～41.2 m和70.7～78.2 m;采用3DEC数值模拟分析该矿824工作面开挖后上覆岩层垮落的基本形态和裂隙分布规律,结合其应力、位移云图和监测线位移曲线的分布特征,得出垮落带和裂隙带的高度分别为32.50 m和77.25 m;采用分布式光纤应变监测系统,监测工作面前方80 m处上部顶板的受力情况,得出受采动影响的光纤应变呈起伏变化,且应变分布与地层岩性存在对应关系,得出垮落带高度约30.4 m,裂隙带高度约74.8 m,验证采用层向拉伸率和覆岩碎胀性2个方面来预测工作面覆岩“两带”高度的合理性,可为类似方面的研究与施工提供相应的技术依据。     

基于卷积神经网络的冲击地压预警方法研究*

为探究深度学习在冲击地压预警方面的应用前景,以新疆某冲击地压矿井为研究背景,将深度学习和专家评判运用到微震数据分析中,基于卷积神经网络构建冲击地压预警模型。充分利用一维卷积神经网络对时序数据有较强特征提取能力的优势,以微震数据及其特征参数作为输入,以专家评判值作为标签,借助Python-Keras框架实现冲击地压预警模型的构建和训练。研究结果表明:模型预警效果并不随着训练迭代次数的增加而逐渐最优,存在最优迭代次数,对于所建模型当迭代次数为30时测试集的冲击危险预测结果与专家评判结果基本吻合,同时说明模型可以较好地学习专家评判经验实现冲击地压预警。研究表明所建模型对研究时段内发生的5次大能量矿震事件均进行预警,其准确度较高,具有现场实际应用价值。