粉尘粒子运动扩散特性的大涡模拟研究

采用大涡模拟的方法(LES)模拟了气体运动,采用Lagrangian方法模拟了粉尘颗粒运动,针对平面尾迹流和湍流射流这2种基本流场类型对不同stokes(St)数粉尘颗粒随流场的空间分布特性进行了数值模拟．2种不同工况下的数值模拟结果均显示,小Stokes数颗粒在流场中受流体涡团的影响较大,一般分布于涡团核心区,并且小Stokes数颗粒可以和流场近似无滑移的同步发展;中等Stokes数颗粒由于受来流涡结构离心力与颗粒自身惯性力的影响大致相同,一般分布于涡核的边沿;而Stokes数远大于1的大颗粒,由于其在流场中跟随性减弱,更多的颗粒按其原有的方向运动,表现的是自身运动惯性的影响．     

基于优化算法的弹药贮存寿命预测方法

目的 实现对缺失及不足的制导弹药贮存失效数据预测及补充的能力。方法 首先通过4种不同的预测算法（GA-BP、PSO-BP、GA-SVM、PSO-SVM）,对自然贮存条件下弹药贮存失效数据进行预测,其次根据最小二乘拟合法,实现弹药贮存寿命评估模型的构建,再通过寿命评估模型,计算出不同方法下对应的贮存寿命。结果 通过不同模型的构建,4种预测方法与无优化条件下均能实现弹药贮存失效数据的预测,并且在规定可靠度,GA-BP和PSO-BP预测精度比另外2种方法更低。结论 GA-SVM与PSO-SVM更适合弹药贮存失效数据的预测,且效果更好。     

利用SPAMS研究西安市重污染天气细颗粒物污染特征及来源

为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC（元素碳）、OC（有机碳）、ECOC（混合碳）、HM（重金属）、LEV（左旋葡聚糖）、SiO₃（矿尘）、K（钾）、Na（钠）、HOC（有机大分子）及Other（其他）类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO₃类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF（正交矩阵因子分解）模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%（燃煤源）、22.3%（二次污染源）、20.4%（交通源）、10.4%（生物质燃烧源）、9.7%（工艺过程源）、6.5%（扬尘源）及3.0%（其他未知源）.研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.      

TSP的粒度分级研究

分别在冬季及夏季选取具有典型气候特性的两天,采集空气中总悬浮颗粒物（TSP）。根据采样前、后滤膜重量之差及采样标况体积,计算TSP质量浓度,采用液相沉降法测定粒度分布,对环境空气中总悬浮颗粒物（TSP）和可吸入颗粒物（PM10）进行粒度分布相对百分比及粒度分布累计研究。分析总悬浮颗粒物（TSP）中含有的粒度分布情况及冬夏两季可吸入颗粒物（PM10）与总悬浮颗粒物（TSP）的比例关系。更深一步了解TSP各级颗粒的粒度分布,特别是PM10以下的颗粒物的粒度分布情况。     

不同燃料汽车排放超细微粒特性的实验研究

利用底盘测功机和粒径范围0.015~0.7 m的扫描迁移微粒测定仪 SMPS,对柴油出租车、柴油小巴车、汽油私家车和LPG出租车进行了高低怠速和10 kmh-1到70 kmh-1不同运行工况条件下排放的超细微粒粒径分布试验研究。研究表明：不同燃料车在不同工况条件下排放的细微粒尤其是超细微粒特征呈现显著的不同。柴油车贡献更多的是粒径在30～150 nm的核模态和积聚模态微粒,LPG和汽油车贡献更多的是15～30 nm的核模态微粒。总体上,柴油车比汽油车和LPG燃料车排放更多的微粒数和微粒质量;柴油车、汽油车和LPG车排放的SMPS可测细微粒总数、总质量分别约为(0.3~3.6) 108 cm-3,0.03~0.6 gcm-3;2.3×104~1.2×107 cm-3,8×10-5~0.1 gcm-3; 8.2×103~8.8×106 cm-3, 1.7×10-5~0.09 gcm-3;对所有测试汽车,在低怠速和低行驶速度时,排放微粒数少,在高怠速和高行驶速度时,排放微粒数多。     

NO2对SO2/H2O/空气体系气溶胶成核过程的影响

为研究NO₂对SO₂/H₂O/空气体系气溶胶成核过程的影响,采用纳米扫描迁移率粒子粒径谱仪(Nano-SMPS),对NO₂/SO₂/H₂O/空气混合气体在X-射线作用下生成粒子的粒径和浓度进行测量. 结果表明,粒子的粒径在2.0~63.8 nm之间,最高数浓度可达到1.4×107 cm-3. 成核粒子谱的分布呈双峰模式,其中一个谱峰中心位置在4.0 nm附近,另一个在7.0~14.6 nm之间,分别对应于均相成核和离子诱导成核两种过程. 在均相成核方面,NO₂和SO₂均能参与气溶胶成核,而对气溶胶的生长没有明显影响,粒子的粒径主要集中在4.0 nm附近. 在离子诱导成核方面,当混合气体中φ(SO₂)低于2.12×10-6时,加入NO₂可促进粒子生成;而当超过该值时,NO₂的加入反而会降低气溶胶成核粒子的总数浓度. 当φ(SO₂)为3.61×10-6时,在φ(NO₂)分别为0.13×10-6、0.18×10-6和0.84×10-6的条件下,气溶胶成核粒子的总数浓度比不含NO₂下分别减少了25.9%、33.1%和49.0%. 研究显示,NO₂和SO₂对·OH的反应竞争作用是影响NO₂/SO₂/H₂O/空气体系气溶胶成核的重要机制.      

