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501.
为研究CO2驱替CH4过程中注气压力对气体解吸特性的影响,采用自主搭建的驱替实验平台,在0.6,0.8,1.0 MPa不同注气压力下进行驱替实验,研究CO2驱替CH4过程中煤层温度、气体浓度、置换效率和渗透率等变化规律。实验结果表明:提高CO2注气压力可提高CO2置换驱替煤层CH4的效果。随着注气压力增大,CH4累计解吸量增大,CO2突破时间越短,CO2封存量越大,置换效率升高,驱替比下降。注气压力为0.6,0.8,1.0 MPa时,CH4累计解吸量分别为90.2,94.1,97.8 L;CO2封存量分别为19.73,19.92,20.21 mL/g;置换效率由76.9%上升到80.2%再到82.9%,驱替比由3.28下降到3.17再到3.09。注气驱替CH4过程中煤层温度升高,可分为低速升温、高速升温和趋于平缓阶段。煤层温度最高变化量分别为9.4,11.5,12.7 ℃。同一注气压力下,煤层渗透率变化可分为缓慢增长、急剧下降和趋于稳定阶段。 相似文献
502.
1949—1994年中国洪水灾害成灾面积的时序分形特征 总被引:24,自引:3,他引:24
作者应用1949~1994年中国洪水灾情资料,重构了其嵌入相空间序列,探讨了其时序的分形特征,计算得到了分维数。研究表明:洪水灾害成灾面积的时序分布具有分形特征。研究结果为建立洪水灾害成灾面积的时序预测预报模型提供依据。 相似文献
503.
504.
重庆市生态足迹时间序列动态特征及其驱动因子分析 总被引:2,自引:0,他引:2
生态足迹是近年来广泛用于评价区域发展可持续性的重要方法.基于生态足迹计算模型,利用自然资源和能源消费的统计数据,对重庆市1997-2005年的人均生态足迹序列进行了计算;在此基础上,根据区域社会经济发展与生态足迹变化的作用机理选择了6个社会经济发展相关指标作为自变量,运用主成分回归方法,建立了人均生态足迹的驱动因子分析模型,揭示了驱动生态足迹序列变化的主要因素.计算结果显示,直辖以来,重庆市人均生态足迹总体呈上升趋势,由1997年的1.1244hm2增加到2005年的1.490 3 hm2,而由于耕地占用等原因,人均生态承载力却在逐年减少,从1997年的0.507 5 hm2减少到2005年的0.465 2 hm2,导致该地区人均生态赤字逐年扩大,呈相对不可持续发展状态.驱动力分析模型表明:重庆市社会经济发展对人均生态足迹增长具有强烈的驱动作用.直辖以来,一方面随着工业化、城镇化进程的加快以及消费水平的提升,人均生态足迹也相应同步增长;而另一方面,由于目前的产业和工业结构调整力度有限,因此它们尚未有效发挥降低区域生态足迹的作用. 相似文献
505.
近40年来三江源区气候资源的变化 总被引:11,自引:0,他引:11
利用长江、黄河、澜沧江三江源地区18个气象台站1961-1999年的气象资料,统计并分析了降水、热量、光照以及蒸发量等气象要素近40年来的变化趋势、年代际变化特征,揭示了三江源区气候资源变化的实际情况,为该区生态环境建设工程提供基本数据和参考。 相似文献
506.
浅谈矿山水质监测采样的质量保证 总被引:1,自引:0,他引:1
本从采样前的调查研究和资料收集,采样时间和频率的确定,以及采样容器和样品的保存等方面介绍了矿山水质监测采样的质量保证措施。 相似文献
507.
508.
基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O3浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O3相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM2.5、PM10,夏季首要污染物以O3为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O3除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。 相似文献
509.
为有效地控制火电厂灰场(灰池)排水中重金属污染物排放情况,从1994年开始,每年1次对省内局属电厂的灰场(灰池)排水中的主要重金属含量进行了监测。监测结果表明,各厂的灰场(灰池)排水中的主要重金属排放情况较好。 相似文献
510.
太湖地区农田NO排放不连续测量最佳时间 总被引:8,自引:0,他引:8
以我国南方太湖地区稻麦轮作生态系统的旱地阶段为例,在通过自动连续测量揭示NO排放的时间变异规律性基础上,讨论了NO排放不连续测量结果矫正及最佳观测时间选择.根据自动连续测量结果,NO排放表现出日间极大值型和夜间极大值型2种规律性日变化形式.前者发生在温度比较适宜,但植物生长较弱的情况下,此日变化形式直接与温度有关;后者发生在植物旺盛生长的情况下,且主要取决于植物对铵态氮的吸收,而与温度没有直接关系.在植物生长强弱变换的过渡期,日变化的规律性不明显.不连续测量结果的矫正因子也因植物生长状况而异.当观测时间选择不当,又不进行任何矫正处理时,根据不连续测量结果估计的NO排放可能偏高12% ~47% 或偏低18% ~68% .无论哪种植物生长情形,15v00~16v00都是NO排放不连续测量的最佳观测时间.这时的观测结果不需要日变化矫正,能直接用来代表日平均排放量. 相似文献