紫外活化过硫酸盐降解二苯甲酮-4的动力学影响及降解机理与风险评价

活化PS（过硫酸盐）氧化工艺对于降解水中新兴微污染物具有潜在应用价值.为研究活化PS体系对BPs（二苯甲酮类）有机防晒剂的降解性能,以BP4（二苯甲酮-4）为研究对象,采用UV/PS（紫外活化过硫酸盐）工艺降解BP4,比较单一UV、单一PS和UV/PS 3种工艺对BP4的去除效果,考察各因素对UV/PS工艺去除BP4动力学的影响,同时探究BP4降解机理并进行风险评价.结果表明:BP4降解过程符合准一级反应动力学模型;最佳PS投加量为1.0 mmol/L,反应30 min后BP4去除率可达94%,增加PS投加量或降低初始c（BP4）均可促进BP4降解,无机阴离子（HCO₃-和Cl-）对BP4降解均有抑制作用,酸性条件有利于BP4降解;基于HPLC-MS/MS鉴定出8种中间产物,并提出降解路径,费氏弧菌毒性试验和ECOSAR v1.10软件预测表明,UV/PS工艺降解BP4过程中生成的中间产物比母物质毒性更高.研究显示,UV/PS工艺可有效去除BP4,但其中间产物可能会造成潜在的生态风险,后续需进一步深入研究.      

城市污水管网中污染物冲刷与沉积规律

为探明城市污水管网中污染物的冲刷与沉积规律,对西安市污水管网进行实际调研,结果表明,污水支管和干管的沉积物厚度时变化较大,变化量分别为0~24 mm和0~12 mm,管道污水中颗粒态污染物发生沉积和冲刷的概率高;而污水主干管的沉积物厚度时变化较小,管道内颗粒物沉积与沉积物冲刷水平维持相对平衡.为进一步明确污水中污染物浓度变化与水流流速的关系,建立了污水管道冲刷与沉积模拟中试装置,研究了不同流速下管道中碳(有机)、氮、磷三类污染物含量和粒径分布的变化规律.结果表明,随着污水流速的增加,冲刷强度增大,管道中污染物浓度急剧升高,通过粒径分布监测结果可知,管道中有机污染物易存在于粒径较大的颗粒物上,氮、磷类污染物易吸附在粒径较小的颗粒物上;当流速小于0.6 m·s~(-1)时,污水中颗粒态污染物的沉积作用大于冲刷作用,发生物理沉积,造成污水中碳源不足,当流速大于0.6 m·s~(-1)时,水流冲刷强度增大,沉积物被水流大量携带,但污水中碳类有机污染物的增加比重大于氮和磷类污染物,使现有污水碳源不足得到改观,利于生物脱氮除磷工艺的碳源需求.     

Development of a method for comprehensive water quality forecasting and its application in Miyun reservoir of Beijing, China

Water quality forecasting is an essential part of water resource management. Spatiotemporal variations of water quality and their inherent constraints make it very complex. This study explored a data-based method for short-term water quality forecasting. Prediction of water quality indicators including dissolved oxygen, chemical oxygen demand by KMnO₄ and ammonia nitrogen using support vector machine was taken as inputs of the particle swarm algorithm based optimal wavelet neural network to forecast the whole status index of water quality. Gubeikou monitoring section of Miyun reservoir in Beijing, China was taken as the study case to examine effectiveness of this approach. The experiment results also revealed that the proposed model has advantages of stability and time reduction in comparison with other data-driven models including traditional BP neural network model, wavelet neural network model and Gradient Boosting Decision Tree model. It can be used as an effective approach to perform short-term comprehensive water quality prediction.     

一种装备战场电磁兼容性综合评估方法

目的衡量和论证复杂电磁环境下单个装备的综合电磁兼容性和战场己方所有装备系统的整体电磁兼容性。方法结合电磁兼容性综合评估需求,建立对装备电磁兼容性评估指标体系,研究综合评估方法。结果给出了装备战场电磁兼容性评估指标,建立了基于多指标的战场电磁兼容性综合评估指标体系,并从多属性决策角度,提出了基于网络分析法(ANP)和逼近理想解排序法(Topsis)的装备战场电磁兼容综合评估方法,通过评估实例验证了方法的实用性和正确性。结论装备战场电磁兼容性综合评估方法可以为装备、平台和集群的战场运用方式论证提供决策依据,评估结果具有一致性和可重用性。     

