以优化空间布局为途径的生态化产业园区规划设计研究

目前我国正在广泛开展产业园区建设,产业园区化在带来利益的同时,园区建设对生态环境也产生了一定影响。从景观生态化、基础设施生态化和建构筑物生态化三个方面进行分析研究,提供了一条生态化产业园区规划设计路径。     

基于改进层次分析法的LNG气化站模糊综合评价

以某LNG气化站为例,从人、物、管理、环境4个方面考虑了影响LNG气化站安全的各个因素,建立了LNG气化站安全评价指标体系,利用改进的层次分析法确定权重集,并通过模糊运算求出评价结果。基于对运算结果的分析,针对LNG气化站各项安全指标,提出了相应的安全防范措施。     

模糊AHP法在闹德海水库水质综合评价中的应用

考虑到水库饮用水源样本并没有严格的属性,以及它们在形态和类属方面存在着中介性,确定了对人类生理健康影响较大的高锰酸盐指数、大肠杆菌、总氮、氨氮、总磷、溶解氧6项评价因子;通过构造判断矩阵及一致性检验,判断专家意见的一致性,有效地将定性分析与定量分析的结合,从数学分析的角度上给出了各个指标比较的数量关系;将评价因子层指标的权重与模糊数学模型结合,建立城市水库水质评价的模糊AHP法数学模型。利用阜新市主要水源地2010年的水质监测资料对阜新市水源地水质的主要影响因子、污染原因、污染程度分别进行评价与适用性分析。结果表明:影响阜新市水库水质的主要因子为高锰酸盐指数、总磷、总氮;农牧区的大量施肥与喷洒农药是构成水库总磷超标的主要原因。     

南昌市浅层地下水水质评价及监测指标优化

地下水环境监测过程中保证地下水水质评价代表性的同时尽量优化监测指标数量,对地下水环境管理具有重要的意义.选取南昌市地区2014年和2019年浅层地下水监测数据,运用统计分析、 Piper三线图和熵权水质指数(EWQI)分析水化学特征及水质变化,并耦合逐步多元线性回归分析构建基于水质评价的关键指标优化方法,评估此方法应用的可行性.结果表明,南昌市地下水2014年和2019年水化学类型主要为HCO₃-Ca型;pH值、 NO^-₃、 I^-、 Fe和Mn等5项超标指标是水质变化的主要影响因子;2019年水质状况总体上高于2014年,基本为“中等”水质,二者EWQI平均值分别为53.72和82.34;基于关键指标优化方法构建的最优模型EWQI_min-4能够较好地代表实际的EWQI,关键指标包括Mn、 NO^-₃、 TH、 Fe、 pH值和I^-,其决定系数(R²)和百分比误差(PE)值分别为0.865和10...     

“三生空间”统筹的科学基础与优化途径探析

党的十八大提出了将优化国土空间开发格局作为生态文明建设的首要举措,以及“促进生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀”的目标要求。通过文献调研和总结归纳法,系统梳理了“三生空间”统筹优化的研究进展。总结发现,现有工作主要从国土空间利用质量、土地利用适宜性评价、资源环境承载力与比较优势等角度开展了“三生空间”统筹优化研究。但由于对“三生空间”科学内涵的认识不足、定量识别方法与分类体系的构建不完善,目前“三生空间”统筹优化的技术途径存在诸多问题尚待明晰。未来“三生空间”统筹优化的技术途径应以美丽中国建设愿景为目标导向,以人地耦合系统理论为核心,系统构建识别与优化国土空间的理论体系与技术框架。     

农村居民点多功能空间格局与协调性优化模式

随着城乡融合发展和农户需求的不断提高,探讨农村居民点多功能及其协调关系,是推进农村人居环境整治和乡村振兴的重要依据。以山东省王村镇为例,基于“识别—诊断—优化”的逻辑思路,从生活—生产—生态角度构建农村居民点多功能评价指标体系,利用空间自相关、协调度和障碍诊断等模型,剖析农村居民点多功能空间格局、协调关系及其障碍因子,进而提出农村居民点多功能提升与协调的优化模式。研究发现：（1）王村镇农村居民点总体上呈现出“生产功能较好,生活功能一般,生态功能较差”的特征,且不同功能具有显著的空间异质性;（2）王村镇农村居民点“三生”功能整体协调性相对较高,但协调类型存在明显的复杂性和不均衡性;（3）王村镇农村居民点“三生”功能协调性障碍因素表现为大体相似且个别村庄无障碍性,用地强度、交通条件、资源禀赋、基础设施建设和生态环境状况是农村居民点多功能高强度协调的主要障碍因素;（4）基于障碍因子组合提出的农村居民点多功能协调性优化模式,为可持续性乡村发展提供理论借鉴。     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

Multi-objective optimization of waste and resource management in industrial networks – Part II: Model application to the treatment of sewage sludge

In the present article, the thermal treatment of digested sewage sludge generated in the Swiss region of Zürich is modeled and optimized from an environmental perspective. The optimization problem is solved using a multi-objective mixed-integer linear program that combines material flow analysis, process models, life cycle assessment (LCA), and mathematical optimization techniques. The treatment options include co-incineration in municipal solid waste incineration, co-processing in cement production, and mono-incineration with the prospect of phosphorus recovery. The model is optimized according to six environmental objectives. Five of the six single-objective optimal solutions involve splits over the treatment options. The results reflect the available treatment capacities and other constraints, aspects rarely considered in conventional LCA studies. Co-processing in cement production is used to the maximum extent possible when minimizing impacts on climate change, human toxicity, fossil resource depletion, and fully aggregated impacts (ReCiPe H/A), whereas mono-incineration with phosphorus recovery receives the bulk of the sludge when optimizing for ecotoxicity and mineral resource depletion. Four of the single-objective optimal solutions (minimization of fossil energy resource depletion and contribution to climate change, human toxicity, and fully aggregated impacts) outperform the reference case over the six impact categories considered, showing that the current situation can be improved in some environmental categories without compromising others. The results of the sensitivity analysis indicate that assumptions regarding the product systems displaced by recovered by-products are critical for the outcome of the optimization. Our approach identifies in all of the cases solutions in which significant environmental improvements can be attained.     

基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。     

铣削工艺参数对锡铋合金表面粗糙度特征影响及试验分析

目的对锡铋合金表面粗糙度特征进行研究分析,提高表面加工质量。方法采用正交试验设计方法,以最小表面粗糙度作为优化指标,以主轴转速、铣削深度、进给速度、铣削宽度作为影响因素,进行精密铣削试验研究。结果利用方差分析确定了进给速度是锡铋合金铣削表面粗糙度最重要的影响因素,并基于田口方法优化分析得到了锡铋合金铣削加工工艺最优组合。结论采用田口法对锡铋合金铣削工艺参数优化,有效地减少了加工表面粗糙度,提高了工件表面质量。