尾矿高浓度排放技术的发展概况及展望

对于尾矿传统湿排技术来说,不仅坝体的稳定性差,对环境也有极大的影响,然而高浓度排放技术有效地缓解或解决了这些问题。文章从尾矿脱水、料浆输送和尾矿沉积等多方面,介绍了高浓度排放国内外发展情况,如多段式到一段式脱水和脱水设备的发展、泵压输送中泵送设备的类型,以及尾矿沉积中排放口的布置方式等。介绍了边坡角预测理论,主要包括Blight和Bentel边坡角预测模型、Kupper提出的边坡角经验公式,以及Sofra和Boger提出的边坡角经验公式。指出了高浓度排放技术存在的问题,如膏体的定义不清晰、高浓度排放的适用条件、沉积裂缝和边坡角预测模型不精确。最后总结了高浓度排放的发展趋势,如膏体排放模式、排放口的中央式布置和设备选型,如高浓度底流和处理量的脱水设备,以及高压高效率的泵送设备等。     

基于信息扩散模型的沣东新城区土壤重金属潜在生态风险评估

我国目前大规模的新区建设导致严峻的区域土壤重金属污染形势.以沣东新城为研究靶区,进行重金属含量特征描述性统计及克里金插值分析,进一步结合潜在生态风险指数与信息扩散理论,构建基于风险评估的信息扩散模型,探讨了Pb、Cu、Cd和Hg的污染程度、污染风险及风险发生概率.结果表明,研究区内4种土壤重金属的含量均值远超土壤重金属背景值,分别是背景值的1.943（Pb）、1.419（Cu）、3.074（Cd）和3.567（Hg）倍,且重金属分布受人为干扰较大呈强变异性（CV>65%）.其中,Pb和Cu污染分布主要受到工业生产与建设用地开发的影响,工业活动、农业活动及交通运输是主要的Cd污染源,而工业建设是造成Hg污染的主要因素.重金属潜在生态风险指数平均值分别为9.716（Pb）、7.095（Cu）、92.292（Cd）和142.469（Hg）,区域综合潜在生态风险指数（RI）均值为251.573,表明区域整体处于较高的潜在生态风险状态.区域Pb和Cu整体处于轻度潜在生态风险,而Cd和Hg以中风险与较高风险为主,表明Cd和Hg是区域重金属污染的主导因素.信息扩散潜在生态风险模型评估结果显示,区域综合潜在生态风险各等级的概率排序为：较高（38.98%）>中度（38.55%）>高（5.89%）>轻微（5.15%）>极高（3.56%）,Cd、Hg元素各潜在生态风险等级的超越概率远大于Pb和Cu,Hg元素各污染等级的超越概率分别为轻微（94.89%）、中度（66.85%）、较高（23.62%）、高（3.9%）和极高（2%）,其中仅轻微等级的超越概率小于Cd.潜在生态风险等级的污染概率预测误差均小于5%,体现了基于风险评估的信息扩散模型的可靠性.研究结果可为样本受限地区的土壤重金属潜在生态风险监测与管控提供技术借鉴与支持.     

不同曝气方式对人工湿地细菌多样性、代谢活性及功能的影响

细菌在人工湿地去除污染物过程中起着非常关键的作用.基于DNA和RNA高通量测序技术探讨了不同曝气强化方式影响下的人工湿地单元内细菌多样性、代谢活性和功能.结果发现:①养殖废水和人工湿地处理组共检测到细菌4 042个操作分类单元(OTUs),其中α-变形菌、γ-变形菌和拟杆菌为多样性最高的类群,且人工湿地曝气强化方式会在...     

