基于预习清单的写作教学预习策略

预习是一种良好的学习习惯。作文教学中,要重视预习,教师在写作前指导学生定向预习,可以帮助学生解决"写什么"的问题。写作教学的预习主要是有意识地采集材料。教师应指导学生通过观察、体验、调查、阅读、回忆五种途径来有意识地采集材料。     

橡胶行业硫化烟气治理技术的探讨

叙述了硫化烟气产生的过程及大致组分 ,介绍了 XLJI-10 0 0型硫化烟气净化装置 ,并对其现场使用效果进行了评价。认为效果良好 ,达到了治理目的。     

矾土尾矿载体双活性组分甲苯催化燃烧催化性能研究

利用矾土尾矿制备催化剂载体,采用浸渍法将双活性组分氧化物载于催化剂载体,研究甲苯催化燃烧性能.结果表明,当Cu、Mn物质的量比为1∶2、负载量为14％、焙烧温度为500℃、焙烧2h时CuMn/ZrO2整体催化剂催化活性高,起燃温度为210℃,完全燃烧温度为230℃,有效降低了甲苯催化燃烧的起燃温度和完全燃烧温度.     

2014年春节期间北京市空气质量分析

对2014年1月30日(除夕)13时到1月31日(初一)12时期间北京市官园、怀柔和良乡监测站的CO、SO2、NOx、PM10、PM2.5浓度及PM2.5化学组分和能见度等监测数据进行分析,探讨了污染源减排和烟花爆竹燃放对北京市空气质量的叠加影响.研究发现,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM10、PM2.5和SO2的影响最为显著.官园、怀柔和良乡监测站在1月31日凌晨1时的PM10浓度值分别为377.8、253.2和627.0μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.4、2.0和3.6倍;PM2.5浓度值分别为292.0、184.7和522.4μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.1、1.5和3.2倍.烟花爆竹的燃放对PM2.5化学组分中的K+、SO2-4、Cl-、Mg2+和Na+等影响最大,1月31日凌晨1时这5种离子在PM2.5浓度中占的比例高达92.1%.烟花爆竹的燃放造成1月31日凌晨1时监测中心和良乡的能见度分别降至2422 m和3591 m,是1、2月份能见度均值的22.9%和32.8%.2010—2014年"春节半月"期间官园、怀柔和良乡PM10平均浓度大多低于冬季均值和年均值,2014年"春节半月"这3个监测站的PM2.5浓度相比于冬季均值分别下降了33.3%、20.6%和39.2%,表明污染源减排对空气质量的正影响非常明显.     

北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析

为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势.     

成都市无车日期间PM_(2.5)污染特征研究

2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。     

苏州市连续重污染过程中可溶性离子组分分析研究

文章利用苏州南门空气质量监测站点的可溶性离子组分的数据,结合2013年连续重污染过程细颗粒物中可溶性离子组分.结果表明,重污染过程是在不利气象条件下一次污染过程,从后向轨迹分析,空气团裹挟大量污染物到达苏州,使本地污染和区域污染相互叠加;可溶性离子组分占到细颗粒物组分的一半,可溶性离子又以硫酸盐、硝酸盐和铵盐为主要成分,其中硫酸盐主要来自于二氧化硫的转换.     

典型的固定源排放可凝结颗粒物中无机组分研究

近年来我国各类典型固定源排放可过滤颗粒物（Filterable Particulate Matter,FPM）的水平已经明显降低,然而固定源可凝结颗粒物（Condensable Particulate Matter,CPM）的排放水平却逐渐引起人们的关注和重视.因此研究不同类型固定源CPM的排放特征对进一步了解和控制固定源颗粒物的排放具有重要意义.本研究根据美国EPA Method 202搭建了一套CPM的采样装置,对5个不同固定源排放的CPM进行了采样.实验结果表明在两个燃煤电厂、一个烧结厂和两个垃圾焚烧厂中,CPM的排放浓度分别为 7.65、26.00、28.89、6.82和5.53 mg·m^-3,无机组分在CPM中的占比分别为69%、62%、43%、62%和71%.其中SO₄^2-是燃煤电厂和烧结厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的67%以上.Cl^-是垃圾焚烧厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的37%以上.K、Ca、Na、Fe、Mg和Al等元素在各类固定源CPM排放的总元素中占比较高,大约在80%以上.此外,在燃煤电厂和烧结厂排放CPM中的未知组分比例大约在20%以上,说明现阶段我们对CPM组成成分的研究还有限,未来应当继续探索研究.     

2016~2020年上海市PM2.5化学组成特征和来源解析

2016~2020年在上海市区和郊区的6个点位开展了颗粒物系统性观测研究,分析了PM_2.5的质量浓度以及水溶性离子、有机碳/元素碳、无机元素等化学组分,并利用正矩阵因子分解模型对PM_2.5的来源进行了解析。结果表明,上海PM_2.5浓度水平呈现下降趋势,年均质量浓度依次为46,43,37,40,39μg/m³,表现为冬高夏低,西高东低的时空分布特征。有机物在PM_2.5中占比最高(30%~32%),不同年份和季节间的差异较小。二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)的区域性特征明显,其中硝酸盐的占比在5a间升高最多,且在冬季污染过程中起到了关键作用。解析得到PM_2.5的来源有9类,分别为二次硝酸盐(30.6%)、二次硫酸盐(20.7%)、机动车(12.6%)、工业(8.0%)、生物质燃烧(7.7%)、扬尘(6.5%)、燃煤(5.8%)、海盐(4.8%)和船舶(3.2%)。机动车和船舶等移动源、秸秆焚烧和烟花爆竹燃放等生物质燃烧源的贡献浓度在研究期间呈现下降趋势,体现了相关治理措施的管控效果。     

民用煤排放PM2.5中碳组分与水溶性离子特征

研究4种典型民用煤燃烧排放PM_2.5中的碳组分以及水溶性离子含量特点,并通过PAM-OFR(潜在气溶胶质量-氧化流动反应器)模拟了大气老化过程(2d)对煤球与烟煤燃烧PM_2.5中碳组分与水溶性离子含量的变化影响。结果表明,烟煤燃放PM_2.5中碳组分含量最高,达到57.96%,其EC含量是其他煤种的4.3~9.6倍。民用煤燃烧产生PM_2.5中水溶性离子以Na⁺与SO₄^2-为主,其在总水溶性离子中占比合计约47%~76%。经历了大气老化试验后,煤球与烟煤燃烧排放PM_2.5中NH₄⁺和NO₃^-离子含量大幅增加,与之相比,TC占PM_2.5比例分别下降了12.03%与19.99%。