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101.
多年来锅炉大气污染物排放标准,一直沿用以锅炉排放污染物的浓度来评价的方法.由于锅炉燃烧的方式,锅炉运行、维护等方面的管理上存在很大的差异,目前低温连续供热的理念地提出,都给锅炉排放污染物的评价带来新的考验.本文主要探讨,锅炉大气污染物的评价指标以污染物排放量还是以浓度为标准,更能体现锅炉运行的实际状况,更准确地反映污染源源强. 相似文献
102.
103.
104.
王伟 《安全.健康和环境》2021,21(8):46-49
针对炼化装置大型机组造价成本高、维修周期长且一般无备用机组,一旦发生故障将对炼化装置本身及上下游生产装置产生不可预估的经济损失和社会负面影响的问题,分析了炼化装置大型机组管理现状,从设备管理体系建立、监测诊断技术使用、机组运行环境把控3个方面,深入研究了炼化装置大型机组日常运行的管理思路和具体措施。 相似文献
105.
106.
107.
二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著. 相似文献
108.
对黑水团水体光学特性进行研究,是利用遥感技术监测和评估黑水团事件的前提.针对2015年7月在太湖发生的黑水团现象,采集了太湖黑水团区(区域一)、蓝藻水华区(区域二)、清水区(区域三)共36个水样,对这3个区域的水体遥感反射率以及吸收特性进行对比分析.结果表明:1区域一水体的总颗粒物、色素颗粒物和非色素颗粒物吸收系数比区域二、区域三高出1~2倍,在400~500 nm之间,区域一CDOM吸收系数相比另外两个区域的水体高出2倍左右.导致黑水团区域水体具有很低的遥感反射率,被人眼感知时呈现为黑色;2黑水团区域水体M值低于滇池、巢湖和太湖的M值变化范围,说明黑水团中CDOM的腐殖酸含量较高.此外,叶绿素a浓度与CDOM在350 nm处吸收系数之间具有很好的相关性,表明蓝藻的降解可能是黑水团中CDOM的一个主要来源;3在380 nm之后,黑水团区域的水体总吸收以色素颗粒物占主导,但在短波350~380 nm处,CDOM对总吸收的贡献率高于色素颗粒物和非色素颗粒物. 相似文献
109.
进水C/N对A~2/O-BCO工艺反硝化除磷特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用厌氧/缺氧/好氧与生物接触氧化工艺组成的双污泥系统(A~2/O-BCO)处理实际生活污水.通过投加乙酸钠调节进水碳氮比(C/N=2.44~8.85),考察了系统的反硝化除磷特性.试验结果表明:进水有机物主要是通过改变硝化性能(即缺氧段反硝化负荷)以及聚-β-羟基链烷酸脂(PHA)的贮存和利用,进而影响系统的脱氮除磷效果.当进水C/N为4~5时,COD、TN和PO_4~(3-)-P去除率分别达到88%,80%和96%,实现了有机物、氮和磷的同步高效去除.碳平衡分析表明,A~2/O反应器去除的COD占去除总量的71.86%~77.28%,BCO反应器去除的COD仅占2%~12%,碳源的高效利用是A~2/O-BCO工艺在低C/N条件下实现深度脱氮除磷的重要原因.此外,通过进水C/N与曝气量、硝化液回流比、厌/缺氧反应时间等相关性的分析,提出了系统的优化运行策略. 相似文献
110.
SWMM 模型在城市不透水区地表径流模拟中的参数识别与验证 总被引:6,自引:2,他引:6
为了研究城市不透水下垫面的降雨径流过程和污染负荷,以屋面为例,选择径流管理模型SWMM,采用独立场次实测数据,应用基于不确定性分析的HSY算法和Monte Carlo采样方法对模型中的水文水力和水质参数进行识别和验证.结果表明,地表不透水区径流模型中主要包含6个关键参数,分别为不透水区初损填洼深度(S-imperv)、不透水区曼宁系数(N-imperv),指数累积方程中的最大可能累积值(max buildup)、累积常数(rate constant),指数冲刷方程中的冲刷系数(coefficient)和冲刷指数 (exponent).水文水力参数的识别可以最小二乘法偏差作为目标函数,水质参数的识别可以场次污染负荷和污染物峰值浓度作为目标函数.参数识别结果为N-imperv0.012~0.025, S-imperv 0~0.7, max buildup 15~30, rate constant0.2~0.8, coefficient0.01~ 0.05, exponent1.0~1.2.参数的区域灵敏度由大到小排序为 coefficient、S-imperv、N-imperv、max buildup、exponent、rate constant.识别后的参数可以通过模型验证,但是在模拟一些雨型特殊的降雨径流污染物浓度曲线时,仍然存在一定的困难. 相似文献