好氧颗粒污泥快速培养影响参数及方法研究进展

针对好氧颗粒污泥培养速度慢、启动周期长等突出问题,通过综述好氧颗粒污泥的形成机理、颗粒化主要影响参数以及促进颗粒化的方法,发现调整反应器的水力剪切力、沉降时间、有机负荷、饥饿期等参数有利于诱导微生物分泌更多的胞外聚合物(EPS),促进初期微生物聚集体的快速形成,从而缩短好氧颗粒化时间。因此,当前快速颗粒化的方法基本上是基于诱导初期颗粒聚集体快速形成或直接投加聚集体的方法缩短好氧颗粒化时。最后,总结好氧颗粒快速培养过程中存在问题,并提出好氧颗粒污泥形成机理的明晰、好氧颗粒化的标准以及培养指标体系的建立是解决相关问题的关键,以及今后的研究重点。     

垃圾渗滤液与再生水生物毒性的体外检测方法应用

本文总结了近年来在垃圾渗滤液和再生水生物毒性检测方面的主要体外试验模型和检测方法,并整理了这些模型和方法在生物毒性评价中的应用.目前常用的体外试验模型包括人源细胞系、其他哺乳动物细胞以及微生物细胞,相比较而言,人源细胞系在检测结果外推至人体时具有更强的说服力,因而其应用最为广泛.体外检测方法可概括为细胞毒性、遗传毒性和内分泌干扰效应检测三个方面,其中内分泌干扰效应的研究较多集中于雌激素效应.最后,本文提出开发三维体外细胞模型、体外试验与化学分析相结合、全面分析内分泌干扰效应和建立成组体外试验体系是渗滤液和再生水生物毒性检测方法的发展方向.     

一种turn-on型Al3+荧光探针及其活体生物检测

设计、合成一种联水杨醛席夫碱荧光探针,并对其结构表征.光谱实验表明,在甲醇溶液中,该探针可实现对Al³⁺的turn-on检测,在识别Al³⁺后,荧光强度增强约110倍,并具有良好的离子选择性.荧光滴定实验中,Al³⁺浓度在25~55μmol/L范围内,荧光强度与浓度呈良好线性相关,探针对Al³⁺检出限为5.4×10^-9mol/L,低于世界卫生组织对饮用水中Al³⁺含量最低标准（7.4×10^-6mol/L）.高分辨质谱数据表明,探针分子与Al³⁺的络合比例为2：1.在活体生物Al³⁺检测中,探针具有良好的生物相容性,表明其在水体及生物体Al³⁺检测中具有一定的应用前景.     

唐山市钢铁行业碳排放核算及达峰预测

唐山市作为工业密集型城市,2018年生铁、粗钢和钢材产量约占全国总产量的15%,同时也排放了大量的温室气体和大气污染物。以唐山市为例,研究唐山市钢铁生产碳排放2010—2030年的变化趋势,并确定达峰时间。基于《温室气体排放核算与报告要求》的计算方法,初步建立了可根据设备规模、运行时长、产能利用率和单位产品能耗参数来核算企业CO₂排放的数值算式,并将其应用于唐山市全部钢铁联合企业,计算得出2017年唐山市钢铁行业碳排放量为14042.52万t,碳排放系数为1.616 t CO₂/t钢。与文献、统计年鉴数据对比误差均<10%,表明数值算式有一定的准确性,可为自下而上地快速核算企业或区域的钢铁生产碳排放提供参考。同时,结合唐山市钢铁历史生产情况、生产现状及未来规划,借助LEAP构建了能源需求模型,得到2010—2030年唐山市钢铁生产化石能源消耗和碳排放量的变化趋势,并确定唐山市钢铁生产碳排放已于2018年达峰。     

一种新的水质遗传毒性评价方法的建立

为了便于低成本、快速地检测环境中各种污染物的遗传毒性,本研究以前期构建的UV敏感菌株为监测菌,对多种已知化合物的遗传毒性进行测试.结果显示该菌株对遗传毒性化合物可快速产生响应,与化合物孵育0.5 h后裸眼即可观察到菌液浊度发生变化,且受试菌菌液浊度呈现剂量依赖的特点.剂量效应曲线计算表明,该菌株对两性霉素B、氯化苄、克菌丹和萘啶酮酸的最低检出浓度分别为0.32 mmol·L~(-1)、0.11 mmol·L~(-1)、0.07μmol·L~(-1)和2.14μmol·L~(-1),均低于欧盟标准遗传毒性测试方法——SOS/umu方法.进一步建立了Cr(VI)的剂量-效应标准曲线,为评价复杂样品的遗传毒性强度提供了一个可能的选择.利用该方法对3个环境水样进行了测试,其中一个水样在浓缩200倍后可诱使测试菌发生SOS响应,其Cr(VI)等效剂量浓度为0.08μmol·L~(-1) Cr(VI).上述结果表明,该方法具有应用于环境样品遗传毒性定性与半定量初筛的潜力.     