企事业单位震害预测 人—机对话辅助决策系统QSDWZHYC—1

本文简要地介绍了QSDWZHYC—1智能辅助决策系统结构、功能以及所采用的技术途径。应用QSDWZHYC—1系统可预测企事业单位现有房屋的震害,评估经济损失和人员伤亡,优化抗震加固方案,识别高危害房屋类别,找出单位建(构)筑物地震危害的薄弱环节。为企事业单位抗震减灾对策进行辅助决策。     

基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型

将集成学习方法引入到机场噪声预测中,提出一种基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型.该模型采用空间拟合算法和BP神经网络算法构建基学习器,然后通过所提出的基于观察学习的异构集成算法将基学习器集成起来,获得集成的机场噪声预测结果.该模型通过集成多个异构机场噪声预测基学习器,能够有效提升预测准确率.实验结果表明,本文所提出的基于观察学习的异构集成算法,较之其他异构集成算法,在解决机场噪声预测问题上准确性更高、容错性更强.     

人体热应变预测方法标准在热安全评价中的应用

工业生产中存在着大量的高温工作环境,如高温生产车间或夏季露天作业环境等。高温工作环境可能导致人体体温升高、出汗脱水,对人体安全造成危害。建立人体热生理响应模型,通过计算得出人体生理指标变化,从而判断人体安全状态,是有效的人体安全评价方法。ISO 7933是人体热应变计算方法的国际标准。在考虑了环境和人体的多种情况下,给出人体相关生理参数的计算方法。基于此方法,与人体热安全阈值相结合,建立人体热安全评价方法,并给出了典型热环境下的算例。该方法也可用于评价热防护服的有效性。     

The prediction of adsorption isotherms of ester vapors on hypercrosslinked polymeric adsorbent

Adsorption isotherms of methyl acetate, ethyl acetate, propyl acetate, isopropyl acetate and ethyl propionate on hypercrosslinked polymeric resin (ND- 100) were measured at 303K, 318K and 333K,respectively, and well fitted by Dubinin–Astakhov (DA) equation. The plots of the adsorbed volume (q _v ) versus the adsorption potential (ε) at three different temperatures all fell basically onto one single curve for every ester. A predicted model based on DA equation was obtained on the basis of adsorption equilibrium data of methyl acetate, ethyl acetate and ethyl propionate at 318K. The model equation successfully predicted the adsorption isotherms of methyl acetate, ethyl acetate and ethyl propionate on ND-100 at 303K, and 333K, and also gave accurate predictive results for adsorption isotherms of the other two ester compounds (propyl acetate and isopropyl acetate) on ND-100 at 303K, 318K and 333K. The results proved the effectiveness of DA model for predicting the adsorption isotherms of ester compounds onto ND-100. In addition, the relationship between physico-chemical properties of adsorbates and their adsorption properties was also investigated. The results showed that molecular weight, molar volume and molar polarizability had good linear correlations with the parameter E (which represents adsorption characteristic energy) of DA equation.     

基于逐步聚类分析的水库浮游藻类生长预测

采用逐步聚类分析方法预测水库浮游藻类的生长情况,以于桥水库为例,选取了1999~2006年7个水质和气象因子的56组数据建立逐步聚类分析模型,其结果用于预测2007~2010年的叶绿素a含量.结果表明,实测值与预测值的变化趋势基本一致,相关系数R达到0.94,线性相关性较好.预测值的平均绝对误差为-0.0007,平均相对误差为21.66%.逐步聚类分析法可以快速准确的对水库的叶绿素a含量进行有效预测.对逐步聚类分析模型的敏感度分析表明,影响于桥水库藻类生长的主要因素是水体的pH值、溶解氧以及总磷,因此控制这3个因素是预防藻类爆发的重要途径.     

张集矿综采工作面瓦斯治理措施及效果分析

张集矿属于煤与瓦斯突出矿井,针对目前所开采的17266工作面地质构造条件复杂、瓦斯涌出量大、处于突出危险区等瓦斯治理难题,采取"风排瓦斯、高抽巷穿层钻孔抽采、运输巷、回风巷顺层钻孔抽采和上隅角埋管抽采"等瓦斯综合治理措施,用分源预测法得出工作面绝对瓦斯涌出量为30.3 m3/min。结果表明,工作面的主要瓦斯涌出来源为本煤层瓦斯涌出。工作面风排瓦斯量11.0 m3/min,工作面瓦斯抽采率达63.0%以上。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。