贵州农村地区冬季典型燃料产生的室内空气PM2.5和CO排放污染特征研究

贵州冬季阴冷潮湿,农村家庭使用原煤和生物质燃料作为家庭做饭和取暖燃料,室内空气污染对居民健康造成潜在危害。论文选取贵州农村地区冬季典型燃料使用产生的室内空气PM_2.5和CO排放为研究对象,研究其排放污染特征,并探讨室内空气CO-PM_2.5浓度间的相关性。研究结果表明,不同类型燃料的家庭室内PM_2.5浓度水平是燃煤 > 燃柴 > 沼气;厨房浓度高于客厅。燃煤的家庭厨房PM_2.5浓度最高,为222.54±41.12 μg/m³,燃柴家庭次之,为130.48±26.53 μg/m³,燃沼气家庭的厨房为74.95±19.20 μg/m³。室内CO浓度较低,不同类型燃料的家庭室内CO浓度水平是燃柴 > 燃煤 > 沼气。燃柴家庭客厅CO浓度最高,为3.16±0.73 mg/m³,其次是燃柴家庭的厨房,为2.76±0.25 mg/m³;燃煤家庭的厨房CO浓度较低,为2.32±0.33 mg/m³;最低为燃沼气家庭的厨房,为0.66±0.07 mg/m³。除沼气村外,燃煤及燃柴家庭室内(厨房和客厅)PM_2.5浓度均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)PM_2.5限值75 μg/m³,室内CO浓度均低于该标准中CO限值10 mg/m³。固体燃料燃烧是贵州农村PM_2.5的主要来源,室内PM_2.5和CO浓度相关性分析表明二者不具有显著相关性,采用CO监测值来推算PM_2.5以提高监测效率的应用可能性受到限制。研究表明,贵州农村地区需采取更加有效的干预措施以减少室内空气污染尤其是控制PM_2.5排放。     

Surface-enhanced Raman scattering for mixing state characterization of individual fine particles during a haze episode in Beijing, China

The nondestructive characterization of the mixing state of individual fine particles using the traditional single particle analysis technique remains a challenge. In this study, fine particles were collected during haze events under different pollution levels from September 5 to 11 2017 in Beijing, China. A nondestructive surface-enhanced Raman scattering (SERS) technique was employed to investigate the morphology, chemical composition, and mixing state of the multiple components in the individual fine particles. Optical image and SERS spectral analysis results show that soot existing in the form of opaque material was predominant during clear periods (PM_2.5 ≤ 75 µg/m³). During polluted periods (PM_2.5 > 75 µg/m³), opaque particles mixed with transparent particles (nitrates and sulfates) were generally observed. Direct classical least squares analysis further identified the relative abundances of the three major components of the single particles: soot (69.18%), nitrates (28.71%), and sulfates (2.11%). A negative correlation was observed between the abundance of soot and the mass concentration of PM_2.5. Furthermore, mapping analysis revealed that on hazy days, PM_2.5 existed as a core-shell structure with soot surrounded by nitrates and sulfates. This mixing state analysis method for individual PM_2.5 particles provides information regarding chemical composition and haze formation mechanisms, and has the potential to facilitate the formulation of haze prevention and control policies.     

北京西北城区与清洁对照点夏季大气PM10的微观特征及粒度分布

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了北京西北城区和清洁对照点非取暖期(2001年夏季)大气单个颗粒物的形貌特征以及PM₁₀和PM_2.5的数量-粒度和体积-粒度分布.研究表明,烟尘集合体在2个采样点都普遍存在,具有区域性污染的特征;不规则状矿物颗粒物多见于市区PM₁₀样品中,而长条状石膏颗粒多出现在清洁对照点颗粒物样品中;在清洁对照点还观察到了生物质颗粒.PM₁₀的数量-粒度分布呈双峰分布,主峰为0.2～0.5μm,次峰为在1～2.5μm但PM₁₀的体积-粒度分布呈单峰分布,在1～2.5μm粒度范围内.综合分析得出,虽然粗颗粒,主要是矿物颗粒,在数量上对PM₁₀贡献很小,但是对总体积,因此对总质量的贡献可能很大但在PM_2.5中,烟尘集合体在数量和体积上均占优势.     

Clogging processes caused by biofilm growth and organic particle accumulation in lab-scale vertical flow constructed wetlands

The accumulation of organic matter in substratum pores is regarded as an important factor causing clogging separately in the subsurface flow constructed wetlands. In this study, the developing process of clogging caused by biofilm growth or organic particle accumulation instead of total organic matter accumulation was investigated in two groups of lab-scale vertical flow constructed wetlands (VFCWs), which were fed with glucose (dissolved organic matter) and starch (particulate organic matter) influent. Results showed that the growth of biofilms within the substratum pores certainly caused remarkable reduction of e ective porosity, especially for the strong organic wastewater, whereas its influence on infiltration rate was negligible. It was implied that the most important contribution of biofilm growth to clogging was accelerating the occurrence of clogging. In comparison with biofilm growth, particles accumulation within pores could rapidly reduce infiltration rate besides e ective porosity and the clogging occurred in the upper 0–15 cm layer. With approximately equal amount of accumulated organic matter, the e ective porosity of the clogged layer in starch-fed systems was far less than that of glucose-fed systems, which indicated that composition and accumulation mode in addition to the amount of the accumulated organic matter played an important role in causing clogging.