摩擦清洗修复铅污染土壤的参数优化及清洗效率评价

采用摩擦清洗法修复铅污染场地土壤,主要目的是将细颗粒和铅污染物从砂粒表面去除.通过正交实验优化清洗参数,并对3份不同铅含量土壤进行摩擦清洗实验.优化的清洗参数为:水土比70%干物质、温度25℃、搅拌时间30 min、搅拌速率1 200 r.mim-1.摩擦清洗前土壤经过筛分化验分析表明,3份土壤铅主要富集在砂粒和粉黏粒中;铅的分布与有机质有极大相关性.结果表明,经过摩擦清洗后,3份原状铅污染土壤砂粒的清洗效率分别为:67.61%、31.71%、41.01%,摩擦清洗从砂粒表面去除一部分细粒土壤和铅污染物,使铅浓缩至粉黏粒中;扫描电镜(SEM)分析表明,摩擦清洗后砂粒表面变光滑.以上结论说明摩擦清洗对于铅污染场地的砂粒土壤具有较好的清洗效果.     

基于ANFIS模型的基坑工程位移反分析

在软土地基深基坑开挖支护工程的设计与施工中,岩土体力学参数的取值问题是关键。基于MATLAB(R2007a)模糊工具箱中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对基坑岩土体力学参数进行了位移反演分析,并结合汉口火车站出站厅基坑工程实例,动态反演了具体参数,检验了反演精度,从而验证了该方法用于基坑工程位移反分析的可行性及工程适用性。     

富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析

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.     

危险废物回转窑焚烧系统的控制参数分析及调节方法研究

随着我国经济的迅速发展,危险废物产量持续增长,它们带来了严重的社会危害和环境危害。焚烧法是一种高温热处理技术,危险废物通过焚烧处理可实现无害化、减量化和资源化。回转窑焚烧系统具有处置范围广、处理量大、焚毁率高、安全可靠和可长期持续运行等特点,被国内外广泛应用。文章通过分析回转窑焚烧系统的主要控制参数,根据工程运行的实际经验,绘制了回转窑焚烧系统控制参数和焚毁率关系图,并提出了“最佳焚烧区域”的概念,对于回转窑焚烧系统的调试和运行工作,有积极的指导作用和重要的现实意义。     

贵阳市大气颗粒物(PM2.5)污染特征及气象参数的影响

运用连续颗粒物采样仪(URG Model 2000-01J)对贵阳市城区大气颗粒物PM2.5进行了连续3个月(9~11月)的采集与分析,探讨了PM2.5的浓度分布特征、气象条件的影响。结果显示,贵阳市大气颗粒物PM2.5的平均质量浓度为53±27μg/m3,变化范围为3.7~186μg/m3;初步推断大气颗粒物PM2.5的污染来源主要是燃料燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等人为源;相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

基于相关性分析的PCBA热力学模型修正

目的精确且高效地对印制电路板组件热力学模型进行修正。方法采用基于拉丁超立方抽样试验设计和Speraman等级相关系数计算公式的相关性分析方法,找出电子产品热仿真试验中对元器件表面温度值影响较大的输入参数,然后进一步分析得出输入与输出之间的函数关系。在此基础上给出印制电路板组件(PCBA)热力学模型修正的一般方法流程。最后利用该方法对某航空电子产品中一块PCBA的热力学模型进行修正。结果修正结果较精确且只调用2次有限元软件。结论该热模型修正方法具有较高的精确性和高效性,可推广用于工程实践。     

环境岩土工程研究若干建议

当今,城市建设已引发越来越多的环境地质问题,由于该类问题多数属于不可逆的地质过程,因此针对其成因机制开展一些前瞻性的基础性研究,为城市建设可持续发展战略的厘定提供必需的理论储备,无疑具有重要意义。本文旨在就目前城市建设中存在的环境岩土工程问题中几个较为突出的方面,提出进一步研究的设想。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。     

Suitable error evaluation criteria selection in the wind energy assessment via the K-means clustering algorithm

In this paper, wind energy potential of four locations in Xinjiang region is assessed. The Weibull distribution as well as the Logistic and the Lognormal distributions are applied to describe the distributions of the wind speed at different heights. In determining the parameters in the Weibull distribution, four intelligent parameter optimization approaches including the differential evolutionary, the particle swarm optimization, and two other approaches derived from these two algorithms and combined advantages of these two approaches are employed. Then the optimal distribution is chosen through the Chi-square error (CSE), the Kolmogorov–Smirnov test error (KSE), and the root mean square error (RMSE) criteria. However, it is found that the variation range of some criteria is quite large, thus these criteria are analyzed and evaluated both from the anomalous values and by the K-means clustering method. Anomaly observation results have shown that the CSE is the first one should be considered to be eliminated from the consequent optimal distribution function selection. This idea is further confirmed by the K-means clustering algorithm, by which the CSE is clustered into a different group with KSE and RMSE. Therefore, only the reserved two error evaluation criteria are utilized to evaluate the wind power potential.     

崇明东滩湿地沉积物重金属污染的磁诊断

对取自崇明东滩的高潮滩、中潮滩和低潮滩的沉积物柱样进行了磁学、粒度、重金属含量等指标的分析、比较与综合研究. 结果表明:在以粉砂为主的崇明东滩,通过污染负荷指数法进行评价,除低潮滩无污染外,中潮滩和高潮滩均有中度的重金属污染. 选取中度重金属污染的高潮滩沉积物柱样进行粒度、重金属含量以及磁性参数的相关性分析显示,χ_fd,χ_ARM/SIRM与重金属含量和粘土(粒径<4 μm)之间有较高的相关性,并以此建立了磁诊断线性回归模型;χ_fd和χ_ARM/SIRM可作为重金属含量的替代指标.