柴油废气的危害

柴油燃料是一种复杂的石油化合物的混合物.燃烧时排至空气中的废气含有上千种的化学物质.主要成分为水、二氧化碳、氮气与碳粒(黑烟).     

煤的净化

煤是工业生产的重要燃料，尽管科技发展迅猛，但仍然无法控制在燃煤过程中所产生的大量污染物质小何把煤净伦，以减少其对环境的污染是各国政府、工业界和环保人士不容忽视的问题。本文作者彼得·布里顿（PeterBritton）在文中详述了美国政府和一些电力公司去。何采用新的科技把煤净化，使之成为低成本、高效能及洁净的燃料。韦思·艾思斯（WayneIrons）正在美国电力公司新建的贝利九O型网络屏触式电脑控制系统显承的各种锅炉图象前来回奔走。他不费吹灰之力便调出了五十码之外巨大的加压流化床锅炉的工程图，建造这台巨大的锅炉是为了试…     

浓淡煤粉燃烧的数值研究

浓淡燃烧是当前煤粉燃烧的一个重要趋势。应用Eulerian／Lagrangian方法，采用非一致性网格生成技术，对四角切向燃烧锅炉浓淡煤粉燃烧及炉内过程进行了数值研究。结果表明：在本文的研究参数范围内，煤粉浓淡比3：1是最佳浓淡比，对应的浓侧煤粉浓度为0．624kg coal／kg air；浓淡煤粉燃烧具有稳燃作用；炉膛出口截面上烟温的计算值与实测值吻合较好。     

燃煤产生的NOx控制技术

为减少NOx的危害，改善城市环境与生态环境，必须加强对NOx的排放控制。本文在系统总结和分析国内外燃煤NOx污染控制技术及其经济特点的基础上，提出了我国燃煤NOx污染的控制方向。     

供水管网生物膜有机物的二氯乙腈与二氯乙酰胺生成特性

在饮用水输配系统中,来源于管壁生物膜的有机物可能耗氯并生成消毒副产物(DBPs),包括二氯乙腈(DCAN)与二氯乙酰胺(DCAcAm)等高毒性含氮DBPs(N-DBPs).研究考察管网常见的细菌与其胞外聚合物(EPS)以及模拟管壁生物膜氯化与氯胺化后DCAN与DCAcAm的生成,并与天然有机物(NOM)和水源水有机物进行比较.结果显示,铜绿假单胞菌、恶臭假单胞菌与藤黄微球菌与氯反应生成的DCAN、DCAcAm浓度分别为1.48～2.02、0.21～0.38μg·mg~(-1)(mg~(-1)以TOC计),高于同反应条件下NOM的生成量;相比于氯化反应,3株细菌细胞氯胺化生成的DCAN与DCAcAm浓度明显更低.3株菌的EPS也是氯与氯胺化反应生成DCAN与DCAcAm的前体物,且其氯胺化反应生成的DCAcAm浓度高于氯化反应生成的.与NOM、水源水相比,模拟管壁生物膜氯化后生成的N-DBPs与三氯甲烷(TCM)浓度比更高,表明生物膜有机物比NOM与水源水有机物更倾向生成DCAN与DCAcAm类N-DBPs,且模拟管壁生物膜氯胺化的DCAcAm生成量高于氯化反应的,说明管壁生物膜有机物是供水管网系统中DCAN与DCAcAm类N-DBPs的重要前体物.     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.