基于无人机遥感技术的环境监测研究进展

随着经济和科技发展的日新月异,在我们日常的很多方面科技与我们生活紧密结合,息息相关。尤其是国家倡导环保可持续发展战略,科技与其的结合更需要紧密联系,而无人机技术是其一个重要的发现,无人机的可以应用在航拍、农业、植被保护、灾难救援、观察野生动物、监控传染病等方面,无人机遥感技术的运用可以大大提高环境检测的效率,从而有效的分析处理环境数据,并作出正确的决策。     

基于外检测的新投产管道合于使用评价实践

目的落实油气管道定期检验工作,确保管道安全平稳运行,方法通过对西南管道公司所辖某天然气管道进行外腐蚀直接检测,包括管线敷设环境调查、防腐层状况不开挖检测、管道阴极保护有效性评价检测以及开挖直接检验。根据检测结果进行合于使用评价,包括应力分析计算、剩余强度评估、管道剩余寿命预测等。结果管道允许使用,再评价间隔5年。结论直接检测方法采用多种检测手段对管道外腐蚀情况和防腐保护系统进行管道全面检验,并出具合于使用评价,是一种综合的完整性评价方法,符合法定检验的要求,其评价结果可作为管道完整性管理的可靠依据,可据此制定管道的维修方案和预防措施。     

山西某电厂燃煤烟气SO_3与颗粒物排放特征

某330 MW电厂燃煤机组的污染物脱除设备(SCR脱硝塔、电除尘器、湿式电除尘器)进行了改造,并进行了污染物排放检测,得到SO_2、NO_x、颗粒物排放浓度分别为5.1,4.1,4.2 mg/m3,符合超低排放的标准。运用虚拟撞击采样器对湿式电除尘器进行了颗粒物分级浓度检测,得到PM_(2.5)、PM_(2.5~10)、PM_(>10)的脱除效率分别为83.29%、93.06%、96.51%,湿式电除尘器对PM_(2.5)脱除效果明显。对电除尘器进出口灰样进行元素分析和粒径分析,得到SO_3与颗粒物中碱性物质结合协同脱除效率为10.09%,粒径>13μm颗粒物在除尘器内部趋近于完全脱除。     

基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测

施工现场作业人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,存在监管效率低、时效性差等问题,为了实时自动监管作业人员是否佩戴安全帽,提出1种基于机器学习的安全帽佩戴行为检测方法。首先利用深度学习YOLOv3算法检测出现场视频中的施工人员脸部位置,根据安全帽与人脸的关系估算出安全帽潜在区域;然后对安全帽潜在区域图像进行增强处理,使用HOG（方向梯度直方图）提取样本的特征向量;再利用SVM（机器学习的支持向量机）分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断,进而实现对施工人员安全帽佩戴行为的实时检测与预警。以某高铁站施工现场为例进行验证,研究数据表明在施工通道和塔吊作业区域,该方法可实时有效检测出工人未佩戴安全帽的行为,识别率达90%。     

基于支持向量机的管制疲劳检测模型研究

管制疲劳是影响民航安全的重大隐患,准确检测疲劳状态是进行疲劳预警、降低疲劳风险的关键。提出应用支持向量机模型融合多生理参数和眼动指标进行管制疲劳检测,通过MP150多导生理记录仪与眼动仪,采集模拟管制试验中正常与剥夺睡眠状态下被试的试验数据,同时记录其Karolinska疲劳等级和操作绩效。结果表明,RR间期、LF/HF、快慢波比值、PERCLOS和扫视速度均与管制疲劳呈较强相关,利用支持向量机融合五项指标构建管制疲劳检测模型,对于五级疲劳度的识别准确率为78. 1%,判断正常组与剥夺睡眠组的准确率为94. 2%。