金融危机下的环保突围

近段时间,美国爆发的金融风暴快速向全球蔓延,对我国的经济产生的影响也越来越大,各行各业都在预测此次危机的影响以及研究相应的对策。普遍认为,此次危机将会延缓中国此后几年的经济发展速度,当然,不同行业所面临的情况不同,或深受打击,或迎来新的发展契机。而我国近年来被谈论得比较多的环保行业,将会面临什么样的处境呢？     

地磁武器探测器

美国爱达荷州班诺克县法院由于安装了地磁武器探测器，现在可以说是世界上最安全的地方之一。这种新型武器探测器利用地球磁场来探测枪支和刀具，保安人员使用它探测到的东西大到手枪、短柄斧、甚至包括某一男人围在腰间的一段10英尺长的链条，小到刮胡刀片；总之，只要武器含有钢材等铁磁材料，哪怕是量很少，也能被探测出来。相反，这种探测器却对诸如钥匙之类的物件不会报警，因而能够提高探测速度。     

邯郸市沁河水污染治理方案

本文对邯郸市沁河水污染现状进行了调查分析，总结了城市内河治理经验，通过方案比较，推荐“清淤，护坡，建坝，分质截污，邯钢废水混凝沉淀处理”为沁河治理方案。     

男人最终将从地球上灭绝？

日前,英国牛津大学人类遗传学教授布赖恩·塞克斯宣称,男性独有的Y染色体由于无法自行修复基因变异造成的损伤,正在随着人类的发展而逐步退化.根据Y染色体逐步消亡的速度计算,他认为男性最终将难逃灭绝厄运,大约12.5万年后,男性也许就将从地球上灭绝,地球将变成真正意义上的"女儿国".     

要速度更要质量

"作为一个国家,如果有更多省份能够发展更快,能够超过广东,我觉得这是中国的盛事、好事。当前,广东关键在于练好’内功’!"近日,全国人大代表、广东省人大常委会副主任陈小川的直言,道出了经济大省领导人应有的视界。可是,就在一个多月前,广东、江苏等省份经济总量"龙头老大"之争还不绝于耳,实在令人倍感焦虑。其实,孰是"第一"并不那么重要;否则,社会发展岂不是又将回到"唯GDP至上"的旧时代。在党的十八大提出社会主义建设"五位一体"总布局的新形势下,不再迷恋经济发展的规     

酿造废水处理工程应用

本文介绍了酿造废水的特点及处理方法,以广东某酒业公司酿造废水处理工程为例,采用水解酸化-UASB-接触氧化-混凝沉淀工艺,并进行系统调试运行。结果表明,该工艺切实可行,废水经处理后能达标排放,为同行业污染治理和改善当地水环境质量具有重要意义。     

化学沉淀组合电催化氧化处理脱硫废液技术研究

真空碳酸钾脱硫工艺碱洗段废液因含有高浓度硫化物、COD等有毒成分而影响焦化废水后续生物处理。以焦化企业实际碱洗段废液为研究对象,选用化学沉淀和电催化氧化的组合方式对其进行预处理。结果表明,室温下当氧化铜的投加量为65 g/L、反应时间60 min时废液中S2-去除率可达93%,且经过高温灼烧可实现Cu O沉淀剂的再生使用。沉淀后出水经电催化氧化处理,在电流10 A、电压4.9 V、电解时间120 min的条件下,出水COD可降至2 400 mg/L,满足常规生化系统进水的要求。     

微波-混凝处理高炉煤气洗涤水的实验研究

本文探索了微波作为辅助手段处理高炉煤气洗涤水过程中,微波辐射功率、微波辐射时间、聚合氯化铝(PAC)加入量、磷酸加入量对高炉煤气洗涤废水处理效果的影响。结果表明,微波和PAC混凝联用处理高炉煤气洗涤废水具有作用时间短、聚沉能力强等特点,可以有效去除废水中悬浮物,降低硬度及浊度。     

液化四氟乙烷小孔泄漏试验研究

采用高速摄影技术,考察了液化四氟乙烷发生小孔泄漏时,其水平泄漏和垂直泄漏的初始云团演化行为、泄漏的质量流率、喷射速度和喷射角,并与理论计算公式进行了对比。结果表明:水平喷射两相云团尾部出现涡流,涡流大幅加快了云团向空气中扩散的速率;垂直喷射的两相云团在地面形成液池,液池大幅增加了液化气体向空气中蒸发的速率。水平泄漏试验的喷射角与容器内超压变化规律相似,泄放初期喷射角逐渐增大,经历一段平坦期,到泄放末期喷射角减小。水平泄漏和垂直泄漏的初始喷射速度分别为25 m/s和20 m/s,与理论值26.6 m/s基本吻合。水平泄漏的质量流率的试验值和理论值分别为0.0598 kg/s和0.0684 kg/s,垂直泄漏的分别为0.0472 kg/s和0.059 6 kg/s,结果对比基本吻合,推荐的泄漏质量流率和小孔喷射速度公式可以用于液化四氟乙烷小孔泄漏。     

基于SA-ELM的爆破震动速度预测

针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法.以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动特性等8个影响因素作为输入变量,建立了爆破震动速度预测的SA-ELM模型.模型训练值和预测值与实测值的均方误差(MSE)分别为0.20和3.26,平均相对误差控制在5％以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力.对比传统ELM模型,SA-ELM模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了隐层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的稳定性.