甾醇对南山老龙洞地下河粪便污染的指示

分别于2014年10月,2015年1、3、5月采集重庆南山老龙洞地下河出口的水样,过滤取水悬浮物质,采用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)定量分析悬浮物中甾类物质的成分与质量浓度;利用多指标综合分析对南山老龙洞地下河粪便污染进行判断并追溯粪便污染物的主要来源.结果表明,样品中共测出10种甾类物质,其中包括9种醇类和1种酮类.总甾类物质的质量浓度为1 573~5 007 ng·L-1,且3、5月均大于10、1月.虽然各月间地下河的组成存在差异,但以胆固醇、β-谷甾醇和粪醇为主要成分,三者的质量浓度之和占总甾类的50.8%~80.4%.另外,(差向异构粪醇+粪醇)/(粪醇+差向异构粪醇+二氢胆固醇)的值均大于0.7,指示各月均受到粪便污染;10月差向异构粪醇/粪醇的值小于0.2,指示污水主要来自上游污水处理厂;1、3、5月的粪醇/ΣSteroids、粪醇/24-乙基粪醇的值分别为0.109~0.254、6.3~10.3,指示地下河主要受到人类粪便的影响;3月的24-乙基粪醇/24-乙基胆甾烷醇为0.86,小于1月的5.4和5月的2.3,说明该月地下河受家禽类动物粪便的影响较1月和5月严重.     

典型岩溶区地下河中溶解态脂类生物标志物来源解析及其变化特征

利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了青木关地下河中溶解态类脂物的含量.研究了其在地下河中的来源、组成及迁移特征.结果表明,7~11月,各溶解态类脂物的平均含量随着青木关地下河运移距离的增加呈降低趋势,其中以溶解态饱和直链脂肪酸的下降最为显著,即由最初的5 704 ng·L~(-1)下降到1 043 ng·L~(-1),减少了约81.71%.正构烷烃能够较为详尽地指征地下河中溶解性有机质来源,而饱和直链脂肪酸、脂肪醇则对藻类和细菌等微生物有较好的指示意义.随着地下河运移距离增加,有机质输入类型呈现多样化,可能与岩溶地表不均一性有关.正构烷烃三端元图解中,水生植物的输入为地下河中溶解性有机质的主要来源,其次分别为陆地高等植物和藻类、细菌等微生物,但随着地下河运移距离的增加水生植物的相对贡献量逐渐减少.青木关地下河中正构烷烃TAR值对降雨有一定的指示意义,而饱和直链脂肪酸CPI、L/H值则指示细菌降解活动.     

太湖流域上游平原河网污染物综合衰减系数的测定

改善太湖水质需要削减上游河流进入太湖的污染物总量.为了探求太湖流域上游平原河网的自净能力,开展原位实验测定了枯水期高锰酸盐指数、氨氮(NH_4~+-N)、总氮(TN)和总磷(TP)的综合衰减系数,根据河道的水力特征对综合衰减系数进行了修正,并利用一维稳态水质模型对修正前后综合衰减系数的可靠性进行了验证.结果表明,高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP的综合衰减系数分别为:0.0296~0.4106、0.0224~0.3564、0.0137~0.3046和0.0555~0.5725 d~(-1).可靠性验证表明高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP综合衰减系数修正前的平均相对误差分别为8.39%、14.40%、11.43%和19.22%,修正后的平均相对误差分别为10.65%、14.34%、11.37%和19.24%.修正前后高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP的平均相对误差均小于20%且变化不显著,表明综合衰减系数的测定结果能够为太湖流域上游平原河网的污染物总量控制管理提供科学参数;也表明枯水期的水力条件对综合衰减系数的影响较小.     

波流式生态滤床氨氮去除效果及其微生物群落结构分析

利用波流式生态滤床处理受污染的河水,考察了其对氨氮的去除效果和沿程污染物转化情况,并采用扫描电镜、高通量测序手段解析了波流式生态滤床不同时间和位置基质上生物膜的细菌群落组成,分析了波流式生态滤床小试反应器中硝化细菌和反硝化细菌的分布特点,以探讨其去除氨氮的机理.结果表明,反应器稳定运行以后,对氨氮平均去除率为74.83%,基质表面可以观察到大量微生物,不同时期优势细菌有较大不同.反应器前部主要发挥硝化作用,中部发挥反硝化作用,硝化菌的分布呈现上多下少、前多后少的特点,使得氨氮在前端被快速去除;中部以黄杆菌属(Flavobacterium)为代表的反硝化菌丰度较高,促进了反硝化作用的发挥,降低了出水中总氮浓度;不同部位样品中细菌多样性差别不大,微生物种群多样性随着水流方向呈现先增加,到后段减少的趋势.     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

Application of dynamic risk analysis in offshore drilling processes

Process safety is the common global language used to communicate the strategies of hazard identification, risk assessment and safety management. Process safety is identified as an integral part of process development and focuses on preventing and mitigating major process accidents such as fires, explosions, and toxic releases in process industries. Accident probability estimation is the most vital step to all quantitative risk assessment methods. Drilling process for oil is a hazardous operation and hence safety is one of the major concerns and is often measured in terms of risk. Dynamic risk assessment method is meant to reassess risk in terms of updating initial failure probabilities of events and safety barriers, as new information are made available during a specific operation. In this study, a Bayesian network model is developed to represent a well kick scenario. The concept of dynamic environment is incorporated by feeding the real-time failure probability values (observed at different time intervals) of safety barriers to the Bayesian network in order to obtain the corresponding time-dependent variations in kick consequences. This study reveals the importance of real-time monitoring of safety barrier performances and quantitatively shows the effect of deterioration of barrier performance on kick consequence probabilities. The Macondo blowout incident is used to demonstrate how early warnings in barrier probability variations could have been observed and adequately managed to prevent escalation to severe consequences.     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

提高GPS定位精度的群调度滤波算法*

为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（INS）融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。