应用S-T模型对沉积物中PAHs的生态风险分级评价

本文构建S-T模型,运用集对分析理论（set pair analysis）构建基本模型,采用层次分析法并参考毒性当量因子确定各指标权重,应用三角模糊数（triangular fuzzy number）对差异度系数进行改进,基于加拿大沉积物环境质量标准,对沉积物中多环芳烃进行生态风险分级评价.结果表明,该模型考虑到化合物之间的相互作用因素并做模糊处理,对差异度系数进行改进体现沉积物中多环芳烃生态风险等级标准的模糊性,为持久性有机污染物生态风险分级评价提供了一种简便客观有效的方法.     

水环境综合整治工程存在的风险因素分析研究

水环境综合整治工程存在的风险因素主要有财务风险、造价预测偏离风险、征地困难风险、施工事故风险以及后期质量可靠性风险等,根据风险因素构建评价解释变量和控制变量模型,结合内部控制和信息披露方法进行风险预测评估,采用分组样本检验方法进行水环境综合整治工程风险因素方法,采用T检验方法进行水环境质量可靠性检验,实现风险有效评估和预防。通过实证分析方法进行模板数据分析,提高对水环境综合整治工程存在的风险因素的定量评估能力。     

南昌市冬季大气PM2.5中重金属元素来源分析及健康风险评价

采集2015年南昌市冬季大气PM_(2.5)样品,利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定样品中重金属(V、Mn、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd、Ba和Pb)的含量,分析重金属的分布特征和来源,并对重金属健康风险进行评价。结果表明:采样期间PM2.5浓度总平均值为(29.74±16.82)μg/m~3,其中省外办最高,武术学校最低;各重金属元素总体平均浓度从高到低次序为:ZnPbCuMnBaNiVCrCdCo。因子分析结果表明:PM_(2.5)中重金属元素的来源包括道路交通尘和冶金化工排放、机动车尾气以及混合源。健康风险评价结果显示:PM_(2.5)中Mn对人体健康存在非致癌风险,其他元素(Cr、Ba、Co、Pb、Cd、Cu、V、Zn、Ni)基本没有非致癌风险;Cr对人体有较明显的致癌风险,Cd、Ni和Co对部分年龄段的人群(尤其是成年人)存在一定的致癌风险。     

使用热处理污泥吸附剂去除废水中重金属铜的研究

基于重金属铜的高度危害性和污泥的高效重复利用的考虑,研究了在污泥吸附剂上去除合成废水中重金属铜的实例。将污泥干燥,研磨并在各种温度下进行热处理,使用SEM和FTIR技术分析了污泥的表面形貌和化学结构。实验所研究的参数是铜离子的初始浓度、反应时间、污泥用量以及污泥的热处理温度。实验数据显示随着污泥用量的增加,Cu+2的去除率增加,并根据使用的浓度范围,研究了Cu+2的初始浓度对重金属铜去除率的影响。对实验数据使用不同等温线进行模拟,获得线性拟合性能较好的等温模型。     

过程安全管理在我国化工行业推广应用的思考

化工发达国家的实践证明,全面加强化工过程安全管理,可以有效防范和遏制事故。通过国内外过程安全管理要素比对和现状分析,剖析我国化工行业过程安全管理存在的主要问题,提出了过程安全管理在我国化工行业应用的几点思考,包括加强宣传培训提高过程安全认知、培育人才,从法律法规和标准明确过程安全管理要求,全面落实过程安全管理要素,构建过程安全数据库等,以期社会多方合力不断提升过程安全管理水平,全面遏制化工危化品事故的发生。     

石化特种设备管理现状及风险控制对策

为加强特种设备管理,提高风险控制水平,对中国特种设备的管理法规标准体系、中国石化特种设备管理现状及存在的问题,进行了讨论和思考,并提出了石化特种设备风险控制对策。     

重大环境自然灾害下的电网应急模型设计研究

在重大环境自然灾害下构建电网应急调度模型,确保电网畅通,提出一种基于区域网格分割和功率相关性调制的重大环境自然灾害下的电网应急模型,利用多个独立的网格分布模式进行电网和电力资源调度,采用Small-World模型构建电网应急调度网络结构,结合电网传输电力资源的相关性特征构建电力数据权重分配机制,采用自适应分配方法进行电网输出的网格模块化分区,通过区域网格分割进行电网应急调度的最优化分块设计,根据功率相关性调制方法提高电网的输出增益,避免重大环境自然灾害的影响。仿真结果表明,采用该方法进行重大环境自然灾害下的电网应急调度,能提高电网的连通性,电网的输出增益较好,组网能力较强。     

交流输变电工程环境风险分析及防范

输变电项目建设过程中,应当对环境风险进行分析,做好风险识别,输变电项目环境风险中包括物质风险和设施风险,风险种类有泄漏、火灾和爆炸三类,笔者主要针对交流输变电工程环境风险进行分析,而后提出了相对应的防范策略。     

潜力的兑现还是赢者的诅咒——来自跨区域能源项目电价反向招标的证据(2006—2020年)北大核心CSCDCSSCI

能源项目反向招标作为替代统一上网电价的市场自由化政策在全球范围内有效提高了各类能源的降本效率,但近年来项目投标运营主体却陷入了盈利瓶颈。针对这一现象,该研究修正关联价值模型,构建动态竞标决策框架,评估项目成本和产出不确定时能源投资企业附加动态预期的最优投标电价决策,并利用2006—2020年欧美和亚太地区3000余个大型电站电价招标及项目后期运营的样本数据进行检验。结果显示:①几乎全球能源投资企业都会陷入“过分乐观”预期导致的“赢者诅咒”怪圈,最终所持项目的实际运营收益远低于预期。投标主体往往更容易低估项目建设和运营的成本压力和风险,并高估项目的电力产出和收入稳定性,尤其在联合投标机制被取消和禁止以后,招标结果甚至变得更加激进。由于经历过超预期技术进步的持续修正,过度乐观的预期超越了行业内生性的技术进步,成为持续施压电价下降的重要动力。②当前的能源产业特别是风、光新能源未能有效发挥行业潜力,随着新能源行业技术革新,它较之火电项目表现出更加激进的竞标策略。在内卷化竞标压力下,内生性的成本优化阻碍了新能源项目的潜力发挥,当期成本是导致其陷入“赢者诅咒”的最重要原因。③在考虑学习曲线效应等诸多因素以后,除了企业的融资成本优势以外,样本数据并未发现包括经验、市场环境等内外部因素能使企业跳出这一怪圈。甚至在过去的5年左右时间里,“赢者诅咒”导致的项目投资利润下降超过市场技术进步因素,一度成为风电和太阳能项目电力价格下降的最主要因素。因此,健康可持续的能源产业政策需要立足于上游持续的技术革新,完善绿色金融为基础的资本市场体系,确保提供优质项目服务能源消费者,并为能源项目投资者提供来自资本市场的认可和支持。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。