治理恶臭气体的新技术

传统处理恶臭气体的方法,有氧化法、吸附法、化学氧化法、生物法、低压汞灯分解法等,但均存在二次污染、处理效果不佳等缺陷。复旦大学环境科学研究所侯惠奇教授主持的“微波等离子体紫外辐射应用于处理恶臭物质的研究”课题,近日申请了两项国家发明专利,其研发的“无极紫外灯”采用频率为2．45MHz的微波放电,     

改性粘土除氟剂处理高氟地下水研究

利用自行制备的改性粘土除氟剂处理含氟量较高的配水,研究了改性粘土的优化制备条件和不同因素对其除氟效果的影响,并进行地下水原水除氟验证,最后考察了改性粘土除氟剂的再生性能.结果表明,将0.3 mol/L的Al2(SO4)3和2%(质量分数)的NaOH按1:3(质量比)混合制成改性溶液.再将改性溶液与粘土按1.0:3.0(质量比)混合后,在400℃下煅烧2 h所制得的除氟剂除氟效果最好,最高氟吸附容量可达0.216 8 mg/g;地下水出水氟质量浓度为0.807 mg/L,低于<生活饮用水卫生标准>(GB5749--2006)限值(1 mg/L);制得的改性粘土除氟剂对氟具有较好的吸附重复性,可实现多次再生.     

基于突变论的建筑突发事件研究

针对建筑突发事件的特点,提出利用突变论描述建筑突发事件,并将研究结果用于辅助处理突发事件决策.该方法根据7种基本的突变模型,用于描述大部分建筑内的突发事件.通过研究突变模型得出建筑内突发事件的特点和规律,并以此制定相应的决策策略.通过数学方法求解7种突变方程,将解的结果运用到突发事件的实际处理中,并将突发事件和决策作为案例存储在案例库中,遇到相似的突发事件时可以直接调用.结合实践表明,该方法对解决建筑突发事件效果显著.     

爆炸性气体环境危险区域划分方法改善探讨

本文在对当前爆炸性气体环境的危险区域划分存在的主要问题及其原因分析的基础上,探讨了通过建立爆炸性气体环境危险区域计算机辅助划分平台,提高危险区域划分的可操作性,从而实现爆炸性气体环境危险区域划分方法的改善.探讨了通过运用数值计算方法,基于fluent对爆炸性气体扩散进行研究,对非对称分布场所的危险区域划分提供划分辅助.     

对一台210MW机组锅炉冷渣机爆炸事故的分析及建议

对210MW机组锅炉冷渣机爆炸事故,进行分析并提出改进意见。     

微波辅助萃取技术及其在环境分析中的应用

微波辅助萃取技术是近年来发展较快的一种新型萃取方法,与传统的提取方式相比,具有省时、节能、简易、高效等优点.文章介绍了微波辅助萃取技术的特点和影响因素,综述了近年来其在环境分析中的应用情况.     

环境行政公益诉讼中专家辅助人制度研究

在环境行政公益诉讼规范设计中,检察建议程序、调查取证权行使、公益状态考量等一系列运作流程涉及诸多专业性难题,需要专家辅助人参与应对现实需求.基于专家辅助人规范与实践的考察,专家辅助人诉讼地位的模糊造成了实践视角下专家意见效力的不统一,阻碍了庭审实质化进程的顺利推动等现实弊端.从宏观和微观的视角比较专家辅助人在不同诉讼进...     

HAZOP在钛酸酯工艺过程危险性辨识中的应用研究

介绍了工艺过程危险可操作研究(HAZOP)的分析程序、步骤等.根据HAZOP原理,分析了钛酸酯制备工艺过程中有意义的偏差、偏差发生的原因,可能导致的后果,并提出相应的对策措施.结果表明,HAZOP比其他定性分析方法更能全面、系统地识别工艺过程中潜在的危险因素.在此基础上,探讨了工艺过程HAZOP会议审查中可能出现的问题和解决方法,并提出借助计算机进行工艺过程HAZOP研究是今后的重点.     

鞍山市化学事故辅助决策系统的开发

以科学实用为出发点,对鞍山市化学事故辅助决策系统的建立和开发进行了研究。分析讨论了建立该辅助决策系统软件的背景及意义;根据GB6944—2005《危险货物品名表》,应用Access2003数据库和VB6.0语言进行编程,构建危险化学品资料查询数据库,实现模糊查询和精确查询功能;通过分析、比较扩散模型中应用较广泛的高斯模型、SLAB模型、ADMS模型,结合鞍山市当地的实际气象数据,确定ADMS模型为该软件所用扩散模型,并根据ADMS模型和毒负荷法建立危险区域划分标准;根据鞍山市的实际情况,在灵图2006和消防水源电子地图的共同支持下,实现救援车辆电子地图导航和现场实时水源显示功能。     

碳及碳锰锅炉钢板在变形过程中的再结晶与时效硬化

通过对一起高加筒节母材裂纹的案例分析,并针对碳及碳锰钢板的形变冷、热加工过程与钢材组织和性能的关系,从理论和实际两方面介绍了碳锰锅炉钢板在冷热变形过程中的再结晶与时效硬化。介绍了可以通过对碳锰类钢板的加热,变形和温度的合理控制,使这类钢板的热塑性变形与金属的再结晶相结合,以获得细小的晶粒组织,使钢板具有优异的综合力学性能,从而避免因变形过程中的时效脆性使材料损坏。