高速铁路对国内民航旅客运输的替代效应测度

中国高速铁路的快速建设,对国内民航客运的发展产生了较大的影响。基于事后分析视角,从直达联系视角建立了国内高铁—民航运输的空间叠合网络,定量分析了高铁建设前后民航旅客运输的变化特征,并基于航空客流增速变化识别出高铁影响下的四种航段类型及其空间分布。在此基础上,基于2007-2014年全国277对高铁—民航运输重叠城市对的8年面板数据,以航空客流为因变量,建立随机效应模型,研究了高速铁路介入后对国内民航客运系统、北上广枢纽机场以及其他机场航线的替代效应。结论表明：（1）高速铁路对重叠网络的民航旅客运输产生了较强的替代效应,且高铁列车速度越快、城市间距离越短,替代效应越明显。（2）由于航班网络联系的多元化、旅客出行偏好选择以及对时间敏感性不同,枢纽机场航线较非枢纽机场航线受高铁建设的影响相对较小。未来随着高铁网络的进一步完善,其对航空客运的影响仍值得持续关注。     

应用ANFIS预测蠕虫反应器的污泥减量速率并优化其运行条件

利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕虫反应器的污泥减量速率.结果表明,溶解氧浓度(D0)、温度(T)、蠕虫密度和污泥负荷是蠕虫捕食过程的主要影响因素,通过性能比较得出ANFIS模型预测值与实验测定值间具有更好的一致性,其相关系数(r)为0.82,绝对平均误差百分比(MAPE)为71.5％,均方根误差(RMSE)为16.7.根据ANFIS模型的预测结果,得出蠕虫反应器的最适运行条件为:DO 1.8 ～3.1mg·L-1,温度18.4～21.7℃,蠕虫密度低于1.7 g·cm-2(以湿重计),污泥负荷563～734 mg·g-1(以TSS计),在此操作条件下获得的污泥减量速率均高于100 mg· g-1·d-1.     

Application of social network theory to prioritizing Oil & Gas industries protection in a networked critical infrastructure system

As a typical process industry, the Oil & Gas industries play a key role within a networked critical infrastructure system in terms of their interconnection and interdependency. While the tight coupling of infrastructures increases the efficiency of infrastructure operations, interdependency between infrastructures may cause cascading failure of infrastructures. The interdependency between critical infrastructures gives rise to an infrastructure network. In this paper, we apply social network analysis, an analytical tool used by social scientists, to study human interactions and to analyze characteristics of the critical infrastructure network. We identify Oil & Gas, Information & Communication Technologies (ICT), and Electricity as three infrastructures that are most relied upon by other infrastructures, thus these may cause the greatest cascading failure of the infrastructures. Among the three, we further determine that Oil & Gas and Electricity are the more vulnerable infrastructures. As a result, priority toward critical infrastructure protection should be given to the Oil & Gas and Electricity infrastructures since they are most relied upon but at the same time depend more on other infrastructures.     

基于BP神经网络的矿井火灾安全评价方法

在对国内煤矿调研的基础上,建立了包括内因火灾、外因火灾、管理和救灾3个子系统的评价指标体系;通过模糊层次法,求解了各指标权重;结 合目前比较成熟的BP神经网络方法,研究了一种新的矿井火灾安全评价方法,并编制了界面友好的软件,在矿井实际应用中取得较为满意的评价结果.     

基于概率神经网络的液氨汽车罐车复合故障诊断

故障诊断在保证危险化学品汽车罐车运输安全方面具有重要意义。从国内交通运输安全的实际要求出发,依据液氨汽车罐车的结构特点及国家法律法规的要求,比较全面、系统地分析了液氨汽车罐车故障特征的相关参数,并将其作为概率神经网络的输入结点。根据实际可能发生的故障分类模式,考虑到故障诊断的容错能力和自适应能力,提出了基于概率神经网络的复合故障诊断模型。利用指标参数作为网络训练样本,对未知故障模式进行诊断,并以广西地区压力容器检验所液氨检测数据为例进行说明。理论分析和实例计算表明,该模型物理概念清晰,计算结果合理,精度较高,在危险化学品汽车罐车故障诊断中有很好的适用性。该项工作可为我国危险化学品汽车罐车故障智能诊断的深入开展提供参考依据。