项目决策阶段清洁生产分析方法的研究

企业在建设项目决策时就应该按照清洁生产的原则，从源头控制污染。提出了在项目决策中，应从产品选择、工艺路线选择、主要设备选型和节能降耗4个方面进行清洁生产的分析方法，通过此分析方法的应用，可以避免项目决策中的环境失误和降低企业的环境风险。     

影响海水铵盐常规分析质探因素研究

本文在采用次溴酸盐氧人分析海水中铵盐含量的基础上，探索并研究了影响水铵盐常规分析质控的各种因素，经实验室量地估计了不同的因素对海水铵盐的分析结果的影响程度。解决了本方法在日常分析工作中所存在的某些不易掌握与控制的关键问题，使得该项分析方法在实践中能较顺利的进行。     

数字

1．3％ 国家安全生产监督管理总局近日明确提出了今年的全国安全生产控制考核指标，各类事故死亡人数同比下降1．3％。     

SZE—2型隔声罩在镇海电厂125MW机组上的使用及存在问题

在一般火力发电厂中，汽轮发电机组的噪声污染是比较突出的问题。国内电厂的噪声测试表明：汽轮发电机组各部位的噪声值大都在90dB（A）以上，个别部位甚至高达100dB（A）以上，对运行工人及周围环境产生严重危害。对于发电机组的噪声治理，一般采用隔声罩，即从传播途径方面来控制。但由于电厂设备复杂，噪声种类多等原因，治理效果不太理想。镇海发电厂总装机容量为1050MW，一期工程主厂房内装有两台125MW的燃油发电机组。其中汽轮机型号为N125－135／550／550；发电机型号为QFS－125－2。两台机组分别于1979年1月和9月投产发电。这…     

论新形势下煤炭行业环保工作的难点及对策

本文论述了在我国建立社会主义市场经济新形势下，煤炭行业环境保护工作面临的难点，并提出了克服这些难点的对策与建议。     

基于在线监测+模型的海绵城市建设径流水量控制效果研究

以青岛市海绵城市典型项目区为研究区,通过收集、整理和概化汇水区资料,构建了研究区降雨径流模型——SWMM模型。利用2018年雨季的降雨-径流实时监测数据,进行了模型关键参数的率定和模型验证,研究了海绵城市建设在削减径流量、增加入渗与滞蓄雨量方面的定量效果。结果显示:海绵改造后,不同降雨强度下形成径流的雨量占总雨量的平均比例由56%下降至29%;下渗雨水的平均比例由40%增加至60%,滞蓄深度由0.63 mm增加至5 mm。海绵改造前后研究区场降雨径流总量控制率变化显著,当以1~10年一遇的短历时（120 min）设计降雨作为模型边界条件进行模拟时,海绵化改造后场次降雨径流总量控制率提高了26%~34%,认为研究区基本达到了海绵城市关于水量控制的建设要求。     

基于SWMM模型的上海市松江国际生态商务区海绵城市建设效果评价

海绵城市建设旨在恢复城市自然调蓄能力,提升生态环境和城市韧性。以上海市松江国际生态商务区为研究区域建立SWMM模型,评估海绵城市建设对区域降雨径流控制和污染负荷控制效果,结果表明:较之传统开发模式,海绵城市建设能够显著滞蓄雨水、降低区域径流总量、削减入河污染负荷,有效减轻区域排涝压力和水环境压力。对于3,5,20,50 a重现期的2 h降雨,海绵城市径流总量分别削减40.8%、39.5%、37.0%、35.8%;对于5 a重现期的2 h降雨,TSS、COD、TN、TP的削减率分别为36.3%、39.4%、32.9%、47.6%。     